Python の紹介:)
歴史
Guido van Rossum によって作成された Python は、1991 年 に初めてリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを優先して設計されており、開発者の生産性が高くなります。 「パイソン」という名前は、ヴァン・ロッサムがファンだったBBCテレビ番組「モンティ・パイソンのフライング・サーカス」からインスピレーションを得たものです。彼は、短くてユニークで少し神秘的なものを望んでこの名前を選びました。 Python の開発は、1989 年 12 月、オランダの Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) で始まりました。
パラダイム
手続き型プログラミング
def greet(): print("Hello, World!") greet()
オブジェクト指向プログラミング
class Person: def __init__(self, name): self.name = name def greet(self): print(f"Hello, my name is {self.name}") person = Person('Alice') person.greet() # Outputs: Hello, my name is Alice
関数型プログラミング
def greet(name): return f"Hello, {name}" def process_greeting(fn, name): return fn(name) print(process_greeting(greet, 'Charlie'))
パフォーマンス
Python はインタープリター型言語であり、そのパフォーマンスは使用するインタープリターによって異なります。デフォルトのインタープリターである CPython は、Python コードをバイトコードにコンパイルしてから解釈します。 JIT コンパイルを備えた PyPy は、特定のアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
Python ファイルを実行する方法
テキスト エディターを開き、Python コードを入力します:
テキスト エディターで Python コードを作成します。
.py 拡張子を付けてファイルを保存します:
ファイルに .py 拡張子を付けて保存します。
次のコマンドを実行します (Python インタープリターが必要です):
python filename.py
型システム
動的型付け: 型は実行時にチェックされ、柔軟性が提供されますが、実行時エラーが発生する可能性があります。
ダック タイピング: オブジェクトの適合性は、オブジェクトの実際の型ではなく、特定のメソッドとプロパティの存在によって決まります。
オプションの静的型付け: Python 3.5 では、オプションの静的型チェックのために mypy などのツールで使用できる型ヒントが導入されました。
抽象化
Python は、さまざまな環境と対話し、メモリを自動的に管理し、複雑なタスクを簡素化する広範なライブラリとフレームワークを提供するための高レベルの抽象化を提供します。
重要な事実
自動メモリ管理: Python は自動ガベージ コレクションを使用してメモリの割り当てと割り当て解除を処理します。
インタープリタ言語: Python コードは 1 行ずつ実行され、デバッグには役立ちますが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
使用法
Web 開発: Django や Flask などのフレームワークを使用して Web アプリケーションを作成する場合に人気があります。
データ サイエンスと分析: Pandas、NumPy、Matplotlib などのライブラリを使用したデータ操作、分析、視覚化に広く使用されています。
機械学習と AI: TensorFlow、Keras、scikit-learn などのライブラリを使用した機械学習と AI アプリケーションに利用されます。
自動化とスクリプト: 通常、反復的なタスクの自動化とスクリプトの作成に使用されます。
科学コンピューティング: SciPy などのライブラリを使用して科学計算や研究に使用されます。
ゲーム開発: Pygame などのライブラリを使用したゲーム開発に使用されます。
デスクトップ アプリケーション: PyQt や Tkinter などのフレームワークを使用したクロスプラットフォーム デスクトップ アプリケーションの開発に使用されます。
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この記事では、いくつかのトップPython「完成した」プロジェクトWebサイトと、高レベルの「大ヒット作「学習リソースポータル」が選択されています。開発のインスピレーション、観察、学習のマスターレベルのソースコードを探している場合でも、実用的な機能を体系的に改善している場合でも、これらのプラットフォームは見逃せず、Pythonマスターに迅速に成長するのに役立ちます。

Quantum Machine Learning(QML)を開始するには、優先ツールがPythonであり、Pennylane、Qiskit、Tensorflowquantum、Pytorchquantumなどのライブラリをインストールする必要があります。次に、Pennylaneを使用して量子ニューラルネットワークを構築するなど、例を実行してプロセスに慣れます。次に、データセットの準備、データエンコード、パラメトリック量子回路の構築、古典的なオプティマイザートレーニングなどの手順に従ってモデルを実装します。実際の戦闘では、最初から複雑なモデルを追求したり、ハードウェアの制限に注意を払ったり、ハイブリッドモデル構造を採用したり、開発をフォローアップするための最新のドキュメントと公式文書を継続的に参照することを避ける必要があります。

subprocess.run()を使用して、シェルコマンドを安全に実行し、出力をキャプチャします。注入リスクを避けるために、リストのパラメーターを渡すことをお勧めします。 2。シェル特性が必要な場合は、シェル= trueを設定できますが、コマンドインジェクションに注意してください。 3. subprocess.popenを使用して、リアルタイム出力処理を実現します。 4。Check = COMMATが失敗したときに例外をスローするためにtrueを設定します。 5.単純なシナリオで直接チェーンを呼び出して出力を取得できます。 os.system()または非推奨モジュールの使用を避けるために、日常生活の中でsubprocess.run()を優先する必要があります。上記の方法は、Pythonでシェルコマンドを実行するコアの使用を上書きします。

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変数間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot(data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter")によって実装され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側と右側に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。

Pythonでは、Join()メソッドを使用して文字列をマージするときに次の点に注意する必要があります。1。str.join()メソッドを使用し、前の文字列は呼び出し時にリンカーとして使用され、ブラケットの反復オブジェクトには接続する文字列が含まれています。 2。リスト内の要素がすべて文字列であることを確認し、非弦タイプが含まれている場合は、最初に変換する必要があります。 3.ネストされたリストを処理する場合、接続する前に構造を平らにする必要があります。

文字列リストは、 '' .join(words)などのJoIn()メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、参加する前にMAP(STR、数字)または[STR(x)forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join(f "[{item}]" foriteminitems)output "[a] | [などのjoin()と組み合わせたジェネレーター式によって実装できます。

Python Web Crawlersをマスターするには、3つのコアステップを把握する必要があります。1。リクエストを使用してリクエストを開始し、メソッドを取得してWebページのコンテンツを取得し、ヘッダーの設定に注意を払い、例外を処理し、robots.txtを遵守します。 2。美しいソープまたはXPathを使用してデータを抽出します。前者は単純な解析に適していますが、後者はより柔軟で複雑な構造に適しています。 3.セレンを使用して、動的読み込みコンテンツのブラウザ操作をシミュレートします。速度は遅いですが、複雑なページに対処できます。また、効率を向上させるために、WebサイトAPIインターフェイスを見つけることもできます。

Pyodbcのインストール:Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver:pyodbc.connect()メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認証またはWindows認証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認します:pyodbc.drivers()を実行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター
