Python学习之版本选择
编程语言python入门-Python基础教程，Python入门教程（非常详细）
编程语⾔python⼊门-Python基础教程，Python⼊门教程（⾮常详细）Python 英⽂本意为"蟒蛇”，直到 1989 年荷兰⼈ Guido van Rossum （简称 Guido）发明了⼀种⾯向对象的解释型编程语⾔（后续会介绍），并将其命名为 Python，才赋予了它表⽰⼀门编程语⾔的含义。
图 1 Python 图标说道 Python，它的诞⽣是极具戏曲性的，据 Guido 的⾃述记载，Python 语⾔是他在圣诞节期间为了打发时间开发出来的，之所以会选择Python 作为该编程语⾔的名字，是因为 Guido 是⼀个叫 Monty Python 戏剧团体的忠实粉丝。
看似 Python 是"不经意间”开发出来的，但丝毫不⽐其它编程语⾔差。
⾃ 1991 年 Python 第⼀个公开发⾏版问世后，2004 年 Python 的使⽤率呈线性增长，不断受到编程者的欢迎和喜爱；2010 年，Python 荣膺 TIOBE 2010 年度语⾔桂冠；2017 年，IEEE Spectrum 发布的 2017 年度编程语⾔排⾏榜中，Python 位居第 1 位。
直⾄现在（2019 年 6 ⽉份），根据 TIOBE 排⾏榜的显⽰，Python 也居于第 3 位，且有继续提升的态势（如表 2 所⽰）。
表 2 TIOBE 2019 年 6 ⽉份编程语⾔排⾏榜（前 10 名）Jun 2019Jun 2018ChangeProgramming LanguageRatings11Java15.004%22C13.300%34Python8.530%43C++7.384%56Visual Basic .NET4.624%654.483%872.567%99SQL2.224%1016Assembly language1.479%Python语⾔的特点相⽐其它编程语⾔，Python 具有以下特点。
(完整版)python教案
目录
• Python基础知识 • Python进阶特性 • Python常用库介绍及应用 • Python数据分析与可视化实践
目录
• Python在机器学习领域应用 • Python Web开发框架Django实战
演练 • 项目实战：用Python解决现实问题
01
Python基础知识
面向对象编程基础
类与对象
类是对象的抽象，定义了 一类对象的共同属性和方 法；对象是类的实例，具 有类定义的属性和行为。
继承与多态
继承实现了代码的重用和 多态，子类可以继承父类 的属性和方法，并可以添 加或覆盖父类的方法。
封装与访问控制
封装将数据和行为组合在 一起，形成“对象”，并 通过访问控制限制对对象 内部状态的访问。
文档编写
编写项目文档，包括使用说明、技术文档等，方 便项目的维护和升级。
THANKS
视图函数编写技巧分享
视图函数基础
介绍视图函数的概念和作用，以及编写视图 函数的基本方法。
HTTP请求处理
介绍如何处理不同的HTTP请求方法，如 GET、POST等。
URL路由配置
讲解Django的URL路由配置，如何将URL映 射到对应的视图函数。
响应数据格式
讲解如何返回不同格式的响应数据，如 JSON、HTML等。
项目选题背景介绍
现实生活中的问题
随着技术的发展和数据的增长，现实生活中的问题越来越 需要编程技能来解决。
Python的优势
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应 用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
项目实战的意义
通过项目实战，可以将所学的Python知识应用于实际场 景中，提高解决问题的能力。
jupyter的python版本
jupyter的python版本摘要：1.介绍Jupyter2.Jupyter 的Python 版本3.如何选择合适的Python 版本4.如何在Jupyter 中切换Python 版本5.总结正文：Jupyter 是一个用于编写代码、撰写文档以及可视化数据的开源工具，广泛应用于数据科学和机器学习领域。
在使用Jupyter 时，选择合适的Python 版本至关重要，因为不同的Python 版本可能影响代码的执行和库的可用性。
Jupyter 的Python 版本主要分为以下几种：- Jupyter Notebook 的默认Python 版本：通常情况下，Jupyter Notebook 使用Python 3.x 版本。
- Jupyter Notebook 的其他Python 版本：用户可以通过修改Notebook 的配置文件，选择使用其他Python 版本，如Python 2.x。
- JupyterLab 的默认Python 版本：JupyterLab 是Jupyter 的一个实验性功能，默认为Python 3.x。
