Python 初心者の多くは、Python を学ぶために Linux を学ぶ必要があるのかとよく尋ねます? Python は Windows および Linux オペレーティング システムをサポートしていませんか? Windows で開発できるのに、なぜ Linux を学ぶ必要があるのでしょうか?
この質問をする友人は、実際には Python 開発を始めていないか、会社のプロジェクトの展開や立ち上げプロセスの一部に実際には参加したことがない可能性があります。はい、Python 開発は Windows 上でも開発できますが、Linux の学習は依然として必要です。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
オンライン サーバーは一般に
通常、運用環境では、サーバーは基本的に Linux です。 CentOS、Red Hat、Ubuntu、その他の Linux システムでは、ほとんどのサーバーが Linux を使用しているのはなぜですか?たとえば、その 1 つはセキュリティです。Windows は頻繁にクラッシュし、ランサムウェア ウイルスに侵入された人はビットコインを支払わなければならないと聞いていますが、Linux ではこのようなことは頻繁に起こりません。他にも多くの理由がオンラインで見つかります。なので、本番環境の Python スクリプトは Linux システムにデプロイされますが、開発する場合、操作の利便性を考慮すると、Windows または Mac の方がグラフィカル インターフェイスを備えているだけでなく、パフォーマンスが優れており、操作が簡単です。結局のところ、Ubuntu を使用したことがある人なら誰でも知っていることですが、仮想マシンのインストールには依然として一定のコンピュータのパフォーマンスが必要です。コンピュータの構成が追いつかないと、Ubuntu を使用すると非常に遅くなります。一般に、サーバー レベルのシステムには次のような特徴があります。 Linux サーバー上での開発も可能ですが、手間がかかり、高いコーディング レベルと操作熟練度が必要です。
デプロイメント
オンライン デプロイメントでは、コードをサーバーにデプロイした後にコードをデバッグするという問題がよく発生します。一般に、デバッグ プロセス中に、開発者は頻繁に切り替えを行います。ディレクトリ、ファイルの検索、VI を使用したコードの変更、これらの通常の操作はすべて Python 開発エンジニアに必要なスキルです。VI はまた、コードをオフラインで転送して変更する必要がなく、便利で直接的なさまざまな Linux コマンドも使用しますハッカーは、相手のサーバーのコードデータを攻撃して改ざんしたいため、Linux直下でコマンドを使用します。Linux上でのすべての操作を理解する必要があり、ハッカーにとっては、コマンドを使用する方が簡単です。グラフィックを使用している インターフェイスがより効率的です
Linux はより便利です
Linux は開発者にとってより便利ですLinux システム内で最高の権限を持っています。内部のさまざまな設定, ツールは自由に使えますが、Windows ではシステムに加える変更は比較的面倒です。 Linux を使用すると、さまざまな構成ファイルの変更に必要なコマンドは数個だけであり、ツールのインストールにもいくつかのコマンドだけが必要ですが、Windows で構成を変更する場合は、あらゆる場所でファイルを探す必要がある可能性があり、これも欠点です。グラフィカルインターフェイス。
要約すると、Python 言語は Windows でも学習および開発できますが、Linux ではより便利です。たとえば、Python を使用して Web サイト (現在人気が高く成熟した Python Web フレームワーク) を開発したい場合は、Linux プラットフォームを使用する必要があります。結局のところ、そのような Web サイトを構築するには Linux プラットフォームがより一般的に使用されます。 Python クローラーを使用してデータをクロールしたい場合は、Linux システムの方が便利です。また、ネットワーク セキュリティ侵入テストを学習したい場合は、Linux 上で Python 自動テスト スクリプトを作成する必要もあります。
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Linux と Python のどちらを最初に学べばよいでしょうか?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。
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Pythonの主な用途：包括的な概要Apr 18, 2025 am 12:18 AMPython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。
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