어렸을 때는 달을 알아보지 못했는데 백옥접시라고 불렀어요. 많은 사람들은 Python이 단지 스크립팅 언어일 뿐이라고 말하는 데 익숙합니다. 사실 이 진술은 매우 부정확하며 Python의 성능을 전혀 반영하지 않습니다. 엄밀히 말하면, Python은 크로스 플랫폼, 오픈 소스, 무료로 해석되는 고급 동적 프로그래밍 언어입니다.
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Python은 해석과 실행 외에도 소스 코드를 다음으로 변환하는 의사 컴파일도 지원합니다. 바이트코드 최적화 프로그램은 실행 속도를 향상시키고 소스 코드를 기밀로 유지하며 py2exe, pyinstaller, cx_Freeze 또는 기타 유사한 도구를 사용하여 Python 프로그램과 모든 종속 라이브러리를 확장자 이름이 exe인 실행 가능한 프로그램으로 패키징하도록 지원합니다. Python 인터프리터 환경 및 관련 종속 라이브러리와 분리되어 Windows 플랫폼에서 독립적으로 실행될 수 있습니다. Python은 명령형 프로그래밍, 함수형 프로그래밍을 지원하고 객체 지향 프로그래밍을 완벽하게 지원하며 간결하고 명확한 구문을 가지며 거의 모든 분야의 애플리케이션 개발을 지원하는 성숙한 확장 라이브러리를 많이 보유하고 있습니다. ; 저는 Python을 "접착 언어"라고 부르는 것을 좋아합니다. 왜냐하면 Python은 여러 다른 언어로 작성된 프로그램을 통합하여 원활한 연결을 달성하고 다양한 언어와 도구를 더 잘 활용하여 다양한 응용 분야의 요구를 충족시킬 수 있기 때문입니다.
나는 누구이며, 어디서 왔고, 어디로 가고 싶은가? 이것은 모두가 항상 생각해야 할 질문입니다. 인생에서 명확하고 높은 목표를 가지고 계속 노력해야 합니다. 그것을 향해 노력하고 있습니다. 마찬가지로, Python을 선택할 때 Python을 배우는 목적이 무엇인지, 개발의 어떤 측면을 계획하고 있는지, 어떤 확장 라이브러리를 사용할 수 있는지, 이러한 확장 라이브러리가 지원하는 Python 버전은 무엇인지 명확하게 고려해야 합니다. Python과 다양한 확장 라이브러리를 반복적으로 설치하고 제거하는 데 너무 많은 시간을 낭비하지 않고 스스로 선택하여 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다. 현재 Python 3. 버전의 디자인 컨셉입니다. 어떤 산업 애플리케이션 개발을 하고 싶은지 아직 결정하지 못했거나, 새롭고 재미있는 언어를 시도하고 싶다면 주저 없이 Python 3.x 시리즈의 최상위 버전을 선택하시기 바랍니다.
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위 내용은 파이썬은 어떤 언어인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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