30 年以上前から存在し、365 日ごとに認知度が向上し続けているプログラミング言語はどれですか?
Python だと思ったなら、あなたはそれを釘付けにしました。
2022 年の Octoverse ドキュメント
の中で、Python が GitHub で 2 番目に使用されているプログラミング言語であり続けていることを偶然に発見しました。 興味深いことに、Python の支出は 365 日間で 22 pc 365 日を超えて増加し、GitHub で 400 万人以上の開発者が 2022 年の近い時点でそれを利用しました。
この記事では、 1980 年代に考案されたプログラム言語がパターンを支配し続けている理由に答えるために、Python の一時的な歴史、その利点、支出事例、ギャップを掘り下げます。 また、GitHub がここにあるので、Python を最近使用し、経験を積んだ開発者向けに、機能的なトリックとテクニックについても提供します。
では、パイソン？ 🤔Python は過剰な段階のインタープリター型プログラミング言語であり、単純な構文であり、考慮事項がなくても読みやすく、ユーザーと初心者にとって非常に効果的です。 最初は、Guido Van Rossum の必要とするプログラミング言語 を満たすように構成されており、簡単に使用でき、優れた検索が可能になりました。 Python は 1991 年に最初にリリースされました。
豆知識: Python は
BBC TV 通知にちなんで名付けられました
、「モンティ・パイソンズ・フライング・サーカス」。
Python は過剰な段階のインタープリター型プログラミング言語であり、単純な構文であり、考慮事項がなくても読みやすく、ユーザーと初心者にとって非常に効果的です。 最初は、Guido Van Rossum の必要とするプログラミング言語 を満たすように構成されており、簡単に使用でき、優れた検索が可能になりました。 Python は 1991 年に最初にリリースされました。
豆知識: Python は
BBC TV 通知にちなんで名付けられました
そのパターン以来、開発者、データ サイエンティスト、研究者の間で流行の適用性を享受するようになりました。 、および追加。 しかし、どのように疑問に思うでしょうか、コーディング言語は簡単で優れた検索機能を備えているのでしょうか? ここにいくつかの証拠があります:
Python print("Hello world.")
対
Java public class HelloWorld { public static void優勢 (文字列 args) { Machine.out.println.("Hello world"); } }
Python は総合的な言語であるため、さまざまな機能で使用される可能性が高く、その単純な性質により、タスクの自動化、Web サイトまたは機器の構築、および検査に最適な言語となっています。
Python には、開発者やエンジニアの間で巧みに組み立てられるさまざまな特性がたくさんあります。 これらは以下を具現化します:
習得は簡単です Python コードは、英語のキー フレーズを句読点よりも合理的に使用し、その改行はコード ブロックを詳しく説明するのに役立ちます。 この種の知識では、コードを一目見ただけで、コードが達成するように設計されているものに名前を付ける準備ができています. 起動元です.
ソースコードをダウンロードして調整できるらしい、そして好きなだけ使ってください
ポータブルです
一部の言語では、さまざまなプラットフォームでクリープするようにコードを調整する必要がありますが、Python は有害なプラットフォーム言語です。 Python インタープリターを使用した任意の運用計画で同一の コード。
拡張可能です. Pythonコードはおそらくさらに、他の言語 (C++ に類似) で記述されているように見え、ユーザーは Python インタープリターに低段階のモジュールを追加して、ツールをカスタマイズおよび最適化することができます
正しい標準ライブラリを持っています。 この
ライブラリ は、誰かがアクセスして、ユーザーが決定しない手順を実行して、すべての特性のコードを記述できるように用意されています。ユーザーは、日常のプログラミングやその他の考慮事項に役立つ構築されたモジュールにアクセスします。 . Python は一般的に何に使われますか? 💻 Python は、Web や機器のパターンから、機械の発見や人工知能 (AI) まで、余暇に関連する素晴らしいものに使用される可能性があります。 最も全体的な支出ケースの約 1 つを見てみましょう。
import antigravity def優勢(): antigravity.flit() if __name__=='__main__':優勢()
