一、版本對比
首先要說的是,Python的版本,目前主要分為兩大類:
Python 2.x的版本的,被稱為Python2:是目前用的最廣泛的,例如Python 2.7.3。
Python 3.x的版本的,被稱為Python3:是最新的版本的,例如Python 3.1。長遠來看,也算是以後的趨勢。
【Python2和Python3之間的區別】
1.從Python2到Python3,很多基本的函數接口變了,甚至是,有些庫或函數被去掉了,改名了
的,最常用的函數方面,介面都變了,最典型的就要數大家最常用的print函數了。
2.第三方函式庫的支援面,目前來說,還是Python2支援的最好,Python3支援的不太夠
Python強大的原因之一是第三方的函式庫很多,功能很強大。
而目前許多Python的第三方的函式庫,許多只提供Python2的。
或是即使提供了Python3的,但是也不一定很成熟。在
某種編碼類型的字符,例如UTF-8,GBK 等類型的字符。- Python2 中字符的類型:
- str: 已經編碼後的字節序列
-
unicode: 編碼前的文字類型
- str: 編碼過的unicode 文字字元
- bytes: 編碼前的位元組序列
在 Python2 中,str 和 unicode 都有 encode 和 decode 方法。但不建議對 str 使用 encode,對 unicode 使用 decode, 這是 Python2 設計上的缺陷。 Python3 則進行了最佳化,str 只有一個 encode 方法將字串轉換為一個字節碼,而且 bytes 也只有一個 decode 方法將字節碼轉換為一個文字字串。
- Python2 的 str 和 unicode 都是 basestring 的子類,所以兩者可以直接進行拼接操作。而 Python3 中的 bytes 和 str 是兩個獨立的型別,兩者不能進行拼接。
Python2 中,普通的,用引號括起來的字符,就是str;此時字符串的編碼類型,對應著你的Python 文件本身保存為何種編碼有關,最常見的Windows 平台中,默認用的是GBK。 Python3 中,被單引號或雙引號括起來的字串,就已經是 Unicode 類型的 str 了。
對於str 為何種編碼,有一些前提:-
Python 文件開始已經聲明對應的編碼
- 這樣Python 解析器才能正確的把文字解析為對應編碼的str。
整體來說,在 Python3 中,字元編碼問題得到了極大的最佳化,不再像 Python2 那麼頭痛。在 Python3 中,文字總是 Unicode, 由 str 類型進行表示,二進位資料使用 bytes 進行表示,不會將 str 與 bytes 偷偷的混在一起,使得兩者的區別更加明顯。
- 總結以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家學習或使用python能帶來一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對PHP中文網的支持。
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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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