Python은 간단하고 아름다운 구문, 매우 강력한 기능, 광범위한 애플리케이션, 강력하고 완전한 타사 라이브러리를 갖춘 약한 유형의 이식 가능하고 확장 가능하며 내장 가능한 해석 프로그래밍 언어입니다. Python은 처음부터 객체지향 언어였습니다. 모든 것이 객체라는 중요한 개념을 가지고 있습니다.
언어 특징
간결하고 우아하며 다양한 중괄호와 세미콜론을 생략하고 일부 키워드, 유형 설명 등을 생략합니다.
언어 종류
통역언어, 실행시 한줄씩 해석하여 실행합니다. 따라서 코드 디버깅이 매우 편리하고 개발 효율성이 높습니다.
타사 라이브러리
python은 오픈 소스이며 Python은 개발이 가능하고 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다.
웹, 운영 및 유지 관리, 자동화된 테스트, 크롤러, 데이터 분석, 인공 지능 등 Python에는 매우 완벽한 타사 라이브러리가 있습니다.
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단점
1 Python의 실행 속도가 충분히 빠르지 않습니다.
Python은 해석형 언어이므로 c/C++에 비해 속도는 느리지만 사용에는 지장이 없습니다.
현재 하드웨어 구성이 매우 높기 때문에 실시간 성능이 강력한 일부 프로그램이 영향을 받을 수 있는 경우를 제외하면 기본적으로 영향은 없습니다. 하지만 해결책이 있습니다. cc++ 코드를 삽입하는 것입니다.
2.Python의 GIL(Global Interpreter Lock) 전역 통역사 잠금.
GIL이란 무엇입니까
먼저 GIL은 Python의 기능이 아니라 인터프리터의 기능이라는 점을 분명히 하겠습니다. 멀티 스레드 제어 및 스케줄링을 위해 Python 인터프리터인 Cpython에서 사용하는 전역 잠금입니다. 동시에 하나의 스레드만 실행되고 있는지 확인하십시오. Python에는 GIL 잠금이 없는 Jpython과 같은 다른 인터프리터도 있습니다. Cpython은 이제 Python의 구현 표준이 되었기 때문에 우리 모두는 Python에 GIL 제한 사항이 있다고 말합니다.
GIL 문제는 일반적으로 역사에서 남습니다. 과거에는 컴퓨터 프로그램이 단일 코어, 다중 작업 모드에서 실행되었으므로 여러 작업이 동시에 동일한 리소스를 운영하고 리소스를 놓고 경쟁하는 것을 방지했습니다. , 통역사 잠금에 문제가 있습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 기술이 발전하면서 멀티 코어가 등장했습니다. 이 경우 전역 잠금은 멀티 스레드의 병렬성을 제한하게 됩니다.
솔루션
스레드(멀티 스레드) 대신 멀티 프로세싱(멀티 프로세스)을 사용하세요
멀티 프로세싱 라이브러리의 출현은 Python의 멀티 스레드 동시성 제한의 단점을 보완합니다. 따라서 프로세스 간에 GIL 경합이 발생하지 않습니다.
GIL은 Cpython 인터프리터의 제품일 뿐입니다. 물론 다른 인터프리터로 대체할 수도 있습니다. 하지만 다른 인터프리터는 C를 잘 지원하지 않기 때문에 많은 경우 인기가 없었습니다.
Python 커뮤니티에서는 GIL의 멀티스레딩 지원도 일부 개선하고 있습니다. 예를 들어 스레드의 우선 순위를 높입니다. 우선 순위가 높은 스레드는 다른 스레드가 모든 GI 잠금을 해제하도록 강제할 수 있습니다.
병렬 컴퓨팅 성능이 높은 프로그램을 원한다면 핵심 부분을 C 모듈로 작성하거나 다른 언어로 직접 대체하는 것을 고려할 수 있습니다.
Python은 Java에 비해
Python은 Java보다 간단합니다. Python은 함수가 일급 시민인 언어이고, Java는 클래스가 일급 시민인 언어입니다. Python은 약한 유형의 언어인 반면, Java는 강력한 유형의 언어입니다.
Python과 C의 비교
사용 방법:
Python에는 완전한 클래스 라이브러리가 있으며 사용이 간단합니다. 몇 가지 코드로 구현된 함수는 C에서 매우 복잡할 수 있습니다.
속도:
C에 비해 Python의 실행 속도는 확실히 매우 느립니다. Python과 CPython 인터프리터는 모두 C 언어로 작성되었습니다.
컴파일 및 해석 언어
해석: 해석과 실행을 동시에 의미합니다.
컴파일 가능성: 컴파일 후 실행됩니다.
위 내용은 파이썬 언어와 다른 언어의 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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