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01 youtube下載工具 命令行運行python命令(python為什么那么火?列舉一下你們學python的理由....)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-24 16:21:45【】6人已围观
简介python為什么那么火?列舉一下你們學python的理由....Python火的原因在于其優點很多。優點如下: 1、面向對象廣從根本上講,Python 是一種面向對象的語言。它的
python為什么那么火?列舉一下你們學python的理由....
Python火的原因在于其優點很多。
優點如下:
1、面向對象廣
從根本上講,Python 是一種面向對象的語言。它的類模塊支持多態、操作符重載和多重繼承等高級概念,并且以Python 特有的簡潔的語法和類型,OOP 十分易于使用。事實上,即使你不懂這些術語,仍會發現學習Python 比學習其他OOP 語言要容易得多。
2、免費
Python 的使用和分發是完全免費的。就像其他的開源軟件一樣,例如,Tcl 、Perl 、Linux 和Apache 。你可以從Inter買粉絲 上免費獲得Python 系統的源代碼。復制Python ,將其嵌入你的系統或者隨產品一起發布都沒有任何限制。實際上,如果你愿意的話,甚至可以銷售它的源代碼。
但是"免費"并不代表" 無支持"。恰恰相反,Python 的在線社區對用戶需求的響應和商業軟件一樣快。而且,由于Python 完全開放源代碼,提高了開發者的實力,并產生了一個很大的專家團隊。盡管學習研究或改變一個程序語言的實現并不是對每一個人來說都那么有趣,但是當你知道還有源代碼作為最終的幫助和無盡的文檔資源是多么的令人欣慰。你不需要去依賴商業廠商。
3、可移植
Python 的標準實現是由可移植的ANSI C 編寫的,可以在目前所有的主流平臺上編譯和運行。例如,如今從PDA 到超級計算機,到處可以見到Python 在運行。Python 可以在下列平臺上運行:
Linux 和UNIX 系統
微軟Windows 和DOS (所有版本)
Mac OS (包括OS X 和Classic )
BeOS 、OS/2 、VMS 和QNX
實時操作系統,例如,VxWorks 。 Cray 超級計算機和IBM 大型機。 運行Palm OS 、PocketPC 和Linux 的PDA
運行Windows Mobile 和Symbian OS 的移動電話。
4、功能強大
從特性的觀點來看,Python 是一個混合體。它豐富的工具集使它介于傳統的腳本語言(例如,Tcl 、Scheme 和Perl )和系統語言(例如,C、C++ 和Java) 之間。Python 提供了所有腳本語言的簡單和易用性,并且具有在編譯語言中才能找到的高級軟件工程工具。不像其他腳本語言,這種結合使Python 在長期大型的開發項目中十分有用。
5、可混合
Python 程序可以以多種方式輕易地與其他語言編寫的組件"粘接"在一起。例如,Python 的C語言API 可以幫助Python 程序靈活地調用C程序。這意味著可以根據需要給Python 程序添加功能,或者在其他環境系統中使用Python 。
例如,將Python 與C或者C++ 寫成的庫文件混合起來,使Python 成為一個前端語言和定制工具。就像之前我們所提到過的那樣,這使Python 成為一個很好的快速原型工具;首先出于開發速度的考慮,系統可以先使用Python 實現,之后轉移至C,根據不同時期性能的需要逐步實現系統。
6、使用簡單
運行Python 程序,只需要簡單地鍵入Python 程序并運行就可以了。不需要其他語言(例如,C或C++ )所必須的編譯和鏈接等中間步驟。Python 可立即執行程序,這形成了一種交互式編程體驗和不同情況下快速調整的能力,往往在修改代碼后能立即看到程序改變后的效果。
Python 提供了簡潔的語法和強大的內置工具。實際上,Python 曾有種說法叫做"可執行的偽代碼"。由于它減少了其他工具常見的復雜性,當實現相同的功能時,用Python 程序比采用C、C++ 和Java 編寫的程序更為簡單、小巧,也更靈活。
為什么要學Python?
