pythonvs

Ⅰ vs支持python吗

孩子支持吗？这应该是支持的，多看看到专业的地方去了解关于这方面的一些情况啥的。

Ⅱ PyCharm 和vs2019 开发python 哪个好

好不好的，见仁见智，主要的功能也差不多，各有千秋。
新手建议用PyCharm，针对python的拓展稍微多一些。
用惯VS了，当然还是选择它。

Ⅲ 为什么vs的python用不了

不知道为什么，关于python IDE好多人都推荐用pycharm,但是无奈没人教，作为一只小白，真心不会用。于是就用了VS2015.
(1).打开 文件->新建项目 在模板里面找到python
(2).没安装模板的就可以安装了
(3).安装完成之后就可以选择新建 Python Application(当然还有其他Python)
(4)改个项目名字，选好项目存储位置就可以开始编写我们的Python程序咯。
弄完IDE，就正式开始学习Python了。

Ⅳ python中= 和 ==的区别

他们之间的区别就是代表的含义有所不同。

一个等号代表的含义是赋值，将某一数值赋给某个变量，比如a=3，将3这个数值赋予给a。

两个等号是判断是否相等，返回True或False，比如1==1。他们是相等的，那么就返回true。1==2，他们是不相等的，那么就返回false。

(4)pythonvs扩展阅读

Python的表达式写法与C/C++类似。只是在某些写法有所差别。主要的算术运算符与C/C++类似。

+, -, *, /, //, **, ~, %分别表示加法或者取正、减法或者取负、乘法、除法、整除、乘方、取补、取余。>>, <<表示右移和左移。

&, |, ^表示二进制的AND, OR, XOR运算。

>, <, ==, !=, <=, >=用于比较两个表达式的值，分别表示大于、小于、等于、不等于、小于等于、大于等于。

在这些运算符里面，~, |, ^, &, <<, >>必须应用于整数。

Ⅳ python和VB哪个更容易学习入门呢

作为入门，VB学习起来更加容易。

VB6功能固定，简单易用，有利于教学。看过中小学教材就知道，教学内容只有VB6基本功能的几十分之一，VB6用起来绰绰有余。比Python更方便、完备，更适合小白。

比如Python没有中文界面，就能吓退99%的普通大众用户。频繁升级和PIP安装，立即会被网管老师劝退。所以目前中小学教育，教材中大多还是用VB6。至于大学，没必要学VB，因为中国的VB开发者只有万分之一几乎绝迹，距离实用太远。

Python有趣的扩展更多，应用的领域更广，适合于个人兴趣学习和自学深钻。真正想做程序员，肯定学Python入门更强大，

(5)pythonvs扩展阅读

由于VB6是商业编程工具，大部分扩展都是专业公司开发的昂贵的控件（几千元一个许可），且品种有限。现在VB6早已停止商务发展，扩展能力几乎为零。VB还可以进行Windows API调用，当然这个有一定使用难度，而且仅限于桌面平台。

而Python作为一个免费开源产品，最大的特点就是星空般绵绵不绝的扩展库。Python是开源最活跃的语言之一，全世界编程爱好者都贡献其中，还有谷歌这样的巨头赞助和贡献大量AI库。Python的扩展库遍布各个领域，各种应用场景，让Python的能力扩大了千万倍。

Ⅵ vs2015怎么运行python

如果你没有安装Python工具的话，可以通过新建一个项目， 在新建项目窗口中选择模板 > 其他语言 > Python，然后点击右侧列表中的“安装针对Visual Studio的Python工具”进行安装；
如果已安装，则可以直接点击工具栏上的绿色三角按钮（附加...）运行Python程序；

Ⅶ python vscode报错

你的文件夹用了括号了把文件夹的括号去掉

Ⅷ vs能运行python吗

1.Python环境的搭建：

这里我选择的是Anaconda可以傻瓜式的帮我们将python环境搭建完毕，贴上Anaconda的下载地址：https://www.anaconda.com/download/#download

选择适合的版本下载即可，我这选择的Python3.6 version 64位的，下载完毕之后就是安装了，Anaconda会帮我们将Python环境搭载完毕的。

相关推荐：《Python教程》

2.VS2017中Python开发的选择：

如果已经安装过VS2017，直接在找到Visual Studio Installer。

点击运行，然后选择修改，将Python开发和数据科学和分析应用程序勾选即可。

如果是没有安装过VS2017，需要先在VS官网下载最新的VS2017即可，附上微软官方的VS下载链接：

https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Professional&rel=15，后面的步骤与上一步相同。