与Jupyter Notebook 一样，用户可以通过修改配置文件来选择其他Python 版本。
那么，如何选择合适的Python 版本呢？首先，需要考虑目标库和框架的兼容性。
某些库可能只支持特定的Python 版本，因此，请务必查阅相关文档以确保所选版本与所需库兼容。
其次，考虑硬件和软件的依赖。
某些操作系统或软件可能依赖于特定的Python 版本。
最后，根据个人喜好和团队标准选择Python 版本。
在Jupyter 中切换Python 版本的方法因操作系统和Jupyter 发行版而异。
以下是一些常见操作系统上的切换方法：- Windows:1.打开Jupyter Notebook。
2.在地址栏中输入“http://localhost:8888/tree”，进入Notebook 的文件管理界面。
编程界主流脚本编程语言的比较和选择
编程界主流脚本编程语⾔的⽐较和选择过去这⼀年的时间⾥，我买了不少书，查了很多资料，可以算是认真的学习了⼏种主流的脚本语⾔，因为我⼀直想搞⼀个好⽤的⾃动化⼯具，来⽅便我们的系统维护。
虽然这个愿望还没有达成，但是在这个过程中，还是学到了很多东西。
今天下午，跟同事们聊天时，说到了脚本语⾔，这是⽐较难得的，也正好借这个契机，把我的⼀些看法说⼀说，有不妥和错误的地⽅，请⼤家多指正。
为什么选择脚本语⾔为什么选择脚本语⾔，可能每个⼈⾯对的实际情况都不⼀样。
语⾔本⾝没有好坏之分，只有合适或者不合适。
因此，我所谓的选择主要是根据应⽤需要来选择，并⾮根据语⾔的好坏或者使⽤者的习惯。
就我⾃⼰的情况来说，很长⼀段时间⾥，如果需要程序来辅助完成⼯作时，我都会选择Java。
先简单说说Java，Java是企业应⽤当之⽆愧的统治者。
但是，近⼏年随着⼤家对开发语⾔认识的转变，Java已经让越来越多的⼈感到不满，取⽽代之的是脚本语⾔的迅速崛起。
⼀个例⼦是，Java 7在最初的功能规划时，呼声最⾼的是“闭包”，⽽“闭包”恰恰是脚本语⾔最具特⾊的功能之⼀。
在使⽤诸如Java，C之类的语⾔时，我们不得不⾯对各种复杂的数据类型、设计模式和⼤量看起来没⽤但⼜不能缺少的代码。
⽽对脚本语⾔来说，这些问题都是天⽣就不存在的。
现在，开发讲究敏捷，注重效率，对于⼀个企业来说，开发⼯作⾸先要考虑的就是成本，敏捷开发正是降低成本最有效的⼿段之⼀，⽽脚本语⾔，⼜是实现敏捷开发的⼀条可⾏之路。
有⼈说Java已经out了，但我并不这么觉得，我个⼈认为Java仍然是最好的跨平台⽅案。
现在我们已经不能单纯把Java看做⼀门语⾔，它已经成为⼀个事实上的平台。
构建在Java平台之上的优秀的Java替代产品，也已经得到⼤家的⼴泛⽀持和认可，如groovy、scala等等。
我相信，Java仍然有它的⽣命⼒，⽽它的⽣命⼒可能也要得益于脚本语⾔。
说了半天废话，还是要回到我选择脚本语⾔的话题上。
Python初学者入门指南
Python初学者入门指南第一章：Python简介1.1 Python的起源和发展历程1.2 Python的特点和优势1.3 Python的应用领域和用途第二章：环境搭建与安装2.1 选择适合的Python版本2.2 下载和安装Python解释器2.3 配置开发环境（包括编辑器和集成开发环境）第三章：基本语法和数据类型3.1 程序和脚本的编写规范3.2 变量和标识符的命名规则3.3 常用的数据类型（整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等）3.4 控制流程语句（条件判断、循环）第四章：函数和模块的使用4.1 函数的定义和调用4.2 函数参数的传递和返回值4.3 内置函数的使用示例4.4 导入和使用模块第五章：面向对象编程5.1 面向对象编程的概念和基本特征5.2 类、对象和实例的定义和使用5.3 继承和多态的实现5.4 封装和抽象的实践第六章：文件操作和异常处理6.1 读写文本文件的常用方法6.2 文件的打开和关闭6.3 异常的捕获和处理6.4 try-except语句的使用技巧第七章：常用标准库的介绍7.1 math库的使用（数学运算、随机数生成等）7.2 time库的应用（日期时间处理、延时等）7.3 os库的功能（文件和目录操作）7.4 re库的正则表达式应用第八章：常用第三方库的推荐8.1 NumPy库的数值计算和矩阵运算8.2 pandas库的数据处理和分析8.3 Matplotlib库的数据可视化8.4 requests库的网络请求和数据抓取第九章：实例分析与项目实战9.1 实例分析：使用Python进行简单数据分析9.2 项目实战：制作一个简单的网页爬虫9.3 项目实战：开发一个基于Web的信息管理系统第十章：进阶学习和资源推荐10.1 更高级的Python编程技巧和技术栈10.2 学习资源推荐（书籍、网站、教程等）10.3 参与开源社区和分享学习经验的建议本指南从Python的基础语法到常用库的使用，再到实例分析和项目实战，涵盖了初学者入门所需的各个方面。
