P 言語は、マイクロソフト、カリフォルニア大学バークレー校、インペリアル カレッジ ロンドンによって共同開発されたプログラミング言語であり、同時実行性やフェイルオーバーなどの処理に大きな利点があります。この記事では、P言語の由来や特徴、利用シーンなどを紹介します。
新しいアプリケーションは複雑なので、効率的に構築、テスト、デバッグする前に、新しいメソッドを理解する必要があります。今日のアプリケーションは多くの場合、クラウド リソースを使用し、人工知能テクノロジーを採用し、物理デバイスに組み込まれています。これら 3 つの要素が組み合わさることにより、ソフトウェア開発は非常に困難になります。
一般に、これらの最新のアプリケーションは、主に次の点で非同期です。パフォーマンスを向上させるために、リクエスターは、現在の操作が完了する前に後続の操作を実行し続けることができます。非同期は必然的に同時実行性を生み出し、競合状態やハイゼンベルグのバグ (ソフトウェアのバグ。通常はタイミングに関連しますが、原因を調査する間に消える可能性があります。現在の環境が変化したためです) などの悪名高い落とし穴をもたらします。非同期コンピューティングによってもたらされる課題に対処するために、私たちは非同期イベント駆動型アプリケーションのプロトコルをモデル化および定式化するためのプログラミング言語である P を開発しました。このプロジェクトは、Microsoft の開発者と、カリフォルニア大学バークレー校およびインペリアル カレッジ ロンドンの学術研究者との共同作業です。
P 言語ツール チェーンのフローチャート
P プログラマーは、上位レベルでプロトコルを作成します。とその仕様。 P コンパイラは、競合状態および指定されたプロトコルを実行する実行可能プログラムの自動テストを提供します。 P は、同時実行性のモデリング、安全性と活性特性の指定、プログラムが仕様を満たしているか体系的に検索および確認するための最上級のサポートを提供します。これらの関数に関して、P は Leslie Lamport の TLA および Gerard Holzmann の SPIN に似ています。ただし、TLA や SPIN とは異なり、P プログラムは実行可能な C コードにコンパイルすることもできます。この機能は、高レベルのモデルと低レベルの実装の間の橋渡しとして機能し、プログラマーが正式なモデリング モデルと仕様を受け入れやすくなります。
Python 言語
Python はコンピューター プログラミング言語です。元々は自動化されたスクリプト(シェル)を書くために設計されたオブジェクト指向の動的型言語であり、バージョンの継続的な更新と新しい言語機能の追加により、独立した大規模プロジェクトの開発で使用されることが増えています。 。
以上がP言語はPython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は学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

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。


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

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

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!

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター
