不少Python新手常問到學Python到底需要不需要學習Linux? Python不是支援Windows和Linux作業系統嗎?能在Windows下開發為什麼還要學Linux?
問這樣的問題的朋友,可能還沒有真正入行Python開發或沒有真正參與公司的一些專案部署,上線過程,對於上面問題,首選答案是肯定的,Python開發可以在Windows下開發,但是Linux學習仍然是必須的。
線上伺服器一般是
一般在生產環境中,伺服器基本上都是Linux的,例如centos,紅帽,ubuntu等linux系統,為什麼伺服器用linxu居多?例如其中一點肯定是安全啊,我們聽過Windows經常死機,被勒索病毒入侵要支付比特幣,但是這些在Linux下卻不經常發生,其他也有很多原因可以網上查找,所以生產環境的Python腳本都是在linux系統上部署的,但是開發的話,考慮到操作的方便,Windows或者Mac下不僅僅有圖形界面,而且性能也會好些,操作起來比較容易,快捷,畢竟使用過烏班圖的都知道,裝虛擬機還是對電腦效能有一定要求的,電腦配置跟不上的話,用烏班圖也會很卡頓,而一般伺服器等級的系統都是字元型介面,就是咱們傳說中的黑屏,如果你想在linux伺服器上開發也是可以的,只不過比較麻煩,對程式碼等級和操作熟練度要求很高。
部署
線上部署經常會遇到部署到伺服器上後調試程式碼的問題,一般在調試過程中,開發人員會經常性的來回切換目錄,查找文件,用VI來修改程式碼,這些常規的操作,都是一名python開發工程師的必備技能,vi運用也是各種Linux指令,這樣會方便直接,不用將程式碼傳到線下,修改完再傳到伺服器,那些搞黑客都是直接在Linux下命令來操作的,因為他們要攻擊修改對方伺服器代碼數據,必須要懂這Linux下的所有操作,而且對於黑客來說,用命令比圖形界面更有效率
Linux更方便
Linux相對於開發者而言更加方便,Linux系統你是擁有著最高權限的,裡面的各種配置,工具都任由你來選擇,但是Windows下,你能對系統做的修改就相對麻煩些。使用Linux,各種設定檔的修改也就是幾個指令的事,工具的安裝也就幾個指令,Windows下面如果修改配置,你可能需要到處去尋找這個文件,這也是圖形介面的缺點。
總結一下,Python語言也可以在Windows下學習和開發,但是在Linux系統下更方便。例如,如果是想用Python開發網站(現今流行的、成熟的Python Web框架)那就需要使用到Linux平台了,畢竟搭建這樣的網站Linux平台比較常用;第二個如果想使用Python爬蟲爬取數據,在Linux系統上也要更方便一些;還有就是想學習網路安全滲透測試,在Linux上編寫Python自動化測試腳本也很有必要。
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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

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。


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