python有几个版本
python有⼏个版本Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。
相对于Python的早期版本，这是⼀个较⼤的升级。
为了不带⼊过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。
许多针对早期Python版本设计的程式都⽆法在Python 3.0上正常执⾏。
为了照顾现有程式，Python 2.6作为⼀个过渡版本，基本使⽤了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使⽤部分Python 3.0的语法与函数。
新的Python程式建议使⽤Python 3.0版本的语法。
除⾮执⾏环境⽆法安装Python 3.0或者程式本⾝使⽤了不⽀援Python 3.0的第三⽅库。
⽬前不⽀援Python 3.0的第三⽅库有Twisted, py2exe, PIL等。
⼤多数第三⽅库都正在努⼒地相容Python 3.0版本。
即使⽆法⽴即使⽤Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使⽤Python 2.6, Python 2.7来执⾏。
知识点扩充：Python2与Python3的选择：因为早期的 Python版本在基础⽅⾯设计存在着⼀些不⾜之处。
2008 年的时候 Guido van Rossum ⼜重新开发 Python 3.0（被称为Python 3000，或简称Py3k），Python3在设计的时候很好地解决了这些遗留问题，并且在性能上也有了⼀定的提升，。
然⽽ Python3 带来的最⼤的问题就是不完全向后兼容，当时向后兼容的版本是Python2.6。
Python开发团队⽆法⼀下⼦就让所有项⽬和类库都转到 Python3.0 上⾯。
所以，两个版本就进⼊了长期并⾏开发和维护的状态。
但是就更新速度来说，Python3更新速度远快于Python2的速度，因为Python2⽬前主要以维护为主。
Python3是未来的趋势。
以上就是python有⼏个版本的详细内容，更多关于python⽬前有⼏个版本的资料请关注其它相关⽂章！。
python指南(完全版)
Python指南前言Copyright ©2001, 2002, 2003 Python Software Foundation. All rights reserved.Copyright © 2000 . All rights reserved.Copyright ©1995-2000 Corporation for National Research Initiatives. All rights reserved.Copyright © 1991-1995 Stichting Mathematisch Centrum. All rights reserved.See the end of this document for complete license and permissions information.概要Python 是一种容易学习的强大语言。
它包括了高效的高级数据结构，提供了一个简单但很有有效的方式以便进行面向对象编程。
Python 优雅的语法，动态数据类型，以及它的解释器，使其成为了大多数平台上应用于各领域理想的脚本语言以及开发环境。
Python解释器及其扩展标准库的源码和编译版本可以从Python的Web站点/及其所有镜像站上免费获得，并且可以自由发布。
该站点上也提供了Python的一些第三方模块，程序，工具，以及附加的文档。
Python的解释器很容易通过C或C++（或者其它可以由C来调用的语言）来实现功能和数据结构的扩展。
因些，Python 也很适于作为定制应用的一种扩展语言。
这个手册介绍了一些Python语言及其系统的基本知识与根念。
这有助于对Python有一个基本的认识，当然所有的例子都包括在里面了，所以这本手册很适合离线阅读。
需要有关标准对象和模块的详细介绍的话，请查询Python 程序库参考手册文档。
Python 参考手册提供了更多的关于语言方面的正式说明。
《Python全面讲解课件》
条件语句
掌握Python中的条件语句，如if、 else和elif，以及如何进行比较和 逻辑运算。
循环语句
了解如何使用for和while循环来重 复执行代码块，以及如何控制循 环的行为。
数据类型与变量
1
字符串和列表
学习如何操作字符串和列表，包括索引、
字典和元组
2
切片、添加和删除元素等。
介绍字典和元组的概念和用法，以及它
们在数据处理中的重要性。
3
常量和变量
了解常量和变量的区别，以及如何使用 合适的命名规范来命名变量。
控制流程语句
1 条件语句
