[共読] Python の基礎を学ぶ本 - すばやく簡単に理解できる
1. はじめに
8 ~ 18 ページ。
Python は、使いやすく、読みやすく、複数の機能 (Web、データ分析、デスクトップ、バックエンドなど) を備えた人気のある言語です。
Python は現在バージョン 3 であり、これが更新を受け取るバージョンです。
Python の Anaconda ディストリビューションには、科学プログラミング、データ分析などで使用されるいくつかのパッケージが含まれています。 IDE (統合開発環境) やその他の機能も備えています。
Anaconda のダウンロードへのリンク
インストール後、コンピューターの端末に Python または場合によっては Python3 と入力して、正しくインストールされたかどうかを確認する必要があります。これにより、以下のような画面が表示されます:
このプロンプトで言語コマンドを入力し、出力を確認できます。
print("こんにちは")
このターミナルを終了するには、exit() と入力して Enter キーを押します
Anaconda ディストリビューションをインストールすると、spyder IDE もインストールされますが、Puthon コードは別の IDE または優先テキスト エディターから実行できます。
Spyder を開くには、まず Anaconda Navigator を起動する必要がありましたが、Spyder を開こうとしたとき、マシンのオペレーティング システムに関連する何らかの問題が原因で、順番に開くことができなかったと思います。すでに VS Code がインストールされているので、それを使って本書の演習を実行するつもりです。
ターミナルにコマンドを直接入力するか、.py ファイルを介して Python コードを実行できます。
この本の 2 番目の例では、oi_python.py というファイルを作成し、その中にコード print (「こんにちは、Python」) を入力して保存するように求められます。保存後、実行するには、ターミナルを開いて、必要に応じてフォルダーに移動し、Python コマンド oi_python.py
を実行する必要があります。フォルダーに移動するには、cd コマンドを使用できます
実行すると、以下の結果が生成されます:
より複雑なプロジェクトでは、.py ファイルが使用されます
その他のコードの例:
nome = input("Digite aqui o seu nome: ") print("Olá, %s" % nome)
コードを入力すると記録に役立ちますが、いずれにしても、書籍コード全体はこのリンクで見つけることができます
2. 印刷、コメント、データ型
_19 ページから _
関数 は、再利用できる事前定義されたブロックまたはコードの一部です。パラメーターを受け取ることも、受け取らないこともできます。
関数は、値を返したり、情報を表示したりできます。返される値は他の目的に使用できます。
パラメータは、何らかのアクション (計算または処理) を実行するために使用する必要がある関数に渡される情報です。
関数の例:
print("たとえば、print 関数は、表示される内容をパラメータとして受け取ります。")
関数を識別するにはどうすればよいですか?
関数は、名前の後にかっこを付けて呼び出されます。関数によっては、一部のパラメータがこれらの括弧内で渡される場合と渡されない場合があります。
Python バージョン 2 では、print "Hi, Python" のように print を使用できましたが、これはバージョン 3 では受け入れられません。
Python ファイルのコードでは、# シンボル コマンドを使用してコメントを追加できます。これにより、このシンボルを含む行は実行されなくなります。コメントは次のことを説明するために役立ちます
説明するか、追加情報を含めます。
# esta linha não será executada print("esta linha será executada")
以上が[共読] Python の基礎を学ぶ本 - すばやく簡単に理解できるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
