#Python の最下層は c で書かれています。Python と C の関係について紹介します。
Python の誕生
1991 年に、最初の Python コンパイラー (インタープリターでもある) が誕生しました。 C 言語で実装されており、C ライブラリ (.so ファイル) を呼び出すことができます。 Python にはその誕生以来、クラス、関数、例外処理、リストや辞書を含むコア データ型、モジュールベースのシステムが備わっています。 Guido は、C 言語のようにコンピュータの関数インターフェイスを完全に呼び出すことができ、シェルのように簡単にプログラムできる言語を望んでいます。 ABC 言語はグイドに希望を与えました。 ABC は、オランダの CWI (Centrum Wiskunde & Informatica、数学およびコンピュータ研究所) によって開発されました。 Guido は CWI で働き、ABC 言語の開発に携わっています。 ABC言語は教育を目的としています。当時のほとんどの言語とは異なり、ABC 言語の目標は「ユーザーの気分を良くする」ことでした。 ABC Language は、この言語を読みやすく、使いやすく、覚えやすく、学習しやすいものにし、人々のプログラミング学習への関心を刺激したいと考えています。 関連する推奨事項: 「Python ビデオ チュートリアル 」
Python と c
Python 構文の多くは C から来ていますが、 ABCの影響も受ける 言語の影響が強い。強制インデントなど、ABC 言語の一部のルールは今日でも物議を醸しています。しかし、これらの構文ルールにより、Python は読みやすくなります。一方、Python は、いくつかの規則 (特に C 言語の規則) に従うことを賢明に選択しています。たとえば、等号を使用して値を割り当て、def を使用して関数を定義します。グイド氏は、「常識」に基づいて物事が確立されていれば、それにこだわる必要はないと考えています。 Python は当初から拡張性 (拡張性) に特別な注意を払ってきました。 Python は複数のレベルで拡張できます。大まかに言うと、.py ファイルをインポートできます。内部では C ライブラリを参照できます。 Python プログラマーは、Python を使用して .py ファイルを拡張モジュールとしてすばやく作成できます。しかし、パフォーマンスが考慮すべき重要な要素である場合、Python プログラマーは最下位層に深く入り込んで C プログラムを作成し、それを .so ファイルにコンパイルして Python に導入して使用することができます。 Python は鉄骨で家を建てるようなもので、まず大きな骨組みを定義します。プログラマーは、このフレームワークの下で非常に自由に拡張または変更できます。 オリジナルの Python はすべて Guido 自身によって開発されました。 Python は Guido の同僚の間で人気があります。彼らは迅速なフィードバックを提供し、Python の改善に参加します。 Guido と数名の同僚が Python のコア チームを形成しています。彼らは自由時間のほとんどを Python のハッキングに費やしています (仕事で Python を使用しているため、作業時間も含みます)。その後、Python は CWI を超えて拡大しました。 Python はマシンレベルの詳細の多くを隠し、コンパイラーに処理を任せ、論理レベルのプログラミング的思考を強調します。 Python プログラマーは、具体的な実装の詳細ではなく、プログラムのロジックについて考えることに多くの時間を費やすことができます (Guido は、「人生は短い、私は Python を使用します」と書かれた T シャツを着ています)。この機能は多くのプログラマーを魅了します。 Pythonが人気になりました。Python の開発
今日、Python のフレームワークが確立されました。 Python 言語は、オブジェクトを核としてコードを編成し (Everything is object)、複数のプログラミング パラダイムをサポートし (マルチパラダイム)、動的型付けを使用し、メモリのリサイクル (ガベージ コレクション) を自動的に実行します。 Python は解釈をサポートしており、拡張のために C ライブラリを呼び出すことができます。 Python には強力な標準ライブラリ (バッテリーが付属) があります。標準ライブラリ システムが安定して以来、Python エコシステムはサードパーティ パッケージに拡張され始めています。 Django、web.py、wxpython、numpy、matplotlib、PILPython などのパッケージは、歴史に名を残した ABC であれ、まだ歴史に残っている C や Perl であれ、他の言語から多くのことを学びました。他の言語はリストされていません。 Python の成功は、Python の元となるすべての言語の成功を表していると言えます。同様に、Ruby は Python から借用しており、その成功は、ある面では Python の成功も表しています。どの言語もハイブリッドであり、長所と短所があります。一方で、言語の「良し悪し」の判断は、プラットフォーム、ハードウェア、時代などの外部要因に左右されることも少なくありません。以上がPython の最下層は C で書かれていますか?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。

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。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


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