了解如何使用if语句执行 不同的代码块，根据条件 的真假进行判断。
2 循环语句
3 异常处理
学习使用for和while循环来 重复执行代码，实现迭代 和循环操作。
掌握使用try-except语句来 捕获和处理异常，保证程 序的稳定性和可靠性。
《Python全面讲解课件》
学习Python，全面掌握该编程语言的发展历程、安装配置和基础语法。了解 数据类型、控制流程、函数与模块，以及面向对象编程，为你的编程之旅铺 就基础。
Python简介及发展历程
1
Python 在行业中的地位
2ห้องสมุดไป่ตู้
探索Python在不同领域的应用，如Web开
发、数据分析和人工智能。
3
Python 发展历程
介绍Python编程语言的起源和发展演变， 以及重要的版本更新。
Python的优势和特点
讨论Python编程语言的优势和特性，为什 么它如此受欢迎和广泛使用。
Python的安装与配置
选择合适的Python版本
了解Python 2和Python 3之间 的区别，并选择适合你的编 程需求的版本。
Python机器学习(原书第3版)
15.5本章小 结
16.1序列数据 1
介绍
16.2循环神经 2
网络序列建模
3
16.3用 TensorFlow
实现循环神经
网络序列建模
4 16.4用转换器
模型理解语言
5
16.5本章小结
17.2从零开始实现 GAN
17.1生成对抗网络 介绍
17.3用卷积和 Wasserstein GAN 提高合成图像的质
回归模型的性 能
10.6用正则化 2
方法进行回归
3
10.7将线性回 归模型转换为
曲线——多项
式回归
4 10.8用随机森
林处理非线性
关系
5
10.9本章小结
11.1用k-均值进行 相似性分组
11.2把集群组织成 层次树
11.3通过DBSCAN定 位高密度区域
11.4本章小结
12.1用人工神经网 络建立复杂函数模型
量
17.4其他的 GAN应用
17.5本章小 结
18.1概述—— 1
从经验中学习
18.2 RL的理 2
论基础
3 18.3强化学习
算法
4 18.4实现第一
个RL算法
5
18.5本章小结
作者介绍
这是《Python机器学习（原书第3版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《Python机器学习（原书第3版）》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。
谢谢观看
GradientTap
e计算梯度
5
14.5通过 Keras API简
化通用体系结
构的实现
14.6 TensorFlow
26776 Python学习手册 附录
附录
附录A
安装和配置
本附录提供其他装和配置的细节，新接触这类话题的人可以参考这些源。
安装Python解释器
因为需要用Python解释器运行Python脚本，使用Python的第一步通常就是安装Python。 除非你的机器上已有一个Python，不然，你就得取得最新版Python，在计算机上安装和 配置。每台机器只需安装和配置一次，如果你是运行冻结二进制文件（第2章介绍过）， 那就完全不需要这样做了。
• 如果想使用Tkinter GUI工具集，可能要把表A-1的两个GUI变量，设成Tcl和Tk系统 的源代码库的目录名（很像PYTHONPATH）。然而，这些设置在Windows系统上并不 需要（T k i n t e r会随P y t h o n一起安装），如果Tc l和T k位于标准目录中，通常也是不 需要的。
Python已经存在了吗
做任何事之前，应该检查机器上是否已有最新版本的Python。如果你用的是Linux、Mac OS X以及一些UNIX系统，Python可能已经安装在你的计算机上。在shell提示符下（有 时被称作终端窗口）输入p y t h o n，看看会发生什么事。此外，也可以在常见的位置搜索 “python”：/usr/bin、/usr/local/bin等等。 在Windows上，查看“开始”→“所有程序”菜单中（位于屏幕下方）是否有Python。 如果你发现了Python，要确定那是2.5版或之后的版本。虽然任何最新的版本都适用本书 大多数内容，但是至少需要2.5版才能运行本书中的一些例子。
这是与Vista安全相关的话题。简而言之，MSI文件并不是真正的可执行文件，所以 不会正确地继承管理员权限，即使是由administrator用户执行。事实上，MSI文件 是通过Windows注册表运行的，其文件名会和MSI安装程序相关联。
《Python程序设计基础》习题答案与分析
Python程序设计基础习题答案与分析程昱第1章基础知识1.1 简单说明如何选择正确的P ytho n版本。
