Python プログラムは (Python インタープリターのインストール後) Windows 上でも実行できますが、Python プログラムの大部分は Linux マシン上で実行されるため、Linux 仮想マシンを構成する必要があります。
これまでは、デュアル システム (つまり物理マシン) をローカルにインストールしたいと考えていた人もいましたが、グラフィカルなLinux のインターフェイスはカーネルとは異なり、グラフィカル デスクトップはありませんが、Linux のすべての機能がそのまま使用できます。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
主な違い
Linux のグラフィカル デスクトップは Windows ほどユーザーフレンドリーではありません。機能はWindowsほどではありません。
Linux のグラフィカル インターフェイスはカーネルとは区別されており、Windows のグラフィカル デスクトップはカーネルと密接に統合されています。
現在、人気のあるソフトウェアのほとんどは Windows 上で動作しますが、たとえ Linux 版があったとしても、問題が発生する可能性があります。
したがって、現時点での最善の方法は次のとおりです。 Linux 仮想マシンを使用すると、いつでも Windows システムに切り替えて、オンラインで情報を確認したり、QQ でチャットしたりできるようになります。上記のすべての Windows 操作でメモを取り、Linux 上で Python プログラムを実行します。
初期の頃であれば実現は簡単ではなかったかもしれませんが、今では仮想化技術で実現可能です。主流の仮想化製品は 3 つあります。ここでは VMware を紹介します。 。
vmware このソフトウェアはローカル オペレーティング システム (私のものは win10) 上で動作し、このソフトウェア上にさまざまな仮想マシンをインストールできます。
仮想化ソフトウェアは、ハードウェア上で直接実行されるオペレーティング システムの薄い層のようなもので、将来的には現在使用しているオペレーティング システムに取って代わる可能性があります。特定のインストール プロセスについては詳しく説明しませんが、インターネット上で多くのチュートリアルを見つけることができます。
VMware: 業界をリードする仮想化メーカーとして、VMware はその使いやすさと管理の容易さで常に誰もが認めています。 VMware は、そのアーキテクチャの影響によってのみ制限されますが、真の IT 情報仮想化よりも、主に X86 プラットフォーム サーバーにおいて大きな利点を持っています。
さらに、同社は単なるソフトウェア ソリューション プロバイダーであり、IBM や Microsoft のような独自のユーザー ベースを持つメーカーではありません。したがって現在、VMware は Microsoft、XenSource (Citrix に買収)、Parallels、IBM など多くの課題に直面することになります。
したがって、VMware にとってこの仮想化の道が今後も順調に進むかどうかを判断するのは困難です。
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Python を学習するには仮想マシンをインストールする必要がありますか?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。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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