6월 초, 오늘 열린 PyCon US 컨퍼런스에서 Python의 아버지인 Guido van Rossum이 "Python Language"라는 제목으로 연설을 했습니다. 최근에는 IT 매체인 인포월드와의 인터뷰에 응해 파이썬의 미래에 대해 이야기했다. 귀도 신부가 파이썬의 미래에 대해 어떻게 생각하는지 살펴보겠습니다.
모바일 컴퓨팅 분야에서 Python의 적용
귀도: 모바일은 여전히 Python에게는 어려운 플랫폼이지만 Python이 실제로 실행될 수 있기 때문에 브라우저 플랫폼만큼 어렵지는 않습니다. 모든 브랜드의 스마트폰에 적용됩니다. Python의 모바일 버전을 구축하는 방법을 아는 사람을 찾으면 됩니다.
표준 CPython 소스 코드는 Android 및 Apple 휴대폰에서 실행할 수 있는 바이너리로 거의 컴파일될 수 있습니다. 이 분야에서 열심히 일하고 패치 패키지를 지속적으로 제공하는 사람들이 많이 있습니다. 그러나 내가 원했던 것보다 진행 속도가 더뎠습니다. 그런데 저는 모바일 앱을 직접 개발하지 않아서 직접 참여할 의욕이 별로 없어요. 그러나 나는 이것에 대한 진전을 보고 싶습니다.
파이썬이 자바스크립트를 대체한다?
귀도: 이것은 우리의 목표가 아닙니다. 브라우저 플랫폼의 구조적 문제로 인해 우리가 할 수 있는 것은 Python을 JavaScript로 변환하는 것뿐입니다. 그러나 일반적으로 번역된 프로그램은 기본 Python 프로그램보다 느리게 실행되고 JavaScript로 작성된 유사한 프로그램보다 느리게 실행됩니다. 이제 어떤 사람들은 Python을 JavaScript로 번역하고 브라우저에서 Python을 실행하려고 합니다.
WebAssembly에 대한 생각
이렇게 하면 브라우저에서 Python을 실행할 수 있게 될 수도 있습니다. asm.js를 대체한다는 것은 기본적으로 JavaScript가 더 이상 웹 플랫폼에서 사용되는 유일한 언어가 아니라 어셈블리 언어와 유사해진다는 것을 의미합니다. 이는 Python과 약간 비슷합니다. 여러분이 작성하는 Python 코드의 기본 Python 인터프리터는 실제로 C 언어로 작성됩니다. 컴파일하는 동안 Python 코드는 기계어 코드로 변환되며 일종의 어셈블리 언어도 포함됩니다.
브라우저에서 JavaScript를 죽일 수 없다면 JavaScript를 브라우저에서 실행하려는 모든 언어에 대한 통합 번역 개체로 만들 수 있습니다. 이 경우 Python과 Ruby 및 PHP와 같은 다른 언어를 기본 JavaScript로 효율적으로 변환할 수 있습니다.
WebAssembly는 실제로 Python 개발자에게 기회입니다. 저는 개발 도구를 선호하는 사람들이 WebAssembly 위에서 Python을 실행하는 가장 좋은 방법을 탐색할 수 있는 기회를 가질 수 있는 시험 기간이 있을 것이라고 믿습니다. 실험이 성공하고 이를 홍보하기 시작하면 Python 개발자에게 "이제 Python으로 브라우저 클라이언트 앱을 작성할 수 있습니다."라고 말할 수 있습니다. 하지만 지금은 그럴 때가 아니다.
Python 성능 개선
귀도: Python 3의 성능이 2012년에 비해 훨씬 빨라졌습니다. 또는 PyPy와 같은 Python 구현이 있습니다. 속도를 향상시키려는 Python 인터프리터의 새로운 버전도 있습니다.
사실 파이썬의 성능은 사람들이 말하는 것만큼 나쁘지 않고, 파이썬은 대부분 C언어로 구현되기 때문에 많은 일을 C언어만큼 빠르게 할 수 있습니다. 나는 아직도 Python이 대부분의 작업에 충분히 빠르다고 생각합니다.
Python 3에는 속도를 향상시키는 새로운 기능이 없지만 언어의 여러 측면을 더 빠르게 만들었습니다. 예를 들어 참조 카운팅이 이전보다 빠릅니다. 기존 코드를 최적화하는 것이 가장 중요한데, 사용자로서는 차이점을 느끼기 어렵습니다.
Python 프로그램의 속도를 긴급하게 높여야 한다면 PyPy를 사용해 보세요. 시도해 볼 가치가 있을 만큼 성숙해졌습니다.
파이썬이 왜 인기가 있나요?
귀도: 주로 배우고 사용하기 쉽고 커뮤니티가 개방적이며 개발자가 활발하고 도움이 되기 때문입니다.
파이썬 개발은 현재와 미래에 어떤가요? 계획은 무엇입니까?
귀도: 현재 그리고 지난 5년 정도 동안 Python 개발을 주도한 것은 주로 다른 사람들이었습니다. 나는 종종 새로운 구문을 추가하기 위해 디자인할 때 새로운 아이디어를 받아들일 가치가 있는지에 대한 지침을 제공합니다. 나는 표준 라이브러리 개발에 거의 간섭하지 않습니다. 때로는 모든 사람에게 토론과 타협을 중단하라고 요청해야 할 때도 있습니다.
저의 생각은 제가 결국 은퇴하거나 적어도 긴 휴가를 가질 수 있도록 커뮤니티를 스스로 영속시키는 것입니다. 앞으로는 이 언어가 다른 언어나 다른 분야의 새로운 아이디어를 흡수하게 되기를 바랍니다.
마지막으로 SciPy와 NumPy에 대해 이야기하고 싶습니다. 이 두 팀은 Matlab의 대안으로 Python 사용을 장려하고 있습니다. 우리의 대안은 오픈 소스이며 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 그들은 내가 이전에 상상하지 못했던 영역으로 Python을 사용하고 있습니다. 그들은 브라우저에서 대화형 Python을 사용하기 위해 Jupyter Notebook과 같은 것을 개발했습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