答：在选择Pyt hon的时候，一定要先考虑清楚自己学习Pyth on的目的是什么，打算做哪方面的开发，有哪些扩展库可用，这些扩展库最高支持哪个版本的Py thon，是Pytho n 2.x还是Pyt hon 3.x，最高支持到P y thon 2.7.6还是Pyt hon 2.7.9。
这些问题都确定以后，再做出自己的选择，这样才能事半功倍，而不至于把大量时间浪费在Pyth on的反复安装和卸载上。
同时还应该注意，当更新的Py thon版本推出之后，不要急于更新，而是应该等确定自己所必须使用的扩展库也推出了较新版本之后再进行更新。
尽管如此，Python 3毕竟是大势所趋，如果您暂时还没想到要做什么行业领域的应用开发，或者仅仅是为了尝试一种新的、好玩的语言，那么请毫不犹豫地选择P y thon 3.x系列的最高版本（目前是Pyt hon 3.4.3）。
1.2 为什么说Py thon采用的是基于值的内存管理模式？Python采用的是基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值相同值，则在内存中只有一份该值，多个变量指向同一块内存地址，例如下面的代码。
>>> x = 3>>> id(x)10417624>>> y = 3>>> id(y)10417624>>> y = 5>>> id(y)10417600>>> id(x)10417624>>> x = [1, 2, 3, 1, 1, 2]>>> id(x[0])==id(x[3])==id(x[4])True1.3 解释Pyth o n中的运算符“/”和“//”的区别。
《Python程序设计》习题与答案
《Python程序设计》习题与答案第1章基础知识1.1简单说明如何选择正确的Python版本。
答：在选择Python的时候，一定要先考虑清楚自己学习Python的目的是什么，打算做哪方面的开发，有哪些扩展库可用，这些扩展库最高支持哪个版本的Python，是Python2.某还是Python3.某，最高支持到Python2.7.6还是Python2.7.9。
这些问题都确定以后，再做出自己的选择，这样才能事半功倍，而不至于把大量时间浪费在Python的反复安装和卸载上。
同时还应该注意，当更新的Python版本推出之后，不要急于更新，而是应该等确定自己所必须使用的扩展库也推出了较新版本之后再进行更新。
尽管如此，Python3毕竟是大势所趋，如果您暂时还没想到要做什么行业领域的应用开发，或者仅仅是为了尝试一种新的、好玩的语言，那么请毫不犹豫地选择Python3.某系列的最高版本（目前是Python3.4.3）。
1.2为什么说Python采用的是基于值的内存管理模式？答：104176241.3在Python中导入模块中的对象有哪几种方式？答：常用的有三种方式，分别为import模块名[a别名]from模块名import对象名[a别名]frommathimport某1.4使用pip命令安装numpy、cipy模块。
答：在命令提示符环境下执行下面的命令：pipintallnumpypipintallcipy1.5编写程序，用户输入一个三位以上的整数，输出其百位以上的数字。
例如用户输入1234，则程序输出12。
（提示：使用整除运算。
）答：1）Python3.4.2代码：某=input('Pleaeinputanintegerofmorethan3digit:')try:某=int(某)某=某//100if某==0:print('Youmutinputanintegerofmorethan3digit.')ele:print(某)e某ceptBaeE某ception:print('Youmutinputaninteger.')2）Python2.7.8代码：importtype某=input('Pleaeinputanintegerofmorethan3digit:')iftype(某)!=type.I ntType:print'Youmutinputaninteger.'eliflen(tr(某))!=4:print'Youmutinputanintegerofmorethan3digit.'ele:print某//100第2章Python数据结构2.1为什么应尽量从列表的尾部进行元素的增加与删除操作？答：当列表增加或删除元素时，列表对象自动进行内存扩展或收缩，从而保证元素之间没有缝隙，但这涉及到列表元素的移动，效率较低，应尽量从列表尾部进行元素的增加与删除操作以提高处理速度。
python新版本与旧版本的区别
python新版本与旧版本的区别python 3.X 与python 2.x的区别(2011-11-27 18:30:15)转载▼分类：python标签：it1.性能Py3.0运行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。
Guido 认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可以取得很好的优化结果。
Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。
2.编码Py3.X源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的：>>> 中国 = 'china'>>>print(中国)china3. 语法1）去除了<>，全部改用!=2）去除``，全部改用repr()3）关键词加入as 和with，还有True,False,None4）整型除法返回浮点数，要得到整型结果，请使用//5）加入nonlocal语句。
使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。
同样的还有 exec语句，已经改为exec()函数例如：2.X: print "The answer is", 2*23.X: print("The answer is", 2*2)2.X: print x, # 使用逗号结尾禁止换行3.X: print(x, end=" ") # 使用空格代替换行2.X: print # 输出新行3.X: print() # 输出新行2.X: print >>sys.stderr, "fatal error"3.X: print("fatal error", file=sys.stderr)2.X: print (x, y) # 输出repr((x, y))3.X: print((x, y)) # 不同于print(x, y)! 7）改变了顺序操作符的行为，例如x<="" p="" 而不是返回随即的="">8）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替：2.X:guess = int(raw_input('Enter an integer : ')) # 读取键盘输入的方法3.X:guess = int(input('Enter an integer : '))9）去除元组参数解包。
jupyter的python版本
jupyter的python版本【原创实用版】目录1.Jupyter 简介2.Jupyter 的 Python 版本3.如何选择适合的 Jupyter Python 版本4.结论正文1.Jupyter 简介Jupyter 是一个用于编写代码、撰写文档以及可视化数据的开源工具，广泛应用于数据科学、机器学习等领域。
它支持多种编程语言，如 Python、R、Julia 等，其中 Python 是 Jupyter 的主要语言。
2.Jupyter 的 Python 版本Jupyter 的 Python 版本与其兼容性密切相关。
一般来说，Jupyter 支持 Python 3.x 系列的最新版本。
随着 Python 3.9 及以上版本的发布，许多新特性和性能优化使得它们成为数据科学和机器学习领域的推荐版本。
3.如何选择适合的 Jupyter Python 版本在选择适合的 Jupyter Python 版本时，需要考虑以下几个因素：(1) 兼容性：确保所选版本与 Jupyter 的兼容性，以免遇到不必要的麻烦。
(2) 性能：选择性能优越的版本可以提高代码运行效率，提升工作体验。
(3) 社区支持：选择拥有丰富资源和活跃社区支持的版本，以便在遇到问题时获得及时的帮助。
综合考虑以上因素，推荐选择 Python 3.7、3.8 或 3.9 版本作为Jupyter 的 Python 版本。
这些版本在性能、兼容性和社区支持方面都表现良好。
4.结论总之，在选择 Jupyter 的 Python 版本时，需要根据自身需求和实际情况来权衡。
对于大多数用户而言，Python 3.7、3.8 或 3.9 都是不错的选择。
随着 Python 的不断发展，未来可能会有更多优秀的版本供大家选择。
常用python版本
常用python版本
Python是一种高级编程语言，被广泛使用于机器学习、数据科学、网络编程、Web开发等领域。
在Python的发展历程中，有许多不同的
版本，每个版本都有其特点和用途。
常用的Python版本包括Python 2.x和Python 3.x系列。
Python 2.x系列是在2000年推出的，目前最新版本是Python 2.7。
它是一个成熟的、广泛使用的版本，有许多的第三方库和框架可供使用。
然而，Python 2.x已经进入了维护阶段，不再支持新的功能和改进。
Python 2.x存在一些与Python 3.x不兼容的语法和特性，这意味着移植代码需要投入大量的时间和精力。
Python 3.x系列是在2008年推出的，目前最新版本是Python 3.10。
它是Python的未来，采用了许多新的语法和工具，提供了更好的性
能和安全性。
与Python 2.x不同的是，Python 3.x系列引入了许多破坏式改变，但它对Python的未来发展是至关重要的。