ウェブとインストルメント パターンの Python の支出 Python は Web で好まれる言語です簡潔で読みやすい構文を確認しながら、複雑なマルチプロトコル関数を作成する準備が整うからです。 実際、基本的に最もスマートに好まれる関数の約 1 つが Python で構築されていました。 さらに、Python の起動ソース ネイバーフッドは、開発者に大量の再利用可能なコード、フレームワーク、および拡張機能を提供します。 例として: Django は、経験豊富な開発者によって設計された、基本的に最も使用されている Python フレームワークの 1 つです。他の開発者と仲良くなり、ユーティリティの組み立て時間を忙しくし、進歩を後回しにする可能性がある考慮事項を決定します。
アクティビティ自動化のためのPythonの支出
Python の重要な利点の 1 つは、手動の反復タスクを自動化できることです。 Python を使用すると、構築されたモジュールまたはその強力なライブラリから事前に作成されたコードの両方を利用して、余暇に関連する素晴らしいものを自動化する方法を探る準備が整います。 または、個々のカスタム スクリプトを記述して特定のアクションを実行する準備が整います。 例として、「smtplib」モジュール
またはでファイルをコピー「shutil」モジュール. Python には、テスト フレームワークの堅牢な設計図もあり、テスト自動化のための優れた言語となっています。 Pytest, 振る舞い、そしてRobot を使用すると、開発者はビルドの標準を確認するための簡単で効率的なテストを作成できます。
Python の使い道機械発見とデータサイエンスのための ここに面白い事実があります: Python はデータサイエンスと比較のための最も標準的な言語です。 その構文は考慮せずに理解可能で順応性があるため、パターンの経験がほとんどないアメリカ人は、考慮せずに Python を学習し、比較、レポート、予測可能または回帰分析などのためにデータを操作するために費やすことができます。 データの収集と解析は、データ サイエンティストにとって時間のかかる作業のように思われます。 Python は、機械学習 (ML) オブジェクトをコーチングするための多くのヒント言語の 1 つでもあります。 特定のアルゴリズムによって、これらのオブジェクトはデータ内のパターンを分析して名前を付け、そのデータに合わせて予測や選択を組み立てることができます。 起動するために、それらは以前のデータセットの出力と歩調を合わせて繰り返し進化し、最近の変数に直面します。 ML オブジェクトを指導する情報科学者や開発者は、基本的にほとんどのライブラリを組み立てます。これは NumPy, パンダ、 Matplotlib
、ファンシー クレンジング、データ変換、および視覚化機能を自動化します。 財務評価のための Python の支出
Python が大量のデータセットを大量に扱うデータ サイエンティストと仲良くなる方法に関連して、Python は金融業界で広く利用されており、複雑な計算を開始します。 株式市場は膨大な量のデータを生成します。また、Python はおそらく、株価に関するデータをインポートし、アルゴリズムを介してショッピングや販売の代替案を提案するために使用される可能性があります。 この言語は、ポートフォリオの最適化、可能性の管理、財務モデリングと視覚化、暗号通貨の評価、さらには不正行為の検出にも使用される可能性があります.
Python と人工知能の支出
print("Hello world.")
対
Java
public class HelloWorld { public static void優勢 (文字列 args) { Machine.out.println.("Hello world"); } }
Python は総合的な言語であるため、さまざまな機能で使用される可能性が高く、その単純な性質により、タスクの自動化、Web サイトまたは機器の構築、および検査に最適な言語となっています。
Python には、開発者やエンジニアの間で巧みに組み立てられるさまざまな特性がたくさんあります。 これらは以下を具現化します:
習得は簡単ですPython コードは、英語のキー フレーズを句読点よりも合理的に使用し、その改行はコード ブロックを詳しく説明するのに役立ちます。 この種の知識では、コードを一目見ただけで、コードが達成するように設計されているものに名前を付ける準備ができています.ソースコードをダウンロード起動元です.
して調整できるらしい、そして好きなだけ使ってください
ポータブルです
一部の言語では、さまざまなプラットフォームでクリープするようにコードを調整する必要がありますが、Python は有害なプラットフォーム言語です。 Python インタープリターを使用した任意の運用計画で同一の コード。
拡張可能です. Pythonコードはおそらくさらに、他の言語 (C++ に類似) で記述されているように見え、ユーザーは Python インタープリターに低段階のモジュールを追加して、ツールをカスタマイズおよび最適化することができます
正しい標準ライブラリを持っています。 この
ライブラリ
は、誰かがアクセスして、ユーザーが決定しない手順を実行して、すべての特性のコードを記述できるように用意されています。ユーザーは、日常のプログラミングやその他の考慮事項に役立つ構築されたモジュールにアクセスします。 .
