一、使用Python本身提供的互動式解釋器
在Linux、Windows、Mac OS的命令列視窗或Shell窗口,執行python指令,啟動Python互動式解釋器。互動式解釋器會等待使用者輸入Python語句。輸入Python語句並回車,解釋器會執行語句並輸出結果。互動式解釋器是學習Python語言比較好的工具,優點是輸入Python語句可以立即得到回饋。
Windows環境下:
Windows啟動Python互動式解釋器有兩種方式。第一種方式是進入Pyhton的安裝目錄,直接運行python.exe程式;第二種方式是進入Windows命令列窗口,在命令列窗口啟動python.exe。
在Windows命令列視窗啟動Python互動式解釋器,首先需要將Python安裝目錄的路徑,加入Path系統環境變數。否則,只能進入Python安裝目錄啟動互動式解釋器。安裝Python3.7時,如果勾選了【Add Python3.7 to PATH】選項,安裝程式會自動把Python安裝目錄加入Path系統環境變數。
進入Windows命令列窗口,輸入python命令啟動互動式解釋器,輸入python語句並執行,如下圖所示。
linux環境下:
用SSH客戶端連接CentOS伺服器,開啟終端指令輸入窗口,輸入python指令,啟動python互動式解釋器,輸入pyhton語句並執行。如下圖所示。
max os環境下:
在Max OS環境啟動Python互動式解釋器也有兩種方式。一種是進入python的安裝目錄,執行python.exec檔;第二種方式是直接在終端機輸入open /usr/bin/python指令,終端機會彈出Python視窗。
二、使用Python自身提供的IDEL整合開發環境
Pyhton本身提供了一個簡潔的整合開發環境,具備基本的IDE功能。利用IDLE可以較為方便地創建、運行、測試和調試Python程式。
啟動IDEL:
Winodws環境下啟動IDLE有多種方式,可以透過快速選單、桌面圖示、進入Python安裝目錄直接執行IDLE等方式啟動IDLE。
Mac OS啟動IDLE的方式同啟動互動解釋器相同,可以在Python的安裝目錄直接啟動,也可以在終端機視窗輸入open /usr/bin/idle指令啟動。
IDEL的簡單使用:
IDLE啟動後的介面如下圖所示。
IDLE本身就是一個Python shell,可以在IDLE視窗直接輸入和執行Python語句,IDLE自動對輸入的語句進行排版和關鍵字高亮顯示。如下圖所示。
IDLE也可以儲存、開啟並執行程式碼檔案。
(1)在IDLE窗口,選擇【File】【New File】指令,在編輯視窗輸入程式碼並儲存。如下圖所示。
(2)選擇【Run】【Run Module】指令,執行程式碼檔。執行後的輸出結果如下圖所示。
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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。

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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。

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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。


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