故，Python 3.x是目前应用更为广泛，且未来性更好的版本，建议在
新项目中选用。
但在一些历史悠久的项目中，可能需要采用Python 2.x版本，因为这些项目的代码是基于Python 2.x编写的，并且难以
迁移。
总之，在选择Python版本时，需要考虑项目的特性、已有代码的兼容性和未来方向等因素。
建议开发者们积极学习Python的新特性，使用最新版本的Python来推动项目的发展。
cuda pyroch python 对应版本
文章标题：深入探讨CUDA、PyTorch和Python对应版本的关系在计算机科学领域中，CUDA、PyTorch和Python是三个备受关注的重要技术和工具。
它们分别代表着通用并行计算架构、深度学习框架和高级编程语言，它们之间的关系和版本对应一直是人们关注的焦点。
本文将深入探讨CUDA、PyTorch和Python对应版本的内容，帮助读者全面理解它们之间的关联。
一、 CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种通用并行计算架构。
它充分利用了NVIDIA GPU的并行计算能力，将通用计算任务和图形处理任务结合在一起。
CUDA的出现极大地提升了GPU在科学计算、深度学习等领域的应用能力。
在CUDA的发展过程中，不同的版本对应着不同的NVIDIA GPU架构。
比如CUDA 9.0适用于Kepler架构，而CUDA 10.0支持了Volta架构。
在选择CUDA版本的时候，需要根据自己的GPU架构来确定最适合的版本，以获得更好的性能和稳定性。
二、 PyTorchPyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发并维护。
它提供了丰富的张量计算功能和灵活的神经网络设计，深受研究者和工程师的青睐。
PyTorch的出现极大地推动了深度学习技术的发展，并在学术界和工业界取得了广泛的应用。
PyTorch的版本更新非常频繁，每个新版本都会带来新功能和改进。
PyTorch也会根据不同的CUDA版本进行优化，以保证在不同GPU 环境下的稳定性和性能。
在选择PyTorch版本的时候，需要考虑与CUDA对应的情况，以获得最佳的使用体验。
三、 PythonPython是一种简单易学、功能丰富的高级编程语言，被广泛应用于科学计算、人工智能和网页开发等领域。
作为一种动态类型语言，Python以其清晰的语法和丰富的库支持，成为了众多开发者的首选。
在Python的发展过程中，不同的版本也对应着不同的特性和优化。
cython python版本
Cython 是一个能够让Python 代码直接调用C 语言的语法的编译器。
这意味着我们可以直接在 Python 环境里调用 C 代码，从而实现提升Python 代码的性能。
Cython 与 Python 有着密切的通联，它能够编译成 C 代码，然后再编译成机器码。
Cython 与 Python 相比具有一些明显的优势：1. 性能提升：Cython 使用静态类型声明和其他语言特性可以使代码性能提升数倍。
这是因为 Python 是一种解释性语言，而 C 语言是一种编译性语言，其运行效率远远高于 Python。
2. 完全兼容 Python：Cython 是 Python 的超集，这意味着所有有效的 Python 代码都是有效的 Cython 代码。
而且 Cython 也能够调用C 语言的库，因此对于一些对性能要求较高的计算密集型场景十分有用。
3. 静态类型声明：Cython 通过静态类型声明可以提高代码的性能，因为在调用函数时不再需要进行类型的动态判断。
4. C 语言的支持：Cython 支持直接使用 C 语言的语法，这意味着我们可以在 Python 环境里直接调用 C 语言的库。
然而，Cython 也存在一些缺点：1. 学习成本高：Cython 的语法和 Python 不同，它需要学习一定的知识才能够熟练使用。
2. 不支持所有 Python 特性：Cython 虽然是 Python 的超集，但并不支持所有 Python 的特性，因此在使用中需谨慎选择。
除了 Cython 之外，Python 也有一些其他的性能优化方法，如Numba、PyPy 等。
这些工具虽然也能够提升 Python 的性能，但在一些特定的场景下不如 Cython 效果好。
Cython 为 Python 提供了性能优化的可能。
它通过直接调用 C 语言的特性，使得 Python 在一些高性能要求的场景下也能够发挥出较好的性能。
Cython 对于那些对性能要求较高的 Python 程序来说十分有用。
cuda pyroch python 对应版本