Python は一般的に何に使われますか? 💻
Python は、Web や機器のパターンから、機械の発見や人工知能 (AI) まで、余暇に関連する素晴らしいものに使用される可能性があります。 最も全体的な支出ケースの約 1 つを見てみましょう。
Python の使い道機械発見とデータサイエンスのためのimport antigravity def優勢(): antigravity.flit() if __name__=='__main__':優勢()
ウェブとインストルメント パターンの Python の支出
Python は Web で好まれる言語です簡潔で読みやすい構文を確認しながら、複雑なマルチプロトコル関数を作成する準備が整うからです。 実際、基本的に最もスマートに好まれる関数の約 1 つが Python で構築されていました。 さらに、Python の起動ソース ネイバーフッドは、開発者に大量の再利用可能なコード、フレームワーク、および拡張機能を提供します。 例として: Django は、経験豊富な開発者によって設計された、基本的に最も使用されている Python フレームワークの 1 つです。他の開発者と仲良くなり、ユーティリティの組み立て時間を忙しくし、進歩を後回しにする可能性がある考慮事項を決定します。
アクティビティ自動化のためのPythonの支出Python の重要な利点の 1 つは、手動の反復タスクを自動化できることです。 Python を使用すると、構築されたモジュールまたはその強力なライブラリから事前に作成されたコードの両方を利用して、余暇に関連する素晴らしいものを自動化する方法を探る準備が整います。 または、個々のカスタム スクリプトを記述して特定のアクションを実行する準備が整います。 例として、「smtplib」モジュール
または
でファイルをコピー「shutil」モジュール. Python には、テスト フレームワークの堅牢な設計図もあり、テスト自動化のための優れた言語となっています。 Pytest, 振る舞い
、そしてRobot
を使用すると、開発者はビルドの標準を確認するための簡単で効率的なテストを作成できます。
ここに面白い事実があります: Python はデータサイエンスと比較のための最も標準的な言語です。 その構文は考慮せずに理解可能で順応性があるため、パターンの経験がほとんどないアメリカ人は、考慮せずに Python を学習し、比較、レポート、予測可能または回帰分析などのためにデータを操作するために費やすことができます。 データの収集と解析は、データ サイエンティストにとって時間のかかる作業のように思われます。 Python は、機械学習 (ML) オブジェクトをコーチングするための多くのヒント言語の 1 つでもあります。 特定のアルゴリズムによって、これらのオブジェクトはデータ内のパターンを分析して名前を付け、そのデータに合わせて予測や選択を組み立てることができます。 起動するために、それらは以前のデータセットの出力と歩調を合わせて繰り返し進化し、最近の変数に直面します。 ML オブジェクトを指導する情報科学者や開発者は、基本的にほとんどのライブラリを組み立てます。これは NumPy
、ファンシー クレンジング、データ変換、および視覚化機能を自動化します。, パンダ
、
Matplotlib
財務評価のための Python の支出
Python が大量のデータセットを大量に扱うデータ サイエンティストと仲良くなる方法に関連して、Python は金融業界で広く利用されており、複雑な計算を開始します。 株式市場は膨大な量のデータを生成します。また、Python はおそらく、株価に関するデータをインポートし、アルゴリズムを介してショッピングや販売の代替案を提案するために使用される可能性があります。 この言語は、ポートフォリオの最適化、可能性の管理、財務モデリングと視覚化、暗号通貨の評価、さらには不正行為の検出にも使用される可能性があります.
