Видео по теме

Год создания языка Python

Язык программирования Python был создан в конце 1980-х годов, а его официальное представление произошло в 1991 году. Основателем языка является Гвидо ван Россум, который работал над проектом в Центре вычислительных технологий в Нидерландах. Он стремился разработать язык, который был бы прост в изучении и использовании, но при этом обладал мощными возможностями для решения различных задач.

История создания

Первоначально, Гвидо ван Россум разрабатывал Python как наследника языка ABC, который имел множество недостатков. Основные цели заключались в создании языка с чистым синтаксисом и мощной стандартной библиотекой. В 1991 году были выпущены первые версии Python, что и стало началом его истории.

Ключевые события

  • 1991 год: Выпуск версии 0.9.0, которая уже имела основные функции, такие как обработка исключений и функции.
  • 2000 год: Выход Python 2.0, который добавил поддержку юникода и сборку мусора.
  • 2008 год: Появление Python 3.0, что ознаменовало значительные изменения в языке для улучшения его качества и удобства.

Факты о Python

Python быстро завоевал популярность благодаря своей универсальности и простоте. Вот несколько интересных фактов о языке:

  • Python используется в веб-разработке, научных вычислениях, данных и машинном обучении.
  • Множество крупных компаний, таких как Google, NASA и Instagram, используют Python для создания своих продуктов.
  • Сообщество Python активно развивается, и каждый год появляются новые библиотеки и фреймворки.

Влияние на технологии

С момента своего создания Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире. Год создания языка Python стал отправной точкой для его стремительного роста и развития. Язык продолжает оставаться актуальным, привлекая разработчиков благодаря своей гибкости и простоте, что делает его идеальным выбором для начинающих и опытных программистов.

Похожие записи

Рекомендации

Фриланс проект для электрика: ищем профессионалов для интересных заданий
Фриланс проект для электрика: ищем профессионалов для интересных заданий Ищем опытных электриков для участия в фриланс проектах. Предоставляем интересные задания, которые позволят продемонстрировать ваши навыки и заработать. Присоединяйтесь к нам и развивайте свою карьеру на фрилансе!
Совмещение самозанятости с основной работой: как эффективно управлять временем и доходом
Совмещение самозанятости с основной работой: как эффективно управлять временем и доходом Совмещение самозанятости с основной работой требует грамотного подхода к управлению временем и финансами. В этом материале мы рассмотрим стратегии, которые помогут оптимизировать доход и эффективно распределить рабочие задачи.
IT юрист: Обучение и карьера в сфере технологий
IT юрист: Обучение и карьера в сфере технологий IT юрист обеспечивает правовую защиту в сфере технологий. Узнайте о необходимых знаниях, учебных курсах и карьерных перспективах для успешной работы в этой динамично развивающейся области.
JavaScript и HTML: Эффективные техники для веб-разработки
JavaScript и HTML: Эффективные техники для веб-разработки В этом материале рассмотрим эффективные техники работы с JavaScript и HTML, которые помогут веб-разработчикам улучшить взаимодействие с пользователями и оптимизировать производительность веб-приложений.
Создайте увлекательную игру на WordPress: пошаговое руководство для начинающих
Создайте увлекательную игру на WordPress: пошаговое руководство для начинающих Узнайте, как создать увлекательную игру на WordPress с нашим пошаговым руководством для начинающих. Освойте основные инструменты и советы, чтобы сделать ваш проект успешным и интересным для пользователей.

Библиотека Python Дает

Библиотека python дает вам все инструменты для реализации ваших идей — от прототипирования до создания профессиональных приложений. Умное программирование c AI: cоздание кода. В отличие от object , в SimpleNamespace можно добавлять и удалять атрибуты. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации: print(0.3 + 0.3 + 0.3) > 0.8999999999999999 print(0.3 * 3 == 0.9) > False. Давайте посмотрим, как это сделать: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler