Python: Pengenalan Komprehensif
Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang ditafsirkan yang terkenal dengan kesederhanaan, kebolehbacaan dan serba boleh. Dicipta oleh Guido van Rossum dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991, Python telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular di dunia. Falsafah reka bentuknya menekankan kebolehbacaan kod dan penggunaan lekukan yang ketara, menjadikannya pilihan ideal untuk pembangun pemula dan berpengalaman.
Ciri Utama Python
Kesederhanaan dan Kebolehbacaan: Sintaks Python jelas dan ringkas, hampir menyerupai bahasa manusia. Kesederhanaan ini membolehkan pembangun menulis dan memahami kod dengan lebih mudah dan cepat, membawa kepada lebih sedikit ralat dan pengalaman pengekodan yang lebih intuitif.
Fleksibiliti: Python ialah bahasa tujuan umum yang menyokong pelbagai paradigma pengaturcaraan, termasuk pengaturcaraan prosedural, berorientasikan objek dan berfungsi. Ia digunakan dalam pelbagai bidang seperti pembangunan web, sains data, kecerdasan buatan, pengkomputeran saintifik dan automasi.
Perpustakaan dan Rangka Kerja yang Luas: Python mempunyai perpustakaan standard yang luas dan ekosistem perpustakaan dan rangka kerja pihak ketiga yang kaya. Untuk pembangunan web, rangka kerja seperti Django dan Flask adalah pilihan popular. Dalam sains data dan pembelajaran mesin, perpustakaan seperti NumPy, panda, TensorFlow dan scikit-learn digunakan secara meluas.
Bahasa Ditafsir: Sebagai bahasa yang ditafsirkan, kod Python dilaksanakan baris demi baris, yang memudahkan penyahpepijatan dan pembangunan. Ini membolehkan proses pengekodan yang lebih dinamik dan interaktif.
Keserasian Merentas Platform: Python berjalan pada pelbagai platform, termasuk Windows, macOS, Linux, dan juga peranti mudah alih. Sifat merentas platform ini memastikan program Python boleh dibangunkan dan dilaksanakan pada sistem pengendalian yang berbeza dengan perubahan yang minimum.
Komuniti dan Sokongan: Python mempunyai komuniti pembangun yang besar dan aktif yang menyumbang kepada pertumbuhannya dan memberikan sokongan. Pendekatan dipacu komuniti ini memastikan Python terus berkembang dan bertambah baik. Banyak tutorial, forum dan dokumentasi tersedia untuk membantu pembangun di semua peringkat.
Aplikasi Python
Pembangunan Web: Kesederhanaan dan rangka kerja Python yang berkuasa menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk pembangunan web. Django dan Flask ialah dua rangka kerja popular yang membolehkan pembangun membina aplikasi web yang mantap, berskala dan selamat dengan cepat.
Sains Data dan Pembelajaran Mesin: Python ialah bahasa yang digunakan untuk saintis data dan pengamal pembelajaran mesin. Perpustakaan seperti NumPy, panda dan Matplotlib adalah penting untuk manipulasi dan visualisasi data, manakala TensorFlow, Keras dan PyTorch digunakan secara meluas untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mesin.
Automasi dan Skrip: Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang meluas menjadikannya sesuai untuk menulis skrip dan mengautomasikan tugasan berulang. Daripada mengikis web menggunakan Beautiful Soup hingga mengautomasikan ujian perisian dengan Selenium, Python boleh mengendalikan pelbagai tugas automasi.
Pengkomputeran Saintifik: Python digunakan secara meluas dalam pengkomputeran saintifik untuk perpustakaan dan alatannya yang berkuasa. SciPy dan SymPy ialah perpustakaan yang direka untuk pengkomputeran saintifik dan simbolik, masing-masing, membolehkan penyelidik dan saintis melakukan pengiraan dan simulasi yang kompleks.
Pembangunan Permainan: Kesederhanaan dan kebolehbacaan Python menjadikannya pilihan yang bagus untuk pembangunan permainan. Perpustakaan seperti Pygame menyediakan fungsi untuk pembangunan permainan, membolehkan pembangun mencipta permainan 2D dengan cepat.
Pendidikan: Python selalunya merupakan bahasa pengaturcaraan pertama yang diajar di sekolah dan universiti kerana sintaksnya yang mudah dan mudah dibaca. Keluk pembelajarannya yang lembut membantu pemula memahami konsep pengaturcaraan asas tanpa dibelenggu oleh sintaks yang kompleks.
Kelebihan Python
Mudah Dipelajari dan Digunakan: Sintaks dan kebolehbacaan Python yang mudah dibaca menjadikannya bahasa yang sangat baik untuk pemula dan pembangun yang berpengalaman.
Pembangunan Pantas: Sifat peringkat tinggi Python membolehkan pembangunan dan prototaip yang lebih pantas.
Perpustakaan Standard Besar: Pustaka standard Python yang luas menyediakan modul dan fungsi untuk hampir semua tugas, mengurangkan keperluan untuk menulis kod dari awal.
Keupayaan Penyepaduan: Python boleh disepadukan dengan mudah dengan bahasa lain seperti C, C++ dan Java, meningkatkan kepelbagaian dan fungsinya.
Sokongan Komuniti yang Kuat: Komuniti Python yang besar dan aktif memastikan pembangun mempunyai akses kepada banyak sumber, termasuk perpustakaan, rangka kerja dan dokumentasi.
Kelemahan Python
Prestasi: Sebagai bahasa yang ditafsirkan, Python biasanya lebih perlahan daripada bahasa yang disusun seperti C atau C++. Walau bagaimanapun, untuk kebanyakan aplikasi, perbezaan kelajuan adalah diabaikan.
Pembangunan Mudah Alih: Walaupun Python digunakan dalam beberapa rangka kerja pembangunan mudah alih, ia tidak diterima pakai secara meluas seperti bahasa seperti Swift untuk iOS atau Kotlin untuk Android.
Penggunaan Memori: Penaipan dinamik Python dan struktur data peringkat tinggi boleh membawa kepada penggunaan memori yang lebih tinggi berbanding bahasa peringkat rendah.
Kesimpulan
Kesederhanaan Python, serba boleh dan ekosistem yang luas menjadikannya alat yang berkuasa untuk pelbagai aplikasi. Sama ada anda seorang pemula yang ingin mempelajari pengaturcaraan atau pembangun berpengalaman yang mencari bahasa yang mantap untuk projek anda yang seterusnya, Python ialah pilihan yang menarik. Komuniti aktifnya dan pembangunan berterusan memastikan Python akan kekal relevan dan berharga untuk tahun-tahun akan datang.
https://learnmoretechnologies.in/python-training-in-marathahalli/
Atas ialah kandungan terperinci Python: Pengenalan Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Ya, apythonclasscanhavemulleConstructorsThoughalternetechniques.1.usedefaultargumentsIntheS

