기본 Python 버전을 어떻게 설정합니까?
기본 Python 버전을 선택하는 방법
기본 버전 변경
역사적으로 Python 버전은 호환성 문제로 인해 공존했습니다. 이전 버전과의 호환성을 유지하기 위해 최신 Python 버전(예: Python 3)은 설치 시 Python 2를 대체하지 않았습니다. 이로 인해 Python 3을 설치한 후에도 "python"을 입력하면 Python 2가 호출되는 혼란스러운 상황이 발생했습니다.
그러나 현대 시스템에서는 특정 Python 버전(예: "python2" 또는 "python3")을 명시적으로 호출하는 것을 권장합니다.
쉘 별칭 사용
특정 Python 버전을 편리하게 실행하려면 쉘 별칭을 생성하세요. 다음은 기본 Python 버전을 Python 3으로 설정하는 예입니다.
alias py=python3
$PATH 구성
PATH 환경 변수는 실행 파일을 검색할 디렉터리를 제어합니다. 특정 Python 버전의 우선 순위를 지정하려면 원하는 버전의 디렉터리를 경로 시작 부분에 배치하세요.
export PATH=/usr/local/bin/python3:$PATH
다른 Python 버전 및 $PATH
여러 Python 버전(예: Python 3.1 및 3.2)인 경우 )이 설치되면 PATH 변수에 따라 실행되는 버전이 결정됩니다. 지정된 디렉터리에서 일치하는 프로그램이 처음 나타나는 경우가 호출됩니다.
다음은 "python3"이 Python 3.7로 확인되는 예입니다.
echo $PATH /usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:usr/local/bin:/usr/bin:/bin which python3 /usr/bin/python3 ls -l /usr/bin/python3 lrwxrwxrwx 1 root root 9 Mar 26 2019 /usr/bin/python3 -> python3.7* ls -l /usr/bin/python3.7 -rwxr-xr-x 2 root root 4877888 Apr 2 2019 /usr/bin/python3.7*
가상 환경 관리
특정 Python 버전과 해당 패키지를 격리하려면 가상 환경 사용을 고려하세요. 이를 통해 맞춤형 설치와 독립적인 버전 관리가 가능합니다.
위 내용은 기본 Python 버전을 어떻게 설정합니까?의 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.

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.

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.

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.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
