Python2 それとも Python3?
py2.7 は 2.x シリーズの最後のバージョンです。開発は停止されており、新しい機能は追加されません。 2020年にサポートが終了します。
最新の標準ライブラリの更新と改善はすべて、バージョン 3.x にのみ表示されます。
Python 3.0 は 2008 年にリリースされ、2.7 は 2.X の最終バージョンであり、引き続き保守されています。
Guido van Rossum のアイデアは、バージョン 2.7 との下位互換性を提供することではありません。
Python 3.x の最も重要な改善点は、Unicode サポートが向上し、すべてのテキスト文字列がデフォルトで Unicode になることです。 Python 2.x では中国語を直接書くとエラーが報告されますが、Python 3 では中国語を直接書くことができます。
オープンソース プロジェクトの観点から見ると、py3 をサポートする割合が大幅に増加しており、有名なプロジェクトは一般に py2.7 と py3 をサポートしています。
py3 は py2 よりも標準化および統一されており、不要なキーワードが削除されています。
Python3.x は改良を続けています。
Python3.x
コーディング方法とパフォーマンスの主な変更点
実行効率の向上
デフォルトのソース ファイル エンコード ASCII が UTF-8 に変更され、前のファイルの前に追加されたcoding=utf-8 は不要になりました。
Unicode の処理が大幅に改善されました。効率が大幅に向上
データ型と基本演算
##intとlongを統合し、intTrue、False、Noneに統一はすべてキーワードですバイナリ データを表すには b'...' を使用する必要があります。文字列を表すには u'..' を使用することも、u を追加せずに文字列を表すこともできます < を削除します;> 不等号と「! =」は不等号の関係を示します 除算記号「/」の使用法を調整し、浮動小数点数のみを返し、整数を返すには「//」を使用します
には単一の str 型があり、その型は 2.x の unicode と同等で、3.x のすべての文字列は unicode です
range と dict の変更
In 2.x、範囲は xrange とは異なります リストを作成します。 for ループ、ディクショナリ、リストでよく使用されますが、xrange は 3.x では range という名前に変更されました。3.x で xrange を使用するとエラーが発生します。同時に、 range はリストの代わりに反復可能なオブジェクトを返します。範囲の結果からリスト データを取得したい場合は、 list(range(5))dict.iterkeys() を使用する必要があります。 dict.itervalues ()、dict.iteritems() は、keys()、values()、items() に置き換えられ、それらの戻り結果は、キーと値のペアのリストではなく、セットに似た反復可能なオブジェクトになります。したがって、セット操作は、キーと値のエントリをコピーせずに実行できます。Iterator
range は、python3 では list ではなく反復オブジェクトを返します。メモリを最大限に活用するzip()、map()、filter()、key()、value()はすべて反復可能なオブジェクトを返します以上がpython2 と python3 ではどちらのバージョンが新しいですか?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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

ホットトピック