Untuk memulakan pembelajaran mesin kuantum (QML), alat pilihan adalah Python, dan perpustakaan seperti Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum atau Pytorchquantum perlu dipasang; Kemudian membiasakan diri dengan proses dengan menjalankan contoh, seperti menggunakan Pennylane untuk membina rangkaian saraf kuantum; kemudian melaksanakan model mengikut langkah -langkah penyediaan set data, pengekodan data, membina litar kuantum parametrik, latihan pengoptimuman klasik, dan lain -lain; Dalam pertempuran sebenar, anda harus mengelakkan mengejar model kompleks dari awal, memberi perhatian kepada batasan perkakasan, mengamalkan struktur model hibrid, dan terus merujuk kepada dokumen terkini dan dokumen rasmi untuk menindaklanjuti pembangunan.

Kunci untuk menggunakan Python untuk memanggil WebAPI untuk mendapatkan data adalah untuk menguasai proses asas dan alat umum. 1. Menggunakan permintaan untuk memulakan permintaan HTTP adalah cara yang paling langsung. Gunakan kaedah GET untuk mendapatkan respons dan gunakan JSON () untuk menghuraikan data; 2. Bagi API yang memerlukan pengesahan, anda boleh menambah token atau kunci melalui tajuk; 3. Anda perlu menyemak kod status tindak balas, disyorkan untuk menggunakan respons.raise_for_status () untuk mengendalikan pengecualian secara automatik; 4. Menghadapi antara muka paging, anda boleh meminta halaman yang berbeza pada gilirannya dan menambah kelewatan untuk mengelakkan batasan kekerapan; 5. Semasa memproses data JSON yang dikembalikan, anda perlu mengekstrak maklumat mengikut struktur, dan data kompleks dapat ditukar kepada data

Onelineifelse Python adalah pengendali ternary, yang ditulis sebagai XifconditionElsey, yang digunakan untuk memudahkan penghakiman bersyarat mudah. Ia boleh digunakan untuk tugasan berubah, seperti status = "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Ia juga boleh digunakan untuk terus mengembalikan hasil fungsi, seperti defget_status (umur): kembali "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Walaupun penggunaan bersarang disokong, seperti hasil = "a" i

Artikel ini telah memilih beberapa laman web projek "selesai" Python dan portal sumber pembelajaran "blockbuster" peringkat tinggi untuk anda. Sama ada anda sedang mencari inspirasi pembangunan, mengamati dan belajar kod sumber peringkat induk, atau secara sistematik meningkatkan keupayaan praktikal anda, platform ini tidak boleh dilepaskan dan dapat membantu anda berkembang menjadi tuan python dengan cepat.

Kunci untuk menulis pernyataan Ifelse Python adalah untuk memahami struktur dan butiran logik. 1. Infrastruktur adalah untuk melaksanakan sekeping kod jika syarat -syarat ditubuhkan, jika tidak, bahagian lain dilaksanakan, yang lain adalah pilihan; 2. Penghakiman pelbagai syarat dilaksanakan dengan ELIF, dan ia dilaksanakan secara berurutan dan dihentikan sebaik sahaja ia dipenuhi; 3. Bersarang jika digunakan untuk penghakiman subdivisi selanjutnya, adalah disyorkan untuk tidak melebihi dua lapisan; 4. Ekspresi ternary boleh digunakan untuk menggantikan Ifelse mudah dalam senario mudah. Hanya dengan memberi perhatian kepada lekukan, perintah bersyarat dan integriti logik, kita boleh menulis kod penghakiman yang jelas dan stabil.

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Gunakan subprocess.run () untuk melaksanakan perintah shell dengan selamat dan menangkap output. Adalah disyorkan untuk lulus parameter dalam senarai untuk mengelakkan risiko suntikan; 2. Apabila ciri -ciri shell diperlukan, anda boleh menetapkan shell = benar, tetapi berhati -hati dengan suntikan arahan; 3. Gunakan subprocess.popen untuk merealisasikan pemprosesan output masa nyata; 4. Tetapkan semak = benar untuk membuang pengecualian apabila arahan gagal; 5. Anda boleh secara langsung memanggil rantai untuk mendapatkan output dalam senario mudah; Anda harus memberi keutamaan kepada subprocess.run () dalam kehidupan seharian untuk mengelakkan menggunakan os.system () atau modul yang tidak ditetapkan. Kaedah di atas mengatasi penggunaan teras untuk melaksanakan perintah shell di Python.
