Python インタープリターとは何ですか?
Python コードを記述すると、Python コードを含む .py 拡張子が付いたテキスト ファイルが得られます。コードを実行するには、.py ファイルを実行するための Python インタープリターが必要です。
Python 言語全体は仕様からインタープリターに至るまでオープンソースであるため、理論的には、レベルが十分に高い限り、誰でも Python コードを実行する Python インタープリターを作成できます (もちろん、これは非常に困難です)。実際、複数の Python インタープリターが存在します。
CPython
公式 Python Web サイトから Python 2.7 をダウンロードしてインストールした後、インタープリタの公式バージョンである CPython を直接入手しました。このインタプリタはC言語で開発されているため、CPythonと呼ばれます。コマンドラインから Python を実行すると、CPython インタープリターが起動します。
CPython は、最も広く使用されている Python インタープリターです。チュートリアルのすべてのコードも CPython で実行されます。
IPython
IPython は CPython をベースにした対話型インタープリターです。つまり、IPython は対話モードでのみ拡張されていますが、Python コードを実行します。その機能はまさにCPythonと同じです。たとえば、国内の多くのブラウザは外観は異なりますが、実際にはコアは IE を呼び出しています。
CPython はプロンプトとして >>> を使用しますが、IPython はプロンプトとして In [シリアル番号]: を使用します。
PyPy
PyPy は、実行速度を目的とした別の Python インタープリターです。 PyPy は JIT テクノロジーを使用して Python コードを動的にコンパイル (解釈ではないことに注意) するため、Python コードの実行速度を大幅に向上させることができます。
ほとんどの Python コードは PyPy で実行できますが、PyPy と CPython の間にはいくつかの違いがあり、そのため、2 つのインタプリタで同じ Python コードを実行すると、異なる結果が生じる可能性があります。コードを PyPy で実行する場合は、PyPy と CPython の違いを理解する必要があります。
Jython
Jython は、Java プラットフォーム上で実行される Python インタープリタで、Python コードを Java バイトコードに直接コンパイルして実行できます。
IronPython
IronPython は Jython に似ていますが、IronPython は Microsoft .Net プラットフォーム上で実行される Python インタープリターであり、Python コードを .Net バイトコードに直接コンパイルできる点が異なります。
概要
Python インタプリタは数多くありますが、最も広く使用されているのは CPython です。 Java または .Net プラットフォームと対話する場合、最善の方法は、Jython または IronPython を使用するのではなく、プログラム間の独立性を確保するためにネットワーク呼び出しを通じて対話することです。
このチュートリアルのすべてのコードは、CPython 2.7 バージョンでのみ実行されることが保証されています。 CPython は必ずローカルにインストールしてください (つまり、Python の公式 Web サイトからインストーラーをダウンロードします)。
さらに、このチュートリアルには、ブラウザーで Python コードを実行する練習をするために、IPython の Web バージョンも埋め込まれています。両方の機能は同じであり、入力されるコードも同じですが、プロンプトが異なることに注意してください。また、Web 版 IPython ではすべてのコードが実行できるわけではなく、セキュリティ上の理由から多くの操作 (ファイル操作など) が制限されているため、一部のコードはローカル環境で実行する必要があります。
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がPythonインタプリタとは何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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