對于技術人員來說,這算是技術儲備,就算現在用不到它,還是要拿來玩一玩,了解它的特性。
對于一個程序員來說,開拓視野很重要,多嘗試幾門語言沒有任何壞處。學習其他的語言有助于你跳出自己之前的局限來看問題。語言限制了你的表達,也限制了你思考問題的方式。多了解一些不同的編程范式,有助于你加深對編程語言的了解。沒有什么壞處。只是蜷縮在自己熟悉的東西里永遠無法提高。
當然對于大部分人來說,比如大學生在學校里學都是為了過這門課,或者跟風趕時髦。我覺得真正感興趣的人是少數吧。
零基礎學Python應該學習哪些入門知識
關于零基礎怎么樣能快速學好Python的問題,百度提問和解答的都很多,你可以百度下看看。我覺得從個人自學的角度出發,應從以下幾個方面來理解:
1 為什么選擇學python?
據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多,據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示(見圖),Python排名第一,成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱,入行門檻低,可以從事Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智能等職位,薪資待遇呈上漲趨勢。
2 入門python需要那些準備?
2.1 心態準備。編程是一門技術,也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等,技藝純熟的背后肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成,也不能急于求成。編程的世界浩瀚無邊,所以請保持一顆敬畏的心態去學習,認真對待寫下的每一行代碼,甚至每一個字符。收拾好自己的心態,向著編程的世界出發。第一步至關重要,關系到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路,并堅持走下去。
2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3?入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容,思想上并無大差別,語法變動也并不多。選擇任何一個入手,都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇,那請選擇 Python3,畢竟這是未來的趨勢。
編輯器該如何選?同樣,推薦 pycharm 社區版,配置簡單、功能強大、使用起來省時省心,對初學者友好,并且完全免費!其他編輯器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。
操作環境?Python 支持現有所有主流操作平臺,不管是 windows 還是 mac 還是 linux,都能很好的運行 Python。并且后兩者都默認自帶 Python 環境。
2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深,建議按照先后順序閱讀學習:
2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程,簡單直白,沒有廢話。就算沒有基礎,你也可以像讀小說一樣,花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。
2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包,想要安裝這些包可以采用兩種方法:
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在網上找到的需要的包,下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解壓縮該文件;
3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄,找到setup.py文件,然后輸入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd,敲pip install rsa。
3 提升階段需要恒心和耐力。
完成入門階段的基礎學習之后,常會陷入一個瓶頸期,通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候,需要的是反復練習,大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫,再寫小程序片段,然后寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段,選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成,而不是淺嘗輒止。
3.1 多做練習。推薦網站練習:
crossin編程教室實例:相對于編程教室基礎練習著重于單一知識點,
編程實例訓練對基礎知識的融會貫通;
hackerrank:Python 部分難度循序漸進,符合學習曲線
實驗樓:提升編程水平從做項目開始;
買粉絲dewar:社區型編程練習網站,內容由易到難;
leet買粉絲de:為編程面試準備,對初學者稍難;
牛客網:提供 BAT 等大廠筆試題目;
買粉絲de買粉絲bat:提供一邊游戲一邊編程;
projecteuler:純粹的編程練習網站;
菜鳥教程100例:基于 py2 的基礎練習;
3.2 遇到問題多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大網站。推薦
stackoverflow:這是一個程序員的知識庫;
v2ex:國內非常不錯的編程社區,不僅僅是包含程序,也包含了程序員的生活;
segmentfault:一家以編程問答為主的網站;
CSDN、知乎、簡書等
3.2.3 加入相關的QQ、買粉絲群、百度知道。不懂的可以隨時請教。
去哪里找python的開源項目
GitHub是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺,因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行托管,故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統,Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了云上,Github已經成為了管理軟件開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub,用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。
下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目:
(1)TensorFlow Models
如果你對機器學習和深度學習感興趣,一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫,可以找到許多與深度學習相關的庫和模型
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