安装完毕后，VS2017会自动引入我们前面安装的python环境。

3.测试环境：

环境搭建完毕之后就需要测试一下是否搭建成功了，打开VS选择python应用程序；

可以看到我们安装的Python3.6已经引入了。

接下来点击附加按钮即可：出现了下面的界面那么就表示我们的VS2017已经能成功作为Python的IDE了。

Ⅸ vs可以写python吗

可以的，VS工具栏菜单下选择获取工具和功能，在出现的产品界面中选择单个组件，然后将列表中的自己想要安装的python版本选中安装，安装成功后即可在VS中进行python代码撰写。

Ⅹ vs 和 python 分析数据 哪个好

总的概括：R主要在学术界流行，python(numpy scipy)在工程方便比较实用。

R是S（Splus）的开源版本，或者下一代。发源地在新西兰奥克兰。这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是，如果你不熟习统计知识（历史）的话，R的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。R的维护组叫CRAN-R。在生物信息方便，有个叫bioconctor的组织，里面有很多生物信息方面可以用的软件包，他们有一套自己维护package系统。

Python是个综合语言（这里特指指CPython解释器），numpy scipy是数值计算的扩展包，pandas是主要用来做数据处理（numpy依赖），sympy做符号计算（类似mathematica？）此外还有一些不太成熟的包如sciki learn，statistical models。成熟度不如R。但是已经到了可用的水平了。是读计算机的人写的统计包。ipython 更新到1.0以后，功能基本完善，其notebook非常强大（感觉就像mathematica)而且还是基于web，在合作分享方面非常好用。

性能：
大家都说R慢，特别是CS的人。其实这里主要是两点：一个R里面数组的调用都是用复制的，二是Rscript慢。三是处理大数据慢。如果R用的好的话，R是不太慢的。具体来说就是Rscript用的少，多用命令，跑点小数据。这样的话，实际在跑的都是背后的fortran和C库。他们都有快二三十年历史了。可谓异常可靠，优化得不能再优化了（指单线程，如果去看源代码挥发先许多莫名的常数，永用了以后精度高速度快！）。比如一个自己编写一个R脚本，loop套loop的那种，那真是想死的心都会有。外加一点，R处理文本文件很慢！

Python归根揭底还是个有解释器的脚本语言，而且有致命伤——GIL，但python最难能可贵的就是它很容易变得更快。比如pypy，cython，或者直接ctypes挂C库。纯python写个原型，然后就开是不断的profiling和加速吧。很轻易可以达到和C一个数量级的速度，但是写程序、调试的时间少了很多。

并行计算：
R v15 之后有了自带的parallel包，用挺轻松的。不过其实就是不停的fork，或者mpi，内存消耗挺厉害的。parSapply，parApply什么的，真是很好用。

Python虽然有GIL——并行计算的死敌，但是有multiprocessing(fork依赖) ，是可以共享数据的什么的，估计内存消耗方面比R好点，数据零散的话overhead很多。到了MPI的话，mpi4py还是挺好用的。用cython的话结合openmp可以打破GIL，但是过程中不能调用python的对象。

学习曲线：假设什么编程都不会的同学。
R一开始还是很容易上手的，查到基本的命令，包，直接print一下就有结果了。但是如果要自己写算法、优化性能的时候，学习难度陡增。

Python么，挺好学的，绝大多数的帮助文档都比R好了许多。有些包用起来没R方便。总的来说深入吼R陡。

扩展资源：
基本上新的统计方法都会有R的package，安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。所以效能上可能有问好。比较出名的有两个包的管理网站，cran-r 和bioconctor。 所以搞生化的估计R用起来很方便。

python的统计计算包们比R少，多很年轻，还在不断的开发中。优于是计算机人写的统计包，用起来的时候要多涨个心眼。

画图：
R自带的那些工具就挺好用了，然后还有ggplot这种非常优美的得力工具。

python 有matplotlib，画出来效果感觉比R自带的好一些些，而且界面基于QT，跨平台支持。可能是R用得多了，pyplot用起来还是不太顺手，觉得其各个组建的统一性不高。

IDE：
Rstudio非常不错，提供类matlab环境。（用过vim-r-plugin，用过emacs + ess现在用vim。）

windows 下有python(x,y) 还有许多商业的工具。（本人现在的emacs环境还不是很顺手~）

建议：
如果只是处理（小）数据的，用R。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。

要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。

ps：盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起码R会把你指向一篇论文，而python只是指向一堆代码。R出问题了还有论文作者、审稿人陪葬。