


Bolehkah saya menggunakan Python sebagai bahasa pengaturcaraan pertama saya? kenapa?
Dalam dunia hari ini, semua orang meningkatkan kemahiran mereka dengan mempelajari pengaturcaraan. Memandangkan pasaran mencabar dan berdaya saing, mengetahui cara membuat kod boleh memberi anda kelebihan di tempat kerja. Walau bagaimanapun, memilih bahasa yang terbaik juga boleh menjadi satu cabaran. Nasib baik, Python menyokong anda.
Tetapi adakah Python pengenalan yang sesuai untuk pengaturcaraan? Artikel ini akan menyelidiki soalan ini dengan lebih mendalam dan meneroka perkara yang menjadikan Python menarik kepada pengaturcara baru.
Sebelum memilih bahasa pengaturcaraan seperti Python, mari kita lihat faktor berikut -
Sejak diperkenalkan pada tahun 1991, populariti Python terus berkembang. Pemula harus memilih bahasa tafsiran peringkat tinggi ini kerana ia mudah dibaca dan ditulis. Python ada di mana-mana. Sama ada analisis data, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin atau pembangunan web, Python boleh memainkan peranan penting di sini. Sesuai untuk aplikasi besar atau kecil.
Python mencapai ketinggian yang lebih tinggi kerana sintaksnya yang ringkas dan mudah dibaca. Logik program ini mudah difahami kerana susun atur kod berasaskan lekukan. Oleh itu, anda boleh menguasai asas Python dengan cepat tanpa perlu terperangkap dalam peraturan sintaks yang kompleks. Python lebih mudah digunakan untuk pemula kerana sintaksnya sering dibandingkan dengan bahasa Inggeris.
Untuk pemula yang mula membuat kod, seni bina modular Python adalah satu lagi faedah. Pembangun boleh menggunakan bahasa untuk mencipta program padat yang boleh digunakan untuk projek yang lebih besar, menjimatkan masa dan usaha. Modulariti luar biasa Python menjadikan pembangunan perisian yang kompleks lebih mudah, membolehkan anda membina kerja sebelumnya. Penggunaan semula kod ialah pilihan yang sangat baik untuk mereka yang mempelajari asas pengaturcaraan.
Selain kesederhanaan dan modulariti, Python juga terkenal dengan komunitinya yang cemerlang dan aktif. Komuniti terdiri daripada pengaturcara yang bekerjasama dan berkongsi pengetahuan untuk menyediakan sumber dan bantuan yang berguna kepada pemula. Anda boleh menemui pelbagai tutorial dalam talian, forum dan dokumentasi yang menjadikan pembelajaran dan pengaturcaraan dalam Python lebih mudah. Selain itu, Python mempunyai perpustakaan modul dan pakej yang luas yang membolehkan anda menyelesaikan masalah pengekodan biasa dan mencipta kod mesra alam yang berkualiti tinggi.
Python telah menjadi bahasa yang terkenal dalam bidang pembelajaran mesin dan penyelidikan fakta. Python telah menjadi bahasa pilihan untuk analisis fakta, selalunya disebabkan oleh koleksi perpustakaan dan alatannya yang luas. Pustaka penilaian data bahasa, termasuk Pandas, NumPy dan Matplotlib, memudahkan untuk menggambarkan set data yang besar dan maklumat semasa. Membina model pembelajaran mesin yang kompleks menjadi lebih mudah dengan pakej pembelajaran mesin Python seperti TensorFlow dan Scikit-learn.
Kesimpulan
Pengaturcaraan ialah kebolehan yang berguna dalam era digital semasa, dan Python adalah pilihan pertama untuk pelajar baru yang suka belajar pengaturcaraan. Python ialah bahasa yang luar biasa yang patut dihormati kerana sintaksnya yang mudah dan boleh dibaca, modulariti dan komuniti yang besar. Disebabkan populariti dan kebolehsuaiannya, ia merupakan bakat berharga dalam pelbagai bidang, daripada pembangunan web kepada sains statistik dan pembelajaran komputer riba. Jika anda berfikir tentang mendapatkan pengetahuan pengekodan, Python pastinya bahasa yang patut dipertimbangkan.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah saya menggunakan Python sebagai bahasa pengaturcaraan pertama saya? kenapa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti
