Python インタープリターはどのように実行されますか?
Python が利用可能なマシンでは、Python インタープリターは通常 /usr/local/bin/python3.7 に配置されます。/usr/local/bin を Unix シェルの検索パスに置きます。このようにして、コマンド
python3.7
を入力すると、コマンドが実行されます。インストール時にインストール ディレクトリを選択できるため、インタプリタが別の場所にある場合もあり、周囲の Python 専門家またはシステム管理者に問い合わせることができます。 (たとえば、/usr/local/python も一般的に使用される代替パスです)
メイン プロンプトにファイルの終わり文字を入力します (Unix システムでは Control-D、Windows システムでは Control-Z ). インタプリタを終了し、終了ステータス 0 を返します。これが機能しない場合は、終了するコマンド quit() を作成することもできます。
インタプリタの行編集機能には対話型編集も含まれており、readline をサポートするシステムでは、履歴コマンドを確認したり、タブ コード補完機能を備えたりすることができます。行編集がサポートされているかどうかをすばやく確認するには、プロンプトが表示されたらキーボードの Control-P を押します。ビープ音が鳴る場合は、行編集がサポートされています。キーの詳細については、付録の「対話型編集と編集履歴」を参照してください。何も起こらない場合、または ^P が表示される場合は、行の編集はサポートされていません。現在の行から文字を削除できるのは、Backspace キーを使用することだけです。
インタプリタは Unix コマンド ラインと少し似て動作します。標準入力 tty デバイスで呼び出され、コマンドを対話的に読み取って実行できます。呼び出し時にファイル名パラメータを指定したり、ファイルを標準入力にリダイレクトしたりできます。ファイル内のスクリプトを読み取って実行します。
インタプリタを起動するもう 1 つの方法は、python -c command [arg] ... です。ここで、command は、コマンド ラインの -c オプションと同様に、実行する命令に置き換える必要があります。 Python コードにはターミナルに特殊な文字が含まれることが多いため、通常はコマンドを英語の一重引用符で囲むことをお勧めします。
一部の Python モジュールはスクリプトとしても使用できます。次のように入力できます: python -m module [arg] ... これにより、コマンド ラインにパス全体を記述したのと同じように、モジュールのソース ファイルが実行されます。
スクリプトを実行する場合、実行後に対話モードに入る必要がある場合があります。この場合、ファイルパラメータの前にオプション -i を追加するだけです。
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がPython インタープリターを実行する方法の詳細内容です。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。


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