Python の創設者はオランダ人のグイド ヴァン ロッサムです。 1989 年のクリスマス期間中、グイドはアムステルダムで、クリスマスの退屈を紛らわすために、ABC 言語の継承として新しいスクリプト インタプリタを開発することにしました。
このプログラミング言語の名前として Python (ボアコンストリクターの意味) が選ばれた理由は、1970 年代に放送されたイギリスのテレビ コメディー「モンティ パイソンのフライング サーカス」からとりました。(Monty Python's Flyingサーカス)。
ABC は、Guido によって設計された教育言語です。 Guido 自身の意見では、ABC は非プロのプログラマー向けに特別に設計された、非常に美しく強力な言語です。しかし、ABC 言語は成功しませんでした。グイド氏は、その理由はその非公開性によるものであると考えました。 Guido は Python でこの間違いを避けようと決意しています。同時に、彼はABCで垣間見えたが実現しなかった何かを達成したいと考えていました。
このようにして、Python は Guido の手によって誕生しました。 Python は ABC から発展し、主に Modula-3 (小グループ向けに設計されたもう 1 つの非常に美しく強力な言語) の影響を受けたと言えます。 Unix シェルと C の習慣を組み合わせます。
Python は最も人気のあるプログラミング言語の 1 つになりました。 2004 年以来、Python の使用量は直線的に増加しました。 Python 2 は 2000 年 10 月 16 日にリリースされ、安定バージョンは Python 2.7 です。 Python 3 は 2008 年 12 月 3 日にリリースされましたが、Python 2 と完全な互換性はありません。
2011 年 1 月、TIOBE プログラミング言語ランキングにより、2010 年の言語オブザイヤーに選ばれました。
Python 言語のシンプルさ、読みやすさ、拡張性のおかげで、海外では科学計算に Python を使用する研究機関が増えており、一部の有名大学ではプログラミング コースの指導に Python を採用しています。たとえば、カーネギー メロン大学ではプログラミングの基礎が、MIT ではコンピューター サイエンスとプログラミングの入門が Python 言語を使用して教えられます。
有名なコンピューター ビジョン ライブラリ OpenCV、3 次元視覚化ライブラリ VTK、医療画像処理ライブラリ ITK など、多くのオープン ソース科学計算ソフトウェア パッケージは Python 呼び出しインターフェイスを提供しています。 Python 専用の科学計算拡張ライブラリはさらに多数あります。
たとえば、次の 3 つの非常に古典的な科学計算拡張ライブラリ、NumPy、SciPy、matplotlib です。
これらはそれぞれ、Python の高速な配列処理、数値演算、描画関数を提供します。したがって、Python 言語とその多数の拡張ライブラリで構成される開発環境は、工学研究者や科学研究者が実験データを処理したり、グラフを作成したり、科学技術計算アプリケーションを開発したりするのに非常に適しています。
2018 年 3 月、言語の作成者はメーリング リストで、Python 2.7 が 2020 年 1 月 1 日にサポートを終了すると発表しました。この日以降も Python 2.7 関連のサポートを受け続けたいユーザーは、商用プロバイダーに料金を支払う必要があります。
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がなぜPythonと呼ばれるのでしょうか?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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

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。


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