Der Unterschied zwischen Scratch und Python: 1. Scratch ist eine grafische Programmiersprache für Anf?nger, Python ist eine Textprogrammiersprache. 2. Scratch verwendet eine bausteinbasierte Programmiersyntax und Python verwendet eine traditionellere Textprogrammiersyntax Scratch wird haupts?chlich im Bildungsbereich verwendet, und Python ist in verschiedenen Bereichen weit verbreitet. Scratch ist haupts?chlich für Anf?nger und junge Lernende gedacht, und Python eignet sich für Lernende mit bestimmten Programmierkenntnissen und logischen Denkf?higkeiten.
Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 10-System, Python-Version 3.11.2, DELL G3-Computer.
Scratch und Python sind zwei verschiedene Programmiersprachen und unterscheiden sich offensichtlich in vielen Aspekten. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen Scratch und Python erl?utert, einschlie?lich Programmierumgebung, Syntax, Anwendungsfelder und anwendbare Objekte.
Zuallererst ist Scratch eine grafische Programmiersprache, die für Anf?nger entwickelt wurde. In Scratch erfolgt die Programmierung durch Ziehen und Ablegen visueller Bausteine, ohne dass Code geschrieben werden muss. Diese visuelle Programmiermethode ist sehr intuitiv und leicht verst?ndlich, besonders für Kinder und Anf?nger geeignet. Im Gegensatz dazu ist Python eine textbasierte Programmiersprache, die textbasierten Code verwendet, um die Logik und Funktionalit?t eines Programms zu beschreiben. Python verfügt über eine h?here Flexibilit?t und leistungsstarke Programmierfunktionen und eignet sich für den Einstieg in das Programmieren für Fortgeschrittene.
Zweitens sind die Syntax von Scratch und Python in Bezug auf die Syntax sehr unterschiedlich. Scratch verwendet eine bausteinbasierte Programmiersyntax. Jeder Baustein stellt einen Befehl oder eine Operation dar, und Programme werden durch die Verbindung dieser Bausteine ??geschrieben. Im Gegensatz dazu verwendet Python eine traditionellere Textprogrammierungssyntax und verwendet Schlüsselw?rter, Variablen, Funktionen und Anweisungen für die Programmierung. Python verfügt über eine umfassendere Syntax und leistungsf?higere Programmierfunktionen, ist jedoch entsprechend anspruchsvoller.
Auch hier unterscheiden sich die beiden Sprachen auch in ihren Anwendungsgebieten. Aufgrund der Einfachheit und der visuellen Eigenschaften von Scratch wird es haupts?chlich im Bildungsbereich verwendet, um Schülern das Erlernen grundlegender Programmierkonzepte und des logischen Denkens zu erleichtern. Scratch wird h?ufig für kreative Projekte wie Animationen, Spiele und interaktive Medien verwendet. Im Gegensatz dazu wird Python aufgrund seiner leistungsstarken Funktionen und umfangreichen Bibliotheksunterstützung h?ufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, Netzwerkentwicklung und -automatisierung usw.
Schlie?lich sind Scratch und Python auf verschiedene Objekte anwendbar. Scratch richtet sich in erster Linie an Einsteiger und junge Lernende, da es eine einfache grafische Programmierung nutzt, ohne dass komplexe Programmiersyntax beherrscht werden muss. Python eignet sich besser für Lernende mit bestimmten Programmierkenntnissen und logischem Denkverm?gen. Es bietet mehr Programmierherausforderungen und Flexibilit?t.
Im Allgemeinen sind Scratch und Python zwei verschiedene Arten von Programmiersprachen. Sie weisen offensichtliche Unterschiede in der Programmierumgebung, Syntax, Anwendungsfeldern und anwendbaren Objekten auf. Egal, ob Sie Anf?nger oder jemand mit etwas Programmiererfahrung sind, die Wahl der richtigen Programmiersprache richtet sich nach Ihren Bedürfnissen und Zielen. Egal für welche Sprache Sie sich entscheiden, durch das Erlernen des Programmierens entwickeln Sie wichtige F?higkeiten wie Kreativit?t, Probleml?sungsverm?gen und logisches Denken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen Scratch und Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Benutzerspracheingabe wird erfasst und über die Mediarecorder-API des Front-End-JavaScript an das PHP-Backend gesendet. 2. PHP speichert das Audio als tempor?re Datei und ruft STTAPI (z. B. Google oder Baidu Voiceerkennung) auf, um sie in Text umzuwandeln. 3. PHP sendet den Text an einen KI -Dienst (wie OpenAigpt), um intelligente Antwort zu erhalten. 4. PHP ruft dann TTSAPI (wie Baidu oder Google Voice -Synthese) auf, um die Antwort in eine Sprachdatei umzuwandeln. 5. PHP streams die Sprachdatei zurück zum Spielen, um die Interaktion abzuschlie?en. Der gesamte Prozess wird von PHP dominiert, um eine nahtlose Verbindung zwischen allen Links zu gew?hrleisten.

