1. Python 자체에서 제공하는 대화형 인터프리터를 사용하세요
Linux, Windows, Mac OS의 명령줄 창이나 Shell 창에서 python 명령을 실행하여 Python 대화형 인터프리터를 시작하세요. 대화형 인터프리터는 사용자가 Python 문을 입력할 때까지 기다립니다. Python 문을 입력하고 Enter 키를 누르면 인터프리터가 문을 실행하고 결과를 출력합니다. 대화형 인터프리터는 Python 언어를 학습하는 데 더 좋은 도구입니다. 장점은 Python 문을 입력할 때 즉각적인 피드백을 얻을 수 있다는 것입니다.
Windows 환경:
Windows에서 Python 대화형 인터프리터를 시작하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째 방법은 Python 설치 디렉터리에 들어가서 python.exe 프로그램을 직접 실행하는 것입니다. 두 번째 방법은 Windows 명령줄 창에 들어가서 명령줄 창에서 python.exe를 시작하는 것입니다.
Windows 명령줄 창에서 Python 대화형 인터프리터를 시작하려면 먼저 Python 설치 디렉터리 경로를 Path 시스템 환경 변수에 추가해야 합니다. 그렇지 않으면 Python 설치 디렉터리만 입력하여 대화형 인터프리터를 시작할 수 있습니다. Python3.7을 설치할 때 [PATH에 Python3.7 추가] 옵션을 선택하면 설치 프로그램이 Python 설치 디렉터리를 Path 시스템 환경 변수에 자동으로 추가합니다.
Windows 명령줄 창에 들어가서 python 명령을 입력하여 대화형 인터프리터를 시작한 다음 아래 그림과 같이 python 문을 입력하고 실행합니다.
Linux 환경:
SSH 클라이언트를 사용하여 CentOS 서버에 접속하고, 터미널 명령 입력창을 열고, python 명령을 입력하고, python 대화형 인터프리터를 시작한 후, python 문을 입력하고 실행합니다. 아래 그림과 같습니다.
max OS 환경:
Max OS 환경에서 Python 대화형 인터프리터를 시작하는 방법도 두 가지가 있습니다. 하나는 Python 설치 디렉터리에 들어가서 python.exec 파일을 실행하는 것이고, 두 번째 방법은 터미널에 open /usr/bin/python 명령을 직접 입력하면 터미널에 Python 창이 뜹니다.
2. Python 자체에서 제공하는 IDEL 통합 개발 환경을 사용하세요
Pyhton 자체는 기본 IDE 기능으로 간단한 통합 개발 환경을 제공합니다. IDLE을 사용하면 Python 프로그램을 쉽게 생성, 실행, 테스트 및 디버그할 수 있습니다.
IDLE 시작:
Windws 환경에서 IDLE을 시작하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 바로 가기 메뉴, 바탕 화면 아이콘을 통해 IDLE을 시작하고, Python 설치 디렉터리에 들어가서 IDLE을 직접 실행할 수 있습니다.
Mac OS에서 IDLE을 시작하는 것은 대화형 인터프리터를 시작하는 것과 동일합니다. Python 설치 디렉터리에서 직접 시작할 수도 있고, 터미널 창에 open /usr/bin/idle 명령을 입력하여 시작할 수도 있습니다.
IDEL의 간단한 사용법:
IDLE이 시작된 후의 인터페이스는 아래와 같습니다.
IDLE 자체가 Python 쉘입니다. IDLE 창에서 Python 문을 직접 입력하고 실행할 수 있습니다. IDLE은 입력된 문을 자동으로 포맷하고 키워드를 강조 표시합니다. 아래 그림과 같습니다.
IDLE은 코드 파일을 저장하고 열고 실행할 수도 있습니다.
(1) IDLE 창에서 [파일] [새 파일] 명령을 선택하고 편집 창에 코드를 입력한 후 저장합니다. 아래 그림과 같습니다.
(2) [실행] [모듈 실행] 명령을 선택하여 코드 파일을 실행합니다. 실행 후 출력 결과는 아래 그림과 같습니다.
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위 내용은 Python 프로그램을 작성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.


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