為什么C#排名和Python相差越來越大？以下是我的一些個人觀點。如果我錯了，請糾正我：首先，從語言本身的角度來看：C#可以看作是一種編譯語言（嚴格地說，是一種混合語言），Python是一種解釋性語言

為什么C#排名和Python相差越來越大？

以下是我的一些個人觀點。如果我錯了，請糾正我：

首先，從語言本身的角度來看：

C#可以看作是一種編譯語言（嚴格地說，是一種混合語言），Python是一種解釋性語言。

C的優(yōu)勢？速度越來越快。由于編譯只進行一次，運行時不需要編譯，因此編譯語言的程序執(zhí)行效率很高。

同時，編譯是一把雙刃劍。如果修改了代碼，則需要重新編譯整個模塊，并根據(jù)操作系統(tǒng)環(huán)境編譯不同的可執(zhí)行文件。

魚和熊掌不能兼得。Python的優(yōu)點是它具有很強的跨平臺能力。代碼修改不需要停止。缺點是每次運行時都要解釋。

然而，隨著軟硬件的快速發(fā)展，解釋運行時間與編譯后運行時間的時差將越來越小，Python語言“優(yōu)雅”、“清晰”、“簡單”的優(yōu)勢也越來越明顯。

其次，從類庫生態(tài)的角度來看：

Python有大量的第三方類庫。在其他一些語言中，實現(xiàn)一個函數(shù)可能需要幾十到幾百行代碼，而Python可能會調用其他語言的下一個輪子，只需要幾行代碼甚至一行代碼。然而，c#一開始是基于Windows平臺的，后來可以是跨平臺的、開源的。第三方類庫的數(shù)量沒有python那么多。

最后，從發(fā)展前景來看：

人工智能，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，數(shù)據(jù)清洗和分析是python的強項，人工智能中有很多基于python的優(yōu)秀框架。如果有人說Python效率低下，如果我的硬件不符合標準，我需要效率，那么人們更愿意使用C/C而不是C#。

總之，c和Python之間的排名差距越來越大。

人工智能和python是什么關系？

人工智能是一個大概念，具體落地人工智能項目會聯(lián)系機器學習和深度學習框架，這些框架大多是基于Python開發(fā)的，所以為了進一步人工智能項目的開發(fā)，Python語言的學習也是很有必要的

！作為初學者，選擇什么語言取決于自己的基礎和行業(yè)的需要。不同的語言有不同的難度和不同的行業(yè)應用場景，所以選擇要有針對性。！如果你是理工科背景，有扎實的數(shù)學基礎和物理基礎，那么選擇C語言一定是正確的選擇。雖然C語言的學習不是很難，但是與Python相比，它是很難的。

作為計算機專業(yè)的學生，他們應該聽過譚浩強先生的名字，而且大多數(shù)人都讀過譚浩強先生的杰作：C語言編程。據(jù)說這本書是計算機圖書的銷售記錄保持者。

無論如何，這樣一本經(jīng)典的書是值得一讀的。學習C語言的難點在于許多概念需要建立圖感，如內存空間的應用、指針操作等。

因此，如果您想從事web開發(fā)、大數(shù)據(jù)、機器學習等領域，學習Python是一個不錯的選擇。目前，我一直在用Python實現(xiàn)機器學習算法，這比Java方便得多。

Python的特點是簡單、清晰和優(yōu)雅。使用過Python的朋友也應該有同樣的感受：Python非常簡單，Python非常慢。

如果你是非理工科專業(yè)，如果你想從事Web開發(fā)（非大數(shù)據(jù)和人工智能），如果你想快速掌握一門語言，那么Python一定是個不錯的選擇。使用Python來開發(fā)大數(shù)據(jù)和機器學習需要一定的數(shù)學基礎，其中必須理解線性代數(shù)和概率論。

如果您對Python感興趣，請看一下我在頭版上寫的系列文章。如果你有什么問題，可以和我聯(lián)系。

c語言和python語言哪個更值得學？

C語言實際上是一種“老”和“底層”語言。其執(zhí)行效率僅次于匯編語言。

它之所以古老是因為C語言出現(xiàn)得很早。

盡管FORTRAN和COBOL比C語言出現(xiàn)得早，但現(xiàn)代主流操作系統(tǒng)（windows、Mac OS、Linux、IOS、Android、Unix）都是從C語言中誕生的。

最根本的原因是C語言被設計用來同時編寫匯編語言。從理論上講，它可以用外匯來表示。匯編語言是最有效的語言。

所以Python是用C語言編寫的也就不足為奇了。它與能否生成exe無關。

Exe文件是Windows平臺的專用格式。最簡單的exe是com可執(zhí)行文件。EXE文件實際上由引導加載程序和解釋器組成。

由Python語言生成的代碼只能通過引導加載程序和解釋器作為EXE文件執(zhí)行。

因此Python生成EXE文件并不困難。只是它是否愿意提供的問題。

既然Python是用C實現(xiàn)的，那為什么Python不能直接生成exe呢？

Python是一種腳本語言，易于使用，運行緩慢。C是多功能嵌入式的，運行速度更快。

python和c 區(qū)別？

1、原理

1。運行效率：C>> Python

Python代碼和C最終會變成CPU指令，但一般來說，比如，兩個字符串的反轉和合并，Python最終會轉換比C更多的CPU指令

首先，Python比C有更多的東西，它會經(jīng)過更多的層。Python中的偶數(shù)是對象

！其次，python解釋和執(zhí)行，python和物理機CPU之間有一個解釋層，C編譯和執(zhí)行，直接是機器代碼。編譯器可以在編譯時進行一些優(yōu)化。

所以效率不高。

2. 開發(fā)效率：Python>>；C

C通常需要編寫很多Python用一兩句代碼就能完成的事情。用C來解析JSON，你就會明白了。很可能幾天過去了，您仍在調試。剛調試完，內存就泄漏了。再試一次，你會很高興的。

在開發(fā)效率方面，Python比C快得多，所以它說：“生命短暫，我使用Python?！薄?/p>

2、應用

1。代碼形式

縮進：在