python是什么?可以使用Python做什么?

avatar 2020年3月18日08:06:39 评论 1,731

python是什么?可以使用Python做什么?由GuidovanRossum开发的Python编程语言经过解释,具有高级功能,并且还结合了通用编程语言的特征。它的结构基于垃圾回收和动态类型,支持多种编程范式,例如面向对象的,功能性的和过程式的编程,所有这些技术方面都使其具有动态特性,并允许程序员将其用于小型和小型应用。大型真实项目。

一.了解Python

根据上面的答案,我们可以看到在定义Python时我们使用了两个关键字。因此,让我们首先了解前两个关键字的含义。

1.高级语言

之所以称为高级语言,是因为它与机器级语言(由0和1组成)相距很远,并且很难编码。因此,编码变得很困难,而这却易于阅读,因此与机器级别的语言相距甚远。因此它成为一种高级语言。与低级语言相比,高级语言语法更具可读性。我还要说的另一件事是,当我们编写这种语言时,它不是一种编译语言,而是一种解释后的语言,这意味着它必须由另一个程序运行,在这种情况下,它不是由处理器运行的解释器,这与运行的C语言不同直接由处理器处理。

2.面向对象的编程语言

它是一种面向对象的编程语言,这意味着它可以在对象上运行。那么什么是物体?例如,老虎是一个对象,其颜色和年龄是其属性,并狩猎和再现其行为。因此,如上例所示,对象具有两个特征:属性和行为。因此,OOP有一些基本原理,如下所述:

继承:在这种情况下,子类可以使用父类的行为和属性。

封装:从其他对象隐藏类的私有详细信息。

多态性:对不同的输入使用不同形式的常见行为/操作。

如您所见,我已经使用了上面的关键字class,那么class是什么意思?

类是对象的蓝图。它包含对象的所有详细信息,并且该对象是类的实例。定义了类后,将定义对象的描述,这意味着未分配任何内存或存储。

python是什么?可以使用Python做什么?

二.Python如何使工作如此轻松?/为什么需要?

它使工作如此容易的原因在于其简单的语法和代码的可读性。与C之类的其他编程语言不同,它具有可读性强和简洁的语法,使初学者可以轻松地快速掌握概念并达到更高的水平。例如,即使您要打印名称,也必须用C#编写大约7行代码,但使用python只能在一行中完成,这将产生巨大的差异,并使python比其他语言更具优势。

三.顶级Python公司

正如我们现在在python上讨论的那样,对我们而言,了解实际使用此工具的公司变得很重要:

1.Google

Google长期以来一直是python的支持者。即使脚本是用Perl或bash为Google编写的,它们也是用Python重写的,因为它易于编写,部署和维护。现在它是Google的官方服务器端语言,其他语言是C++和Java。

2.Facebook

Facebook还大量使用Python,使其成为社交媒体巨头中第三大流行语言,仅次于C++和PHP。Facebook已经发布了许多为Python3编写的开源项目。

3.Instagram

2016年,Instagram工程团队宣布他们正在运行世界上最大的用Python编写的Django框架。Instagram的团队已投入时间和资源来保持其python开发的可行性(每月约有8亿活跃用户)。

4.Quora

庞大的众包问答平台使用Python,因为它易于编写且易于阅读。

5.Netflix

它主要用于数据分析,以通过节目和电影向用户推荐和建议。使用Python的主要原因是一个非常活跃的开发社区。

四.您可以使用Python做什么?/我们应该在哪里使用Python

所以,现在更大的问题是我们可以使用Python做什么,或者在哪里可以使用它?这个问题的答案是python几乎可以在任何地方使用。您可以在以下几个区域使用Python:

1.用于Web开发的Python

由于它是一种面向对象的编程语言,因此,与其他面向对象的语言一样,它可以用于Web开发,并且语法简单,可读性更好。Django和Flask是两个最受欢迎的PythonWeb框架。

2.Python用于科学开发

我们可以将其用于科学开发,因为它具有SciPy库,数值计算库numPy,还具有Matplotlib,后者具有用于可视化的2D绘图库。它可以安装MATLABEngineAPI,以便可以作为计算引擎与MATLAB进行交互。它也是一种高度可扩展的语言。它可以使用Web前端,这意味着它是像Django这样的Web框架,而flask可以将Python用作具有Web前端的API。

3.数据科学与分析

它是最重要的功能或领域之一,它使计量表向Python倾斜。它可以用于创建机器学习算法,因为它可以使用sci-kit库,并且我们可以构建所有类型的模型,例如,线性回归,随机森林以及诸如张量流之类的更多库,这使得创建深度学习变得容易楷模。由于其在机器学习和AI中的使用,其流行度已倍增。

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