AWS에서 Python 배우기 - 1일차
지난 게시물에서 저는 Python과 관련된 AWS 워크숍, 즉 AWS 워크숍에서 Python 배우기를 언급했습니다.
실험실의 모든 실습과 초보자를 위한 Python 튜토리얼을 소개하는 일련의 게시물을 만들려고 생각했습니다.
1단계 - AWS 콘솔에 로그인하고 Cloud9 IDE가 있는지 확인하세요.
환경을 설정하는 동안 cloud9 섹션에 언급된 단계를 그대로 따르세요
Cloud9 IDE를 열면 먼저 IDE에 python을 입력하여 Python 버전을 확인하면 다음과 같은 내용이 표시됩니다
ec2-user:~/environment $ python Python 3.8.16 (default, May 21 2024, 18:54:47) [GCC 7.3.1 20180712 (Red Hat 7.3.1-17)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
전문가 팁: 플랫폼 드롭다운에서 Amazon Linux 2 이외의 다른 버전을 선택하고 환경을 생성하면 Python 환경을 얻지 못할 수도 있습니다.
*대화형 모드
*
이것은 대화형 Python 환경입니다. 여기에 Python 명령을 직접 입력하면 Python으로 실행됩니다. 이는 Python 명령을 빠르게 테스트할 수 있는 훌륭한 도구입니다.
이제 예시를 사용하여 시도해 보세요. Python 대화형 환경에서 >>>
뒤에 다음을 입력하거나 복사합니다.
some_string = "Hello Python" print(some_string)
다음이 반환되어야 합니다.
some_string = "Hello Python" print(some_string) Hello Python
축하합니다!
방금 some_string이라는 첫 번째 Python 변수를 생성하고 "Hello Python"이라는 값을 지정했습니다.
그런 다음 내장된 인쇄 기능을 사용하여 변수 값을 인쇄했습니다.
대화 모드 종료
Python 환경을 종료하려면 crtl + d를 사용하거나 exit()를 입력하세요.
휴식은 2일차와 다음 포스팅에서 배워보겠습니다.
위 내용은 AWS에서 Python 배우기 - 1일차의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
