Python は、オブジェクト指向で解釈されるコンピューター プログラミング言語です。 Python は純粋に無料のソフトウェアです。 Python の構文は簡潔かつ明確であり、その特徴の 1 つはステートメントのインデントとして空白文字を強制的に使用することです。 Python には豊富で強力なライブラリがあります。他の言語 (特に C/C) で作られたさまざまなモジュールを簡単に接続できるため、グルー言語とも呼ばれます。
Python インタープリター
プログラミング言語には、C/C などのコンパイル済み言語を使用するコンパイラーまたはインタープリターが必要です。作成したプログラムは、ソース ファイルからコンピュータで使用される機械語に変換し、リンカによってリンクしてバイナリ実行可能ファイルを形成する必要があります。このプログラムを実行すると、バイナリ プログラムをハードディスクからメモリにロードして実行できます。
Python 解釈システムは、2.x と 3.x
IDE
IDE (統合開発環境、統合開発環境) に分けられます。現在、Python には vs code、eclipse、atom、anaconda、IDEA などの IDE が多数ありますが、個人的には上記の IDE を使用することはお勧めしません。 Python の開発には、pycharm と jupyter Notebook のみをお勧めします。
pycharm の利点:
豊富な機能、プロンプト、高速、強力なブックマークとジャンプ機能、効率的なデバッグが備わっています。学生は登録してプロフェッショナル バージョンを使用できます。無料...
jupyter ノートブックの利点:
インタラクティブなデバッグ、Markdown とコードをいつでも切り替え、コードの作成中にメモを取ることができます
仮想環境
Python は、他のプログラミング言語と同様に、移行の問題に直面しています。開発したプロジェクトを他のコンピューターまたはノードに転送したり、プロジェクトを Docker イメージに作成したりする場合は、次のことを行う必要があります。開発環境を再構築し、プロジェクトを再インストールします 使用するサードパーティ製のツールパッケージをいちいちインストールするのは非常に面倒です システム環境を使用する場合、pipでインストールされたパッケージはすべてPython配下のサイトパッケージにインストールされますパス. require.txt が生成される場合 site-packages 配下のすべてのパッケージも含まれます. これが仮想環境を使用する理由です. プロジェクトごとに独立した環境を作成できるため、後の移植が容易になります。
Python 仮想環境管理ツールには主に次の 2 種類があります:
virtualenv、pipenv
以上がPythonを学ぶために必要なソフトウェアは何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は、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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