動的言語である Python は、実際にはインタープリタ ソフトウェア パッケージです。
Python がスクリプトを実行するとき、Python はコードの処理を開始する前にいくつかのステップも実行します。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
最初のステップは、いわゆる「バイトコード」にコンパイルすることです。Python プロセスに書き込み権限がある場合、プログラムのバイトコードが保存されます。拡張子が .pyc のファイルの場合、Python がマシン上でバイトコードを書き込むことができない場合でも、プログラムは動作します。バイトコードはメモリ内に生成され、プログラムの終了時に単純に破棄されます。プログラムがバイトコードにコンパイルされると (またはバイトコードが既存の .pyc ファイルからロードされると)、後続のバイトコードは実行のために Python 仮想マシン (略して PVM) と呼ばれるものに送信されます。
書き込まれた py ファイルは、まずバイトコード ファイル (隠しサフィックス pyc) に変換され、次にそのバイトコードが PVM (仮想マシン) を使用して自動的にコンパイルされ、ハードウェアに解釈されます。
pyc ファイルがすでに形成されている場合、py ファイルは変更されていません。マシンがそれを再解釈するとき、バイトコード変換ステップはスキップされます。まず、.py と.pyc ファイルのタイムスタンプが変更されていない場合は、pyc ファイルを直接実行します。それ以外の場合は、バイトコードが再変換されます。
PVM は独立したプログラムではなく、Python の実行エンジンであり、インストールする必要はありません。実際、PVM はバイトコード命令を繰り返し実行し、操作を次々に完了する大きなループです。
つまり、Python にはさらに動的な言語機能があります。実行時に、Python プログラムが別の Python プログラムを構築して実行することが可能であり、これは多くの場合非常に便利です。たとえば、eval および exec 組み込みモジュールは、Python プログラム コードを含む文字列を受け入れて実行します。 add 関数のバイトコードを表示するには、次のコードを使用します。
import dis def add(a,b): sum=a+b return sum print(dis.dis(add))
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPython がコード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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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