Python, créé par Guido van Rossum, a été publié pour la première fois en 1991. Il a été conçu pour donner la priorité à la lisibilité et à la simplicité du code, ce qui le rend très productif pour les développeurs. Le nom "Python" a été inspiré par l'émission de télévision de la BBC "Monty Python's Flying Circus" dont van Rossum était fan. Il a choisi ce nom parce qu'il voulait quelque chose de court, unique et légèrement mystérieux. Le développement de Python a commencé en décembre 1989 au Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) aux Pays-Bas.
def greet(): print("Hello, World!") greet()
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
def greet(name): return f"Hello, {name}" def process_greeting(fn, name): return fn(name) print(process_greeting(greet, 'Charlie'))
Python est un langage interprété, et ses performances peuvent varier en fonction de l'interpréteur utilisé. CPython, l'interpréteur par défaut, compile le code Python en bytecode qui est ensuite interprété. PyPy, avec sa compilation JIT, peut offrir des améliorations significatives des performances pour certaines applications.
Ouvrez un éditeur de texte et tapez le code Python :
Écrivez votre code Python dans un éditeur de texte.
Enregistrez le fichier avec une extension .py :
Enregistrez votre fichier avec une extension .py.
Exécutez les commandes suivantes (interpréteur Python requis) :
python filename.py
Saisie dynamique : Les types sont vérifiés au moment de l'exécution, ce qui offre de la flexibilité mais peut conduire à des erreurs d'exécution.
Duck Typing : L'adéquation d'un objet est déterminée par la présence de certaines méthodes et propriétés plutôt que par le type réel de l'objet.
Saisie statique facultative : Python 3.5 a introduit des astuces de type qui peuvent être utilisées avec des outils tels que mypy pour une vérification de type statique facultative.
Python fournit une abstraction de haut niveau pour interagir avec divers environnements, gérer automatiquement la mémoire et offrir des bibliothèques et des frameworks étendus pour simplifier les tâches complexes.
Gestion automatique de la mémoire : Python utilise le garbage collection automatique pour gérer l'allocation et la désallocation de mémoire.
Langage interprété : Le code Python est exécuté ligne par ligne, ce qui facilite le débogage mais peut affecter les performances.
Développement Web : Populaire pour créer des applications Web à l'aide de frameworks comme Django et Flask.
Science et analyse des données : Largement utilisé pour la manipulation, l'analyse et la visualisation de données avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy et Matplotlib.
Apprentissage automatique et IA : Exploité pour les applications d'apprentissage automatique et d'IA à l'aide de bibliothèques telles que TensorFlow, Keras et scikit-learn.
Automatisation et scripts : Couramment utilisé pour automatiser des tâches répétitives et écrire des scripts.
Informatique scientifique : Utilisé pour les calculs scientifiques et la recherche avec des bibliothèques comme SciPy.
Développement de jeux : Utilisé pour le développement de jeux avec des bibliothèques comme Pygame.
Applications de bureau : Utilisées pour développer des applications de bureau multiplateformes avec des frameworks tels que PyQt et Tkinter.
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