python的优势有哪些?如何使用python编程?因此,在这里我们将讨论如何从python开始。我们将使用JupyterNotebook。因此,首先我们将安装Jupyter本身。首先,我们应该安装Anaconda。我的建议是使用Python3下载Anaconda的最新版本。安装Anaconda后,您可以从那里轻松打开JupyterNotebook。
一.如何使用python编程?
1.例如,如果我们必须将两个数字a和b相加,则其语法如下:
a=10
b=20
c=a+b
print(c)
下面的屏幕快照在Jupyter中显示了相同的内容:
2.对于数学和数值计算,我们可以导入numpy和pandas库之类的库来处理数据集。其语法为:
importnumpyasnp
importpandasaspd
3.接下来,我们将看到如何构建函数。就像其他语言一样,我们也可以构建方法,然后在程序中稍后调用它们。以下示例说明如何为前100个数字创建Fibonacci级数函数
deffib(p):
a,b=0,1
whilea<p:
print(a,end=’’)
a,b=b,a+b
print()
我们可以使用fib(100)调用该函数
4.接下来,我们将看到如何创建条件流(如if和if-else),因为对于任何编程语言而言,这都是非常重要的。这是创建条件流的示例代码,我们将使用输入语句从用户那里获取输入:
age=int(input(“Enteryourname:”))
ifage<12:
print(“Youareakid”)
elifageinrange(13,20):
print(“Youareateenager”)
else:
print(“Youareaadult)
5.接下来,我们将通过示例了解如何在其中创建for循环。当我们知道迭代次数时,基本上使用for循环。下面的代码使用for循环执行前十个数字的加法。此处的迭代次数为10。
sum=0
foriinrange(10):
print(i)
sum=sum+i
print(sum)
在上面的代码中,总和用于存储每次迭代后所有数字的总和,而range(10)表示从0到9开始(不包括10)。答案应为45。
6.我们还有一个while循环。在下面的示例中,我们将打印i,只要它小于10,所以在这里,如果我们看到不完全知道迭代次数。因此,我们也将while循环称为入口控制循环。
二.必备的Python技能
优秀开发人员所需的技能与任何其他开发人员相同。这个人应该对OOP(面向对象编程)的概念有很好的了解,这样他才能在python中玩Object,然后才能充分利用Python的全部潜能。根据您的技术堆栈,他应该对Django和Flask等框架有很好的了解。该人员还应该对HTML,CSS和JavaScript等前端技术有基本的了解。应该熟悉Python中的事件驱动编程。需要基本了解数据库,因为数据库知识有助于编写适当的查询。
使它领先于其他语言的独特功能是其在分析,数据科学和AI中的使用。要在使用python的那些领域中表现出色,必须具备良好的数学知识,尤其是在统计领域,良好的领域知识也将有所帮助,因为它有助于选择正确的模型以将其适合正确的数据。
三.Python的优势
python有很多优点。下面很少提及:
广泛的支持库:它提供了大型库,范围从数值计算到深度学习,机器学习和可视化。大部分编程任务已经在库中完成,用户仅需导入库并根据要求传递参数,这确实减少了时间,语法长度也减少了。
集成功能:它具有与前端以及其他服务器端技术的强大集成功能。它可以通过Jython直接调用C和C++或Java。
生产力:由于其强大的集成功能,单元测试框架,Python可以提高应用程序的生产力。这是构建可扩展的多协议应用程序的不错选择。
四.Python的范围
Python的范围现在和的未来是巨大的。几乎每个公司都以某种方式或其他方式使用Python。Python的范围包括Web开发,数据科学,数据分析,人工智能,机器学习。与其他编程语言相比,Python在数据科学/分析中的范围要广得多。
五.谁是学习Python技术的合适受众?
对此有兴趣的人是有学习兴趣并具有OOPS基础知识的任何人。新生,尤其是来自计算机科学以外的流派的新生,将发现非常容易理解的内容,例如C++。
总而言之,我要说的是尽管它创建于1990年,但如今已被广泛使用,并且其使用将进一步增加,尤其是在数据分析/数据科学和机器学习中。
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