Python非常好用,可以做很多事情,比如web开发、机器学习、人工智能、数据分析、定量投资、爬虫等,它可以应用到各行各业,每个人都在做一个基于Python的库,这使得Python成为一种可以直接使用的语言,更像一个工具。比如机器学习,理论上可能很复杂,但实际上Python只能实现几行代码,不需要在代码上花费太多时间。学习了python之后,我不想再写其他语言了。Python现在越来越流行了。
Python是一种解释性语言,它的缺点是速度和代码保密性。python标准库提供了一个名为compileall的库,它可以编译。将文件复制到。PyC文件。它比裸代码好,但是可以反编译。反编译的代码可读性差。
2. 代码混乱使可读性变差。有许多用于代码模糊处理的工具,例如pyobfuscate。
3. Py2exe可以将Python脚本打包成可以在windows上运行的文件。
4. 编译。穿上。C文件,然后编译。C文件到。差不多吧。PYD,没人能破解它。
5. 只需修改解释器。这种方法最安全,也更难操作。不仅要掌握基本的加解密算法,还要探索Python代码的执行方式,难度太高。
感谢您的邀请
!作为IT行业从业者和计算机专业教育者,让我回答这个问题。
首先,如果您从学习Python语言本身的角度出发,您不需要配置太高的计算机。普通办公电脑完全可以满足要求,或者大部分在售笔记本电脑都可以满足基本的学习要求。
但是,学习Python通常必须有明确的学习方向。不同的学习方向在计算机配置上仍有一些具体的要求。目前Python的主要学习方向包括web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发,其中大数据开发和人工智能开发对计算机配置仍有一定的要求。
大数据领域的发展通常对计算机内存有更高的要求。一个重要原因是,大数据平台通常对内存有更高的要求。很多大数据平台至少需要8g内存,而一些商业大数据平台对内存的要求更高。因此,如果你想学习Python,从事大数据开发,就需要配置一个内存,计算机越大越好。另外,对于初学者来说,通常需要通过虚拟机在自己的计算机上构建伪分布式集群,这对内存容量提出了更高的要求。
人工智能的发展通常需要一个强大的GPU,所以如果你想学习Python进行机器学习(深度学习)、计算机视觉等方面的开发,就必须配备一个更好的显示卡,这样会大大提高实验速度。另外,人工智能的发展方向对CPU和内存也有一定的要求。
最后,在硬盘的配置上,最好选择速度更快的固态盘,而且容量不需要太大。
高级语言也分为编译语言和解释语言。编译后的语言程序在执行之前,需要一个特殊的编译过程,如普通的C/C;解释语言将源程序逐行解释成特定平台的机器代码,并立即执行,如JavaScript和python。下面是一些常见的Python开发工具。
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如果您的计算机配置还不错,而且您懒得在vscode中使用Python配置,那么建议使用pychar。
最重要的是练习和编程,而不是担心我应该使用什么工具
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