python3.8의 새로운 기능
Python3.8 안정 버전이 출시되었습니다. 새로운 기능을 소개하는 글이 공개되었습니다. 여기에 기록하세요.
새 할당 연산자:=
함수: 더 큰 표현식에서 값의 특정 부분을 변수에 할당합니다. 바다코끼리의 눈과 이빨처럼 보이기 때문입니다. := 연산자에는 특별한 이름이 있습니다. : Walrus 연산자
예 1:
if (n := len(a)) > 10: print(f"List is too long ({n} elements, expected <= 10)")
는 :=를 사용하여 len()을 두 번 호출하는 것을 방지합니다.
새로운(위치 매개변수만 해당) 구문 기호 /
함수: 일부 함수의 매개변수는 위치에 지정되어야 하며 키워드 매개변수로 사용할 수 없음을 나타냅니다.
Example
def f(a, b, /, c, d, *, e, f): print(a, b, c, d, e, f)
이 예에서 매개변수 a와 b는 위치 전용 매개변수이고, c나 d는 위치 전용 매개변수나 키워드 매개변수일 수 있으며, e와 f는 키워드 매개변수여야 합니다.
새로운 PYTHONPYCACHEPREFIX 설정(-X pycache_prefix)
기능: 각 소스 디렉터리의 기본 pycache 하위 디렉터리를 사용하는 대신 별도의 병렬 파일 시스템 트리를 사용하도록 암시적 바이트코드 캐시를 구성합니다.
디버그 빌드는 릴리스 빌드와 ABI를 공유합니다.
f 문자열 자체 문서화 표현식 및 디버깅을 위한 = 지정자에 대한 새로운 지원
f 문자열은 Python 3.6에 새로 도입된 형식화된 문자열 리터럴입니다. 매우 인기를 얻습니다.
이번 v3.8에는 = 지정자 지원이 추가되었습니다.
>>> user = 'eric_idle'>>> member_since = date(1975, 7, 31)>>> f'{user=} {member_since=}'"user='eric_idle' member_since=datetime.date(1975, 7, 31)" >>> delta = date.today() - member_since>>> f'{user=!s} {delta.days=:,d}''user=eric_idle delta.days=16,075'
PEP 578: Python 런타임 감사 후크/런타임 감사 후크
PEP는 감사 후크 및 확인 오픈 후크를 추가합니다. 두 버전 모두 Python과 네이티브 코드로 제공되므로 순수 Python 코드로 작성된 애플리케이션과 프레임워크가 추가 알림을 활용할 수 있으며, 임베더나 시스템 관리자는 항상 아래 Python 빌드를 배포할 수 있습니다.
PEP 587: Python 초기화 구성
PEP 587은 Python 초기화를 구성하는 새로운 C API를 추가하여 전체 구성에 대한 더 나은 제어와 더 나은 오류 보고를 제공합니다.
Others
continue는 마침내 finally: 블록에 합법적으로 나타날 수 있습니다.
Windows에서는 기본 비동기(asyncio) 이벤트 루프가 ProactorEventLoop로 변경됩니다.
macOS에서는 기본적으로 생성 시작 메서드가 다중 처리에 추가됩니다.
이제 다중 처리는 프로세스 간 피클 오버헤드를 방지하기 위해 공유 메모리 세그먼트를 사용할 수 있습니다.
LOAD_GLOBAL은 이제 기본적으로 프로토콜 4를 사용하여 성능이 향상됩니다. Python 학습 웹사이트에 있는 많은
python 교육 동영상을 모두 온라인 학습에 오신 것을 환영합니다!
위 내용은 python3.8의 새로운 기능의 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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