많은 Python 초보자가 Python을 배우려면 Linux를 배워야 하는지 자주 묻습니다. Python은 Windows 및 Linux 운영 체제를 지원하지 않나요? Windows에서 개발할 수 있는데 왜 Linux를 배워야 합니까?
이 질문을 하는 친구들은 실제로 Python 개발을 시작하지 않았거나 회사의 일부 프로젝트 배포 및 출시 프로세스에 실제로 참여하지 않았을 수 있습니다. 위 질문에 대해 선호되는 대답은 '예'입니다. Python 개발은 아래에서 개발될 수 있습니다. Windows. 하지만 Linux 학습은 여전히 필요합니다. (추천 학습: Python 비디오 튜토리얼)
온라인 서버는 일반적으로
일반적으로 프로덕션 환경에서 서버는 기본적으로 centos, Red Hat, ubuntu 및 기타 Linux 시스템과 같은 Linux입니다. 왜 대부분의 서버는 linxu를 사용합니까? ? 예를 들어, 그 중 하나는 보안일 것입니다. Windows가 자주 충돌하고 랜섬웨어 바이러스에 감염된 사람들은 비트코인을 지불해야 한다고 들었지만 Linux에서는 이러한 일이 자주 발생하지 않습니다. 온라인에서 찾을 수 있는 다른 많은 이유가 있습니다. 따라서 프로덕션 환경의 Python 스크립트는 Linux 시스템에 배포되지만 개발할 때 작업 편의성을 고려하면 Windows 또는 Mac이 그래픽 인터페이스뿐만 아니라 성능도 더 좋고 작업이 더 쉽고 쉽습니다. 결국, Ubuntu를 사용해 본 사람이라면 누구나 가상 머신을 설치하려면 여전히 특정 컴퓨터 성능이 필요하다는 것을 알고 있습니다. 컴퓨터 구성이 이를 따라가지 못하면 일반적으로 서버 수준 시스템은 매우 느려집니다. 전설적인 블랙 스크린 기반의 인터페이스라면 리눅스 서버에서도 개발이 가능하지만, 더 번거롭고 높은 코딩 수준과 운영 숙련도가 필요합니다.
배포
온라인 배포에서는 코드를 서버에 배포한 후 디버깅하는 문제가 자주 발생합니다. 일반적으로 개발자는 디버깅 프로세스 중에 디렉토리를 자주 전환하고, 파일을 검색하고, VI를 사용하여 코드를 수정합니다. 이러한 일상적인 작업은 Python 개발 엔지니어에게 필수적인 기술입니다. Vi는 또한 다양한 Linux 명령을 사용하므로 코드를 오프라인으로 전송하고 수정한 다음 서버로 전송할 필요가 없습니다. 해커가 직접 개입할 수 있습니다. Linux에서 명령을 사용하여 작업합니다. 상대방의 서버 코드 데이터를 공격하고 수정하려면 Linux에서의 모든 작업을 이해해야 하기 때문이며, 해커의 경우 그래픽 인터페이스보다 명령을 사용하는 것이 더 효율적입니다
Linux가 더 편리합니다
Linux는 Linux 시스템에서 가장 높은 권한을 갖고 있으며 다양한 구성과 도구를 선택할 수 있지만 Windows에서는 시스템을 수정하는 것이 상대적으로 번거롭습니다. . Linux를 사용하면 다양한 구성 파일을 수정하는 데 몇 가지 명령만 필요하고, 도구 설치에도 몇 가지 명령만 있으면 됩니다. Windows에서 구성을 수정하는 경우 파일을 여기저기서 찾아야 할 수도 있는데, 이 역시 단점입니다. 그래픽 인터페이스.
요약하자면 Python 언어는 Windows에서도 배우고 개발할 수 있지만 Linux 시스템에서 더 편리합니다. 예를 들어, Python을 사용하여 웹 사이트(현재 인기 있고 성숙한 Python 웹 프레임워크)를 개발하려면 Linux 플랫폼을 사용해야 합니다. 두 번째로 Linux 플랫폼이 더 일반적으로 사용됩니다. Python 크롤러를 사용하여 데이터를 크롤링하려면 Linux 시스템이 더 편리합니다. 또한 네트워크 보안 침투 테스트를 배우려면 Linux에서 Python 자동화 테스트 스크립트를 작성해야 합니다.
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위 내용은 리눅스와 파이썬 중 어느 것을 먼저 배워야 할까요?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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