1990년대 초 Python 언어가 탄생한 이후 점차 시스템 관리 작업 처리 및 웹 프로그래밍에 널리 사용되었습니다.
1991년에 최초의 Python 컴파일러(역시 인터프리터)가 탄생했습니다. C 언어로 구현되었으며 C 라이브러리(.so 파일)를 호출할 수 있습니다. Python은 탄생 이후 클래스, 함수, 예외 처리, 목록 및 사전을 포함한 핵심 데이터 유형, 모듈 기반 시스템을 확장했습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)
Python의 창시자는 네덜란드인 Guido van Rossum입니다. 1989년 크리스마스 기간 동안 암스테르담에서 Guido는 크리스마스의 지루함을 없애기 위해 ABC 언어를 계승하여 새로운 스크립트 해석기를 개발하기로 결정했습니다. 파이썬(보아뱀이라는 뜻)을 프로그래밍 언어 이름으로 선택한 이유는 1970년대 초연된 영국 TV 코미디 '몬티 파이썬의 비행 서커스'에서 따왔다.
ABC는 Guido가 디자인한 교육용 언어입니다. Guido의 의견에 따르면 ABC는 비전문 프로그래머를 위해 특별히 설계된 매우 아름답고 강력한 언어입니다. 그러나 ABC 언어는 성공하지 못했다. 그 이유는 비개방성 때문이었다. Guido는 Python에서 이러한 실수를 방지하기로 결심했습니다. 동시에 그는 ABC에서 잠깐 보였지만 결코 결실을 맺지 못한 것을 성취하고 싶었습니다.
이렇게 해서 귀도의 손에서 파이썬이 탄생했습니다. Python은 ABC에서 개발되었으며 주로 Modula-3(소그룹을 위해 설계된 또 다른 매우 아름답고 강력한 언어)의 영향을 받았다고 할 수 있습니다. 그리고 Unix 쉘과 C의 습관을 결합합니다.
Python[3]은 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 2004년부터 Python 사용량은 선형적으로 증가했습니다. Python 2는 2000년 10월 16일에 출시되었으며 안정 버전은 Python 2.7입니다. Python 3은 2008년 12월 3일에 출시되었으며 Python 2와 완전히 호환되지 않습니다. 2011년 1월 TIOBE 프로그래밍 언어 순위에서 2010년 올해의 언어로 선정되었습니다.
Python 언어의 단순성, 가독성 및 확장성으로 인해 해외에서 과학 컴퓨팅에 Python을 사용하는 연구 기관이 늘어나고 있습니다. 일부 유명 대학에서는 프로그래밍 과정을 가르치기 위해 Python을 채택했습니다. 예를 들어 Carnegie Mellon University에서는 프로그래밍의 기초를, MIT에서는 컴퓨터 과학 및 프로그래밍 입문 과정을 Python 언어를 사용하여 가르칩니다. 많은 오픈 소스 과학 컴퓨팅 소프트웨어 패키지는 유명한 컴퓨터 비전 라이브러리 OpenCV, 3차원 시각화 라이브러리 VTK 및 의료 영상 처리 라이브러리 ITK와 같은 Python 호출 인터페이스를 제공합니다. Python 전용 과학 컴퓨팅 확장 라이브러리가 훨씬 더 많이 있습니다.
예:
다음은 매우 고전적인 세 가지 과학 컴퓨팅 확장 라이브러리입니다: NumPy, SciPy 및 matplotlib는 각각 Python에 대한 빠른 배열 처리, 수치 연산 및 그리기 기능을 제공합니다. 따라서 Python 언어와 수많은 확장 라이브러리로 구성된 개발 환경은 엔지니어링 및 과학 연구자가 실험 데이터를 처리하고 차트를 생성하며 과학 컴퓨팅 애플리케이션을 개발하는 데 매우 적합합니다.
2018년 3월, 언어 작성자는 메일링 리스트에 Python 2.7이 2020년 1월 1일에 지원을 종료할 것이라고 발표했습니다. 이 날짜 이후에도 Python 2.7과 관련된 지원을 계속 받으려는 사용자는 상용 공급자에게 비용을 지불해야 합니다.
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위 내용은 파이썬은 언제 나왔나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

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