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x-cmd pkg | python - 一种结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言

x-cmd pkg | python - 一种结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言

介绍

Python 是一种广泛使用的动态类型编程语言,以其可读性、多样性的编程范式支持以及全面的标准库而闻名;它由吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于20世纪80年代末创建,经历了诸如 Python 2.0 和 Python 3.0 等重大修订,并在开发者中保持着流行。

  1. 简单易学:语法简洁明了,没有像其他语言那样有大量的标点符号,括号等,使得代码更加易读,适合初学者。
  2. 标准库功能非常广泛:Python 有 “内置电池的哲学”(Batteries Included Philosophy),在不使用 pip 的情况下就涵盖了各种用途的模块和函数,包括文件处理、网络编程、数据库访问、多线程处理、图形界面等。其他语言的类似功能可能需要使用第三方库或插件来实现。
  3. 解释型语言:解释型语言,不需要编译,可以直接执行代码,便于调试和快速开发。
  4. 大量的库和框架:在各个领域如 web、数据分析、机器学习、自然语言处理等都有大量优秀的第三方库和框架可供使用,节省开发时间。
  5. 强大的社区支持:社区非常活跃,有大量的文档、教程和开源项目可供参考和使用。

首次用户快速体验

  1. 使用 x python 即可自动下载并使用

    • 在终端运行 eval "$(curl https://get.x-cmd.com)" 即可完成 x 命令安装, 详情参考 x-cmd 官网
  2. x-cmd 提供1分钟教程,其中包含了 python 的基本用法,可以帮你快速上手 python 。

不同 Python 解析器的区别

  1. CPython:Python 的官方实现,使用 C 语言开发,是使用最广泛的 Python 解释器。
  2. PyPy:一个 Python 解释器的替代实现,使用 JIT (即时编译)技术来提高 Python 代码的执行速度,相比 CPython,PyPy 在某些场景下可以提供更快的执行速度。但是它与很多 c 扩展不兼容,在使用的时候需要注意。
  3. Anaconda:一个 CPython 发行版,专注于数据科学和机器学习。由 Peter Wang 和 Travis Oliphant 于 2012 年创立。它包含了 Python 解释器、conda 包管理工具和 150 多个科学计算相关的包及其依赖项,是一个 Python 数据科学生态系统的完整解决方案。
  4. Miniconda:Anaconda 的轻量级版本,只包含了 Python 解释器和 conda 包管理工具,但可以通过 conda 安装所需的第三方库,提供了与 Anaconda 类似的功能。相比 Anaconda,它更加精简,适合那些想要更灵活地安装和配置 Python 环境的用户。

总的来说,CPython 是 Python 的官方实现,PyPy 是一个替代实现,Anaconda 和 Miniconda 则是针对数据科学和机器学习场景的 Python 发行版。

x-cmd 与 Python

  1. x-cmd 团队计划发行预编译的 CPython,以便能在 Linux、MacOS、Windwos 等平台上提供更干净的安装方法,但在尝试过程中我们发现其中遇到的阻力比我们想象的要大,因此我们暂时搁置了这个计划。
  2. 目前 x-cmd 团队推荐且默认使用的 python 是 Miniconad python。不过我们也提供了 pypy python 的包,您可以通过 x env use pypy 安装并使用它。

技术特点 - Batteries Included

Python 在不使用 pip 的情况下就内置了大量、全面、高效和跨平台的标准库

  1. python -m http.server:提供了一个简单的 web 服务器,可以用于快速共享文件。
  2. python -m calendar:提供了一系列的日期相关的函数和类。
  3. python -m json.tool:提供了一个命令行工具,用于格式化 JSON 数据。

进一步阅读

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