Python と人工知能の支出
Python は、一見しただけでなく、約基本的に最も複雑な人工知能 (AI) テクノロジの 1 つであり、実際には、基本的に最も効果的に最も標準的な AI 用言語の 1 つです。 Python の簡潔で読みやすいコードにより、開発者は一貫性のある優れたメソッドを生み出すことができ、その大規模なライブラリは、空想的なフレームワークの代替品を提供します
PyBrain は、開発者に機械の優れたアルゴリズムを提供します。タスクの発見。 さらに、Python の視覚化機能により、AI または ML 用のこれらの膨大なデータセットをわかりやすいグラフまたはエクスペリエンスに変換できます。 興味深いことに、代替知能比較ラボである OpenAI は、Python フレームワークを利用しています Pytorch は、その AI メソッドをトレーニングする、深い発見のための標準フレームワークです。 なぜ Python はそれほどまでに好かれているのでしょうか? 🙌学習するのが比較的簡単であるという点で効果的ですが、 Python が一貫して認識されて発展し続けている他の理由について。 これらは以下を具現化します:
それは非常に生産的です.
別の非常に複雑なプログラミング言語である C++ と並べると、Python の構文により、ユーザーはより少ない労力でより多くのことを達成し、同じ系統のコードを記述する時間と労力を減らすことができます。
広々とした地域のユーザーをサポートしています.
基本的に最も便利な開発者でさえ、検討に忍び込みます。ここで、ユーザー コミュニティが貴重な有用なリソースになる可能性があります。 Python には、言語を理解するためのドキュメント、チュートリアル、トリック、およびテクニックを備えた広々とした近所があります。 GitHub 上の Python コミュニティ
は、例として、言語の基本的に最新バージョンに関するデータから、バグの経験や更新ノートまで、すべてを提供しています。
は、その AI メソッドをトレーニングする、深い発見のための標準フレームワークです。 なぜ Python はそれほどまでに好かれているのでしょうか? 🙌学習するのが比較的簡単であるという点で効果的ですが、 Python が一貫して認識されて発展し続けている他の理由について。 これらは以下を具現化します:
それは非常に生産的です.
別の非常に複雑なプログラミング言語である C++ と並べると、Python の構文により、ユーザーはより少ない労力でより多くのことを達成し、同じ系統のコードを記述する時間と労力を減らすことができます。
学習するのが比較的簡単であるという点で効果的ですが、 Python が一貫して認識されて発展し続けている他の理由について。 これらは以下を具現化します:
それは非常に生産的です.
広々とした地域のユーザーをサポートしています.
基本的に最も便利な開発者でさえ、検討に忍び込みます。ここで、ユーザー コミュニティが貴重な有用なリソースになる可能性があります。 Python には、言語を理解するためのドキュメント、チュートリアル、トリック、およびテクニックを備えた広々とした近所があります。 GitHub 上の Python コミュニティ
は、例として、言語の基本的に最新バージョンに関するデータから、バグの経験や更新ノートまで、すべてを提供しています。
それ パターンやデータの評価業務においてその巨大なスケールの適用性に起因して、発見的で知的な Python は、仕事の主要なスキルとして絶え間なく考えられています。探求者。 Statista
に応えて、Python は 2022 年に世界中の採用担当者から 3 番目に要求される言語になりました。
アカデミックです Python は学問の世界で愛用されている言語になり、一部の学生は小学校で Python に出会うことさえあります。 (それで真実として受け入れるか、もはや、あります Python に特化した形成期のイメージ ブック
.) 一方、コンピュータ サイエンスの学生は一般的に Python を教えられます。 、その支出はその自己規律を超えて、STEM および学術的比較の他の分野にまで及びます。 例として、Python は微分方程式を解くために使用され、統計を生成する可能性があります。 l 解析、シミュレート、ソング粒子拡散、およびその他。
結論Python はあらゆる場所にあり、一般の人々が遭遇するテクノロジ、Web サイト、さらにはメソッドの重要な代替品を組み立てるために使用されています。日々の土台。 お気に入りのビデオ ストリーミング プロバイダーから ML アルゴリズムまで、あらゆるものに力を与え、次の暗号通貨の代替品を組み立てる準備が整うことを示唆します。 そして、さらに広い範囲の例 (完全に推測されたしゃれ) については、 NASA は、洗練された James Webb Place Telescope を使用してエネルギー データの評価に Python を費やしています、これは、実際にはこの世のものとは思えない数少ないプログラミング言語の 1 つです。 🚀
