이 기사에서는 모든 사람에게 도움이 되기를 바라며 전환 기능의 두 가지 Python 구현을 주로 공유합니다.
# 설치 후 활성화를 사용하여 환경을 활성화합니다.
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 활성화하면 터미널 입력 위치에 python34라는 단어가 추가된 것을 확인할 수 있습니다. 이때 시스템이 하는 일은 PATH에서 기본 2.7 환경을 제거한 후 PATH
#에 3.4에 해당하는 명령을 추가하는 것입니다. 이때 다시
python --version
#을 입력하면 `Python 3.4를 얻을 수 있습니다. .5:: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`, 즉 시스템이 3.4 환경으로 전환되었습니다
# 기본 Python 2.7 환경으로 돌아가려면
deactivate python34 # for Windows
를 실행하세요. source deactivate python34 # Linux 및 Mac용
# 기존 항목 삭제 Environment
conda delete --name python34 --all
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두 가지 Python 웹 프레임워크: Django 및 Tornado 비교
위 내용은 두 개의 비단뱀이 전환 기능을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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