Python3.8 の新機能
Python3.8 の安定版がリリースされ、正式版がリリースされました。 Webサイトにて新機能紹介記事を公開しました。 注目記事はこちらに収録されています。
新しい代入演算子:=
関数: 大きな式の値の一部を変数に代入します。目に似ているためです。 := 演算子には特別な名前があります: Walrus Operator
例 1:
if (n := len(a)) > 10: print(f"List is too long ({n} elements, expected <= 10)")
len() を 2 回呼び出すのを避けるために := を使用します。
新しい (位置パラメーターのみ) 構文記号 /
機能: 一部の関数のパラメーターは位置を指定する必要があり、キーワード パラメーターとして使用できないことを示します。
例
def f(a, b, /, c, d, *, e, f): print(a, b, c, d, e, f)
この例では、パラメーター a と b は位置パラメーターのみですが、c または d は位置パラメーターのみまたはキーワード パラメーターにすることができます。e と f はキーワード引数である必要があります。
新しい PYTHONPYCACHEPREFIX 設定 (-X pycache_prefix)
関数: の代わりに別の並列ファイル システム ツリーを使用するように暗黙的なバイトコード キャッシュを構成します。デフォルトの pycache サブディレクトリを使用します。各ソースディレクトリ。
#デバッグ ビルドはリリース ビルドと ABI を共有します
f 自己文書化式とデバッグのための string = 指定子の新しいサポート
f string はフォーマットされた文字列リテラルで、Python 3.6 で導入され、非常に普及しました。 今回、= 指定子のサポートが v3.8 で追加されました。>>> user = 'eric_idle'>>> member_since = date(1975, 7, 31)>>> f'{user=} {member_since=}'"user='eric_idle' member_since=datetime.date(1975, 7, 31)" >>> delta = date.today() - member_since>>> f'{user=!s} {delta.days=:,d}''user=eric_idle delta.days=16,075'
PEP 578: Python ランタイム監査フック / ランタイム監査フック
PEP は、監査フックと検証オープン フックを追加します。どちらのバージョンも Python とネイティブ コードで利用でき、純粋な Python コードで書かれたアプリケーションやフレームワークが追加の通知を利用できるようにすると同時に、エンベダーやシステム管理者が常に監査を有効にできるようにします。PEP 587: Python 初期化構成
PEP 587 では、Python 初期化を構成するための新しい C API が追加され、構成全体の制御が向上し、エラー レポートが改善されました。その他
Continuefinally は、finally: ブロック内に合法的に出現できます; Windows では、デフォルトの非同期 (asyncio) イベント ループが変更されましたProactorEventLoop へ #macOS では、spawn start メソッドがデフォルトでマルチプロセッシングに追加されますマルチプロセッシングは共有メモリ セグメントを使用して、プロセス間の pickle オーバーヘッドを回避できるようになりました;typed_ast がマージされましたCPython に戻りました;LOAD_GLOBAL が 40% 高速になりました;pickle はデフォルトでプロトコル 4 を使用するようになり、パフォーマンスが向上しました;多数の Python トレーニング ビデオ、すべて Python Learning Network 上にあります。オンライン学習へようこそ!
以上がPython3.8の新機能の詳細内容です。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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