Python は世界で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つであり、多用途なプログラミング言語です。シンプルで習得が簡単で、必要な操作を完了したり、小さなスクリプトを書いたり、ゲームを構築したりするために使用できます。 、Webサイトの開発などをお待ちください。 Python 3.7 は、Python 言語の最新メジャー バージョンです。次の記事では、Python 3.7 バージョンを Debian システムにインストールする方法を紹介します。皆様のお役に立てれば幸いです。
Debian 上で Python 3.7 をビルドするプロセスは比較的単純で、それほど時間はかかりません。
1. まず、Python ソースのビルドに必要なパッケージをインストールします:
$ sudo apt update $ sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev wget
2.curl コマンドを使用します。 Python から ダウンロード ページで必要なバージョンのソース コードをダウンロードします。
次のコマンドは、Python 3.7.3 バージョンをダウンロードするものです:
$ curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tar.xz
3. ダウンロードが完了したら、tar コマンドを使用して解凍します:
$ tar -xf Python-3.7.3.tar.xz
4. Python ソース ディレクトリに移動し、configure スクリプトを実行します
configure
スクリプトは、システム上のすべての依存関係が存在することを確認するために多数のチェックを実行します。
$ cd Python-3.7.3 $ ./configure --enable-optimizations
説明: --enable-optimizations
オプションは、複数のテストを実行して Python バイナリを最適化します。これにより、ビルド プロセスが遅くなります。
5. make を実行してビルド プロセスを開始します:
$ make -j 8
ビルド時間を短縮するには、以下を変更する必要があります。それはプロセッサー -j
フラグに従っています。プロセッサのコア番号がわからない場合は、「nproc
」と入力するとわかります。この記事では例として 8 コアを取り上げ、-j8
フラグを使用します。
6. Python バイナリ ファイルをインストールします
ビルドが完了したら、sudo アクセス権を持つユーザーとして次のコマンドを実行して、 Python バイナリ ファイル :
$ sudo make altinstall
注: 標準の make install は、デフォルトの python3 system d バイナリを上書きするため、使用しないでください。
7. 検証
この時点で、Python 3.7 が Debian システムにインストールされ、使用できるようになります。次のコマンドを入力して確認できます:
$ python3.7 --version
Output
Python 3.7.3
推奨される関連ビデオ チュートリアル: "Python3 Tutorial"
The上記はこの記事の全内容が皆様の学習に役立つことを願っています。さらにエキサイティングなコンテンツについては、PHP 中国語 Web サイトの関連チュートリアルのコラムに注目してください。 ! !
以上がDebian 9 に Python 3.7 をインストールするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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