cuda pyroch python 对应版本（最新版）目录1.CUDA、Pyroch 和 Python 的关系2.CUDA 的版本与对应 Python 版本的匹配3.Pyroch 的版本与对应 Python 版本的匹配4.结论正文CUDA 是 NVIDIA 推出的一款并行计算平台，用于加速深度学习和其他计算密集型任务。
Pyroch 是 Facebook AI Research（FAIR）推出的一款用于自然语言处理的 Python 库。
Python 是一种广泛应用于数据科学和人工智能领域的编程语言。
三者之间的关系在于，CUDA 可以加速Pyroch 中的计算任务，而 Python 可以方便地调用 CUDA 和 Pyroch。
在使用 CUDA 和 Pyroch 时，需要确保它们的版本与 Python 版本相互匹配，以确保程序正常运行。
以下是它们之间的版本对应关系：1.CUDA 的版本与对应 Python 版本的匹配- CUDA 10.0: 支持 Python 3.7、3.8- CUDA 10.1: 支持 Python 3.7、3.8- CUDA 10.2: 支持 Python 3.7、3.8- CUDA 11.0: 支持 Python 3.7、3.82.Pyroch 的版本与对应 Python 版本的匹配- Pyroch 0.7.0: 支持 Python 3.6、3.7、3.8- Pyroch 0.8.0: 支持 Python 3.6、3.7、3.8- Pyroch 0.9.0: 支持 Python 3.6、3.7、3.8- Pyroch 1.0.0: 支持 Python 3.6、3.7、3.8在使用 CUDA 和 Pyroch 时，需要根据具体的需求选择合适的版本。
如果使用的是较新的 CUDA 版本，建议使用较新的 Pyroch 版本以获得更好的性能和兼容性。
同时，确保 Python 版本与 CUDA 和 Pyroch 的版本匹配，以避免出现兼容性问题。
如何在mac版pycharm选择python版本
pycrm–>preference）
如何在 mac版 pycharm选择 python版本
2. 在打开的页面中，选择project选项，project后面的名字就是打开的当前项目名，如下图所示
3.选择Project interpreter，如果下拉列表中没有需要的版本，可以通过show all进行添加
选中后列表会出现可用的包
然后点击 apply -- ok 补充 查看当前python interpreter执行时加载的package路径
输入sys.path
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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Python学习之版本选择
最近好多在学Python的朋友都遇到了一个问题，那就是Python学习版本选择问题，是学习python2，还是学习python3 ？这是非常让人纠结的！接下来我们就来探讨一下这个问题。
搜索一下便会发现python3 和python2 是不兼容的，而且差异比较大，到底学习哪个版本呢？下面就来为大家分析一下：
其实python是linux上最常用的软件之一，但是linux目前的版本大部分还是使用python2的，而且，在linux上依赖python2的程序更多一些，所以Python3 要代替python2 成为主流还需要几年的时间。
当初设计Python3 的目的是没有代码兼容的包袱的情况下改进Python，但个人认为改进得还不够大刀阔斧，没有彻底改进一些bug，还有不少的wart 错过了改进机会，因此造成的语法不兼容的地方也没最初设想的多。
人们几年摸索慢慢下来，大部分的情况下可以直接写2/3 兼容的代码，也有six 这类的兼容层可用。
所以先学Python2 还是Python3 都不是问题，或者说都是问题。
目前现状是实际应用中大部分暂不考虑Python3，有的时候注意写兼容2/3 的代码。
用Python2 为主的写新代码时要考虑以后迁移到Python3 的可能性。
无论学Python2 还是Python3，都需要注意另外一边的不同点：所幸就是这些不同点很容易掌握，只有一个unicode encoding，对较多人造成困扰（同时也是很多web 相关库移植的主要障碍，3.3 重新支持u''，情况大大改善了）学习python2 还是python3 、使用python2 还是python3 需要看具体情况而定。
所以我建议：
1. 如果是你在企业中，需要用到python而学习python的话，那就要看企业的应用python的版本进行学习；
2.如果想要更多的成熟解决方案，最少的bug，最稳定的应用那就用python2
3. 如果你是在读大学的学生，那我建议你学习python3，等到毕业的时候或许python已经成为了主流。
希望我的建议能对正在因不知道学习Python哪个版本而纠结的你有所帮助，看完文章就不要在纠结了，快去学习吧。