Python の使い方を教えてもらいます📓
フラッシュ Google 検索のように、何百ものソースが得られ、Python を簡単に開始できます。すぐに圧倒されます。 簡単にするために、Python を使い始めるのに役立つ機能的な GitHub リポジトリを以下に示します:
: ネットワーク フローから物理学やニューラル ネットワークまで、このリポジトリは Python でアルゴリズムを構築するための広範なマニュアルです 30日でPythonを教えてもらう: このステップ-by-step マニュアルでは、30 日間で Python の基本を順を追って説明します。いくつかのトリックを把握するこのチートシートから: この一連の Python スクリプトをコード例と説明で試して、言語を発見してください。
Pythonの専門知識を磨く: Python のスーパーファンが作成したすべての初心者およびベテラン ユーザー向けのこのルック マニュアルから、いくつかのトリックを見つけてください。
始めるには、
Python はあらゆる場所にあり、一般の人々が遭遇するテクノロジ、Web サイト、さらにはメソッドの重要な代替品を組み立てるために使用されています。日々の土台。 お気に入りのビデオ ストリーミング プロバイダーから ML アルゴリズムまで、あらゆるものに力を与え、次の暗号通貨の代替品を組み立てる準備が整うことを示唆します。 そして、さらに広い範囲の例 (完全に推測されたしゃれ) については、 NASA は、洗練された James Webb Place Telescope を使用してエネルギー データの評価に Python を費やしています、これは、実際にはこの世のものとは思えない数少ないプログラミング言語の 1 つです。 🚀
Python の使い方を教えてもらいます📓
フラッシュ Google 検索のように、何百ものソースが得られ、Python を簡単に開始できます。すぐに圧倒されます。 簡単にするために、Python を使い始めるのに役立つ機能的な GitHub リポジトリを以下に示します:
Python はあらゆる場所にあり、一般の人々が遭遇するテクノロジ、Web サイト、さらにはメソッドの重要な代替品を組み立てるために使用されています。日々の土台。 お気に入りのビデオ ストリーミング プロバイダーから ML アルゴリズムまで、あらゆるものに力を与え、次の暗号通貨の代替品を組み立てる準備が整うことを示唆します。 そして、さらに広い範囲の例 (完全に推測されたしゃれ) については、 NASA は、洗練された James Webb Place Telescope を使用してエネルギー データの評価に Python を費やしています、これは、実際にはこの世のものとは思えない数少ないプログラミング言語の 1 つです。 🚀
Python の使い方を教えてもらいます📓
フラッシュ Google 検索のように、何百ものソースが得られ、Python を簡単に開始できます。すぐに圧倒されます。 簡単にするために、Python を使い始めるのに役立つ機能的な GitHub リポジトリを以下に示します:
: このステップ-by-step マニュアルでは、30 日間で Python の基本を順を追って説明します。いくつかのトリックを把握するこのチートシートから: この一連の Python スクリプトをコード例と説明で試して、言語を発見してください。
いくつかのトリックを把握するこのチートシートから: この一連の Python スクリプトをコード例と説明で試して、言語を発見してください。
Pythonの専門知識を磨く: Python のスーパーファンが作成したすべての初心者およびベテラン ユーザー向けのこのルック マニュアルから、いくつかのトリックを見つけてください。
基本的に最新バージョンの Python をダウンロードします. 本日からGitHubでビルド開始
GitHub は、Python を使って作業を開始するための 2 つのより簡単な方法を提供しています: GitHub Codespaces と GitHub Copilot.
You
GitHub Codespaces
、すべての開発者on GitHub は、30 日ごとに 60 時間の無料利用時間を取得し、混雑している任意のマシンからクラウド内のパターン環境を歩き回ることができます。 がんばれジャンゴ フラッシュ オープン テンプレートのように、ブラウザで素晴らしいコーディングを開く!
GitHub使えそうです副操縦士、GitHub の AI ペア プログラマーが、Python の最初の系統を作成します。 方法は次のとおりです:
GitHub Copilot 拡張機能をコード エディターにインストールします。 あなたのベンチャーの説明をコメントに記載してください. あなたが望むであろうライブラリを説明するコメントを書いてください. タブ移動開始GitHub Copilot がコードの系統を助言して、最新のテクニックや提案を学習できるようにします。
