


Après 8 ans, Python revient sur le trône du langage de programmation de l'année 2018
Récemment, TIOBE, le site Web de classement de popularité des langages de programmation de renommée mondiale, a annoncé que Python était devenu le langage de programmation de l'année 2018.
C'est aussi la première fois depuis 2010 que Python revient en tête du classement annuel des langages de programmation après 8 ans.
TIOBE
Python a remporté ce titre car il s'est classé plus haut que tous les autres langages en 2018. Le langage Python gagne 3,62%, suivi de Visual Basic .NET et Java.
Python fait désormais partie d'un vaste langage de programmation.
Depuis 20 ans, C, C++ et Java figurent dans le trio de tête, loin devant les autres produits.
Maintenant, Python rejoint ces trois langages, c'est aujourd'hui la première langue la plus couramment enseignée dans les universités, il est classé n°1 en statistiques, n°1 en programmation d'IA et n°1 en scripts. Classé n°1 lorsque il s’agit d’écrire des tests système. En dehors de cela, Python est également leader dans le domaine de la programmation Web et du calcul scientifique.
Dans l'ensemble, Python est partout !
Langage de programmation TIOBE de l'année (2009-2018)
Selon TIOBE, les 10 principaux langages de programmation comprennent :
Java, C, Python, C++, Visual Basic .NE, JavaScript, C#, PHP, SQL et Objective-C.
Top 10 des tendances de l'indice des langages de programmation (2002-2019)
Comme le montre la figure ci-dessus, Python a été comparé au C++. Les langages se rapprochent et Python brise progressivement la domination des trois langages majeurs que sont Java, C et C++.
Classement des langages de programmation de janvier 2019
En fait, le langage Python s'appuie également sur Sa simplicité, sa lisibilité, son évolutivité, son intégrabilité et ses riches bibliothèques sont très populaires et appréciées des développeurs.
Fonctionnalités Python
① Python est développé en langage C, mais Python n'a plus de pointeurs en langage C, etc. Types de données complexes.
② Python possède de solides fonctionnalités orientées objet et simplifie la mise en œuvre orientée objet. Il élimine les éléments orientés objet tels que les types protégés, les classes abstraites et les interfaces.
③ Les blocs de code Python utilisent des espaces ou des tabulations pour séparer le code.
④ Python n'a que 31 mots réservés, et il n'y a pas de point-virgule, de début, de fin et autres marques.
⑤ Python est un langage fortement typé. Une fois qu'une variable est créée, elle correspondra à un type de données. Les variables de différents types qui apparaissent dans les expressions unifiées nécessitent une conversion de type.
Créez un environnement de développement en Python
① Vous pouvez télécharger le package d'installation depuis www.python.org, puis l'installer via configure, make et makeinstall.
② Vous pouvez également accéder à activestate pour télécharger le package de composants ActivePython.
Pour ActivePython, si vous êtes un utilisateur Windows, téléchargez simplement le package msi et installez-le ; si vous êtes un utilisateur Unix, téléchargez simplement le package tar.gz et décompressez-le directement.
③ IDE Python, comprenant PythonWin, le plug-in Eclipse+PyDev, Komodo, EditPlus.
Application Python
Programmation système
Fournir une API (interface de programmation d'application ApplicationProgrammingInterface), qui peut faciliter la maintenance et la gestion du système. C'est l'un des langages emblématiques sous Linux et constitue un outil de programmation idéal pour de nombreux administrateurs système.
Traitement graphique
Il est pris en charge par des bibliothèques graphiques telles que PIL et Tkinter, qui peuvent faciliter le traitement graphique.
Traitement mathématique
Les extensions NumPy fournissent des interfaces étendues vers de nombreuses bibliothèques mathématiques standard.
Traitement de texte
Le module re fourni par Python peut prendre en charge les expressions régulières et fournit également une analyse SGML et XML modules , de nombreux programmeurs utilisent Python pour développer des programmes XML.
Programmation de base de données
Les programmeurs peuvent utiliser des modules qui suivent la spécification PythonDB-API (Database Application Programming Interface) Communique avec Microsoft SQL Server, Oracle, Sybase, DB2, MySQL, SQLite et d'autres bases de données. Python est livré avec un module Gadfly, qui fournit un environnement SQL complet.
Programmation réseau
Fournit des modules riches pour prendre en charge la programmation de socket, qui permet de développer facilement et rapidement des applications distribuées. Il est largement utilisé par de nombreux projets de développement de logiciels à grande échelle tels que Zope, Mnet et BitTorrent Google.
Programmation Web
Un langage de développement d'applications qui prend en charge la dernière technologie XML.
Applications multimédias
Le module PyOpenGL de Python encapsule «l'interface de programmation d'application OpenGL» et peut effectuer des tâches bidimensionnelles et traitement d'images en trois dimensions. Le module PyGame peut être utilisé pour écrire des logiciels de jeux.
Moteur PYMO
PYMO, le nom complet est pythonmemoriesoff, est un moteur qui fonctionne sur SymbianS60V3, Symbian3, Moteur de jeu S60V5, Symbian3, AVG sur les systèmes Android.
Il s'appelle PYMO car il est développé sur la base de la plateforme python2.0 et convient à la création de jeux AVG dans le style de souvenirsoff.
Scénarios d'application Python
Développement d'applications Web
Python souvent Utilisé pour le développement Web.
Par exemple, grâce au module mod_wsgi, Apache peut exécuter des programmes Web écrits en Python.
Python définit l'interface d'application standard WSGI pour coordonner la communication entre les serveurs HTTP et les programmes Web basés sur Python.
Certains frameworks Web, tels que Django, TurboGears, web2py, Zope, etc., permettent aux programmeurs de développer et de gérer facilement des programmes Web complexes.
Scripts automatisés pour la gestion du système d'exploitation et l'exploitation et la maintenance des serveurs
Dans de nombreux systèmes d'exploitation, Python est un composant système standard.
La plupart des distributions Linux ainsi que NetBSD, OpenBSD et MacOSX ont intégré Python, et Python peut être exécuté directement sous le terminal.
Il existe certains installateurs de distribution Linux écrits en langage Python, tels que le programme d'installation Ubiquity d'Ubuntu, RedHatLinux et le programme d'installation Anaconda de Fedora. GentooLinux utilise Python pour écrire son système de gestion de packages Portage.
Grâce à IronPython, les programmes Python peuvent appeler directement .NetFramework.
De manière générale, les scripts de gestion système écrits en Python sont meilleurs que les scripts shell ordinaires en termes de lisibilité, de performances, de réutilisation du code et d'évolutivité.
Informatique scientifique
NumPy, SciPy et Matplotlib permettent aux programmeurs Python d'écrire des programmes de calcul scientifique.
Logiciels de bureau
PyQt, PySide, wxPython et PyGTK sont des outils puissants pour développer rapidement des applications de bureau en Python .
Logiciel serveur (logiciel réseau)
Python prend parfaitement en charge divers protocoles réseau, il est donc souvent utilisé Utilisé pour écrire des logiciels serveur et des robots d'exploration Web.
La bibliothèque tierce Twisted prend en charge la programmation réseau asynchrone et la plupart des protocoles réseau standard (y compris les clients et les serveurs) et fournit une variété d'outils largement utilisés pour écrire des logiciels serveur hautes performances.
Jeux
De nombreux jeux utilisent C++ pour écrire des modules hautes performances tels que l'affichage graphique, et utilisent Python ou Lua pour écrire la logique des jeux, le serveur. Comparé à Python, Lua a des fonctions plus simples et une taille plus petite tandis que Python prend en charge plus de fonctionnalités et de types de données.
Direction des applications Python
Développement logiciel général
Support Python La programmation fonctionnelle et la programmation orientée objet POO peuvent entreprendre tout type de travail de développement logiciel, de sorte que le développement logiciel conventionnel, les scripts, la programmation réseau, etc. sont tous des capacités standard.
Informatique scientifique
Avec le développement de nombreuses bibliothèques telles que NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthoughtlibrarys, etc. , Python est devenu de plus en plus populaire. Il est de plus en plus adapté aux calculs scientifiques et au dessin d'images 2D et 3D de haute qualité.
Comparé à Matlab, le logiciel commercial le plus populaire dans le domaine du calcul scientifique, Python est un langage de programmation général. Il a une gamme d'applications plus large que le langage de script utilisé par Matlab et est pris en charge par davantage de bibliothèques de programmes. .
Bien que de nombreuses fonctions avancées et boîtes à outils de Matlab soient encore irremplaçables, de nombreuses tâches de recherche et de développement scientifique quotidiennes peuvent encore être effectuées par Python.
Exploitation et maintenance automatisées
C'est presque le domaine exclusif des applications Python en tant que langage de programmation préféré. ingénieurs d'exploitation et de maintenance, Python est profondément ancré dans l'exploitation et la maintenance automatisées. Par exemple, Saltstack et Ansible sont deux plates-formes d'automatisation bien connues.
Cloud Computing
La solution de cloud computing open source OpenStack est développée sur la base de Python Les étudiants qui s'engagent dans le cloud. l'informatique est comprise.
Développement Web
Il ne devrait pas y avoir trop de frameworks de développement Web basés sur Python, comme le familier Django et Tornado, Flacon.
L'architecture Python+Django possède une large gamme d'applications, une vitesse de développement très rapide et un seuil d'apprentissage faible, ce qui peut vous aider à créer rapidement des services WEB utilisables.
Web crawler
Également connu sous le nom de web spider, c'est l'outil de base pour l'acquisition de données dans le big data industrie.
Sans les robots d'exploration automatiques, jour et nuit, et l'exploration hautement intelligente des données gratuites sur Internet, il y aurait probablement trois quarts d'entreprises en moins liées au Big Data.
Il existe de nombreux langages de programmation capables d'écrire des robots d'exploration Web, mais Python est certainement l'un des langages dominants et son framework de robots d'exploration Scripy est largement utilisé.
Analyse des données
Basée sur une grande quantité de données, combinée au calcul scientifique, à l'apprentissage automatique et à d'autres technologies , les données Nettoyage, déduplication, normalisation et analyse ciblée sont les pierres angulaires de l'industrie du Big Data. Python est l'un des langages courants pour l'analyse de données.
Intelligence artificielle
Python est la programmation courante dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, l'apprentissage profond, etc. dans le vaste domaine de l'intelligence artificielle. , largement pris en charge et utilisé.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
