この言語は 1990 年代に生まれ、今ではすでに 25 歳のおじさんレベルの言語になっています (同じ時代に有名な Java もあり、1995 年にリリースされ、何度か人気になりました。 10 年) しかし、Python の本当の名声は Java よりも何年も遅れてやって来ました。実際、それは主にアプリケーション分野の変化によるものでした (理由は推測できます、そうです、ビッグ データの出現です)
#Python2
は Python の非常に重要なバージョンです。最も古いバージョンは 2001 年に開始され、特に py2.5 のリリースは 2006 年に開始されました。徐々に強化されて安定し、1 ~ 2 年ごとにバージョンが追加されました。2008 年頃から徐々に普及しました。Python3 は 2008 年に初めてリリースされましたが、py3.0 のバージョンは大きく異なりました。安定しているため、コミュニティは数か月ごとに迅速に更新されます。そのため、最初はあまり多くの人がそれを使用していませんでした。2014 年の春に python3.4 が配信されてから、ゆっくりと安定し始めました。以下のデータを見てみましょう。これは Python によってコンパイルされたデータです。 Python2/3 に関する調査では、次のような結果が得られました: 1).97.51% のユーザーがまだ Python2 コードを書いています2).60%ユーザーの 78.09% が Python3 コードを記述しています3)。ユーザーの 78.09% がさらに Python2 コードを記述しています4)。ユーザーの 77.09% が Python3 を認識しています。現在、Linux の一部のオペレーティング システムはすでに Python3 を使用しています。デフォルト: 1).Arch Linux (軽量 Linux オペレーティング システム)2).Ubuntu 16.04 (デスクトップ アプリケーション ベースの Linux オペレーティング システム)3).Fedora (Redhat デスクトップ バージョンの続き) 関連する推奨事項: 「Python ビデオ チュートリアル 」
2. Python2 と Python3 の主な違い:
最新のデータによると、Python には 2 つのバージョンがあります: 1 つはバージョン 2.7.12 で、もう 1 つはバージョン 3.5.12 です。では、Python2 は問題なく動作するのに、なぜ Python3 が突然リリースされたのでしょうか? 実際、それは問題のいくつかを解決するためです。 Python2 の歴史 最初の問題は文字列です: 1. 中国語のテキストとバイナリ データはごちゃ混ぜです. Python の str がバイナリ データを表すかテキスト データを表すかは曖昧です. テキストは両方のテキスト データを表すことができます.バイナリデータを表現するのは面倒であり、そのようなエラーがいつ発生したかを認識するのは困難です。 2 つ目は Unicode のサポートです。Python は 1991 年 2 月にオープン ソースとしてリリースされたため、これは 1991 年 10 月にリリースされた Unicode 標準の最初のバージョンよりも前のことを意味します。その後数年間で、Unicode 標準よりも後に登場した言語は、Unicode エンコーディングのサポートに基づいて独自の str 型を実装することを選択し、これにより Python 2 は厄介な立場に置かれました。現在はpython2/3が共存する時代となっており、この2つのバージョンには互換性がありません。 2. python2 は現在、新しいハードウェアとオペレーティング システムの互換性に関連するバグ修正とメンテナンスのみを行っています。新しい機能は追加されず、python2 は 2020 年までのみサポートされます。現在、Python はバージョン 3 に向けて進化しています。進化のプロセス中、実行する前に 2.x バージョンの大量のコードを変更する必要があるため、現在、3.x では一時的に利用できないサードパーティ ライブラリが多数あります。しかし、考えてみてください。おそらく数年後には状況ははるかに改善されるでしょう。結局のところ、世界中には多くの優秀なプログラマーがいくつかのライブラリを Py2 から Py3 に移行しています。3. 選択は依然として左右されます。要件がエンタープライズ開発の場合、作業ニーズを満たす必要があり、特に依存するソフトウェアが Python2 でのみ実行できる場合、Python2 が第一の選択肢となります。たとえば、開発は多数のサードパーティに依存する必要があります。 Python の学習が非常に重要である理由の 1 つは、多数のデータ分析や科学計算などのライブラリを備えているため、Python2 を選択してください。変化を受け入れるには、Python3 を学ぶことをお勧めします。Python3 は将来の方向性だからです。結論: プログラミングは、実際には、プログラミングのアイデアを理解し、経験を蓄積することが主な目的です。だからといって、多くの時間を無駄にしないでください。 Py2 と Py3 のどちらを学習するか迷っています。 4. Py2 と Py3 の考え方は基本的に同じで、動きも似ています。Python で特定のプログラムに慣れている場合、Py2 を知っている人が Py3 を習得するのにかかる時間はわずかです。 。したがって、細かい文法の違いを気にして貴重な学習時間を無駄にしないでください。さて、Python2 と Python3 の間の不満についてはこれで終わりです (これらはまだしばらくの間、お互いを愛し合い、殺し合います)。初心者にインスピレーションを与えることができれば幸いです。何かわからない場合は、次のメッセージを残すこともできます。以上がPython2 と 3 ではどちらがより一般的に使用されますか?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


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