#/bin/python是运行什么命令的?求大牛详解。。。
初学Python,练习的时候遇到这个,被鄙视,呜呜~~~~~~~~~~~~~~恨没姿势,求涨~~
回复内容:
首先,楼主,你打漏了一个字符,正确的是#!/bin/python
要了解这行是干啥用的,得先了解一个“魔数(magic number)”的概念。
每一种文件,在文件开头,都有一个标识文件类型的字节序列,标识这个文件是什么类型的。这个字节序列叫““魔数”。
像unix下的脚本,这个魔数就是"#!"。这个魔数的英文名叫“Shebang”。
操作系统的文件解释器在加载文件时,先要判断文件是什么类型的,然后再加载特定的文件解释器,来解读这个文件。操作系统的文件解释器判断的依据,就是看这个魔数。
所以,当看到"#!"时,操作系统的文件解释器知道这是一个“脚本”。
那具体用哪一种脚本解释器呢?它继续读。
结果发现/bin/python。
也就是要用/bin/python 这个路径下的一个叫“python”的解释器来解释这个文件。
于是操作系统的文件解释器就加载了这个python解释器。 然后操作系统的文件解释器任务就完成了。
当python解释器被加载运行后,它自己来解释这个文件。
这时,它看到第一行: #!/bin/python
它认得一开头的#是标记注释行开始的记号,所以它认为这是一行注释,就直接跳过。
然后开始执行后续的真正的python指令。
综上,这一行,被两个层次的解释器以不同的形式解释。 这就是一行注释!
在#后面加上!才是解释器定义。 这是你在linux/unix系统下运行一个脚本的时候,告诉系统用什么解释器来运行脚本用的
比如你执行一个脚本
$ ./script
#!/bin/python 不是命令,是定义Python解释器位置的。就是告诉系统在什么地方可以找到用于这个脚本的Python解释器。比如,#!/bin/python3 是定义Python3位置的。
我一般这么写,#!/use/bin/env python
这样可以让系统协助寻找Python解释器,可以在多个系统里面通用。 你用的什么教材?换一本吧,没解释这句的书就不用看了 提醒 UNIX系统 用 /bin/python 来解释执行这个脚本
head -1 abc.sh
#! /bin/bash

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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