Um die Textfehlerkorrektur und die Syntaxoptimierung mit AI zu realisieren, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen: 1. W?hlen Sie ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell wie Baidu, Tencent API oder Open Source NLP -Bibliothek aus; 2. Rufen Sie die API über die Curl oder das Guzzle von PHP auf und verarbeiten Sie die Rückgabeergebnisse. 3.. Informationen zur Fehlerkorrektur in der Anwendung anzeigen und erm?glichen den Benutzern, zu w?hlen, ob sie angenommen werden sollen. 4. Verwenden Sie PHP-L und PHP_CODESNIFFER für die Syntaxerkennung und -codeoptimierung. 5. sammeln Sie kontinuierlich Feedback und aktualisieren Sie das Modell oder die Regeln, um den Effekt zu verbessern. Konzentrieren Sie sich bei der Auswahl von AIAPI auf die Bewertung von Genauigkeit, Reaktionsgeschwindigkeit, Preis und Unterstützung für PHP. Die Codeoptimierung sollte den PSR -Spezifikationen folgen, Cache vernünftigerweise verwenden, zirkul?re Abfragen vermeiden, den Code regelm??ig überprüfen und x verwenden

Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen gro? ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

Um die KI -Sentiment -Computing -Technologie in PHP -Anwendungen zu integrieren, besteht der Kern darin, Cloud -Dienste AIAPI (wie Google, AWS und Azure) für die Stimmungsanalyse zu verwenden, Text über HTTP -Anfragen zu senden und zurückgegebene JSON -Ergebnisse zu speichern und emotionale Daten in die Datenbank zu speichern. Die spezifischen Schritte umfassen: 1. W?hlen Sie eine geeignete AI -Sentiment -Analyse -API unter Berücksichtigung von Genauigkeit, Kosten, Sprachunterstützung und Komplexit?t der Integration; 2. Senden Sie Guzzle oder Locken, um Anfragen zu senden, Stimmungspunkte, Beschriftungen und Intensit?tsinformationen zu speichern. 3.. Erstellen Sie ein visuelles Dashboard, um Priorit?tssortierung, Trendanalyse, Produkt -Iterationsrichtung und Benutzersegmentierung zu unterstützen. 4. Reagieren Sie auf technische Herausforderungen wie API -Anrufbeschr?nkungen und -zahlen

String -Listen k?nnen mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate k?nnen durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Pandas.Melt () wird verwendet, um weite Formatdaten in ein langes Format umzuwandeln. Die Antwort besteht darin, neue Spaltennamen zu definieren, indem id_vars angegeben wird, die Identifikationsspalte beibehalten. 4.Value_name = 'Score' legt den neuen Spaltennamen des ursprünglichen Wertes fest und generiert schlie?lich drei Spalten, einschlie?lich Name, Betreff und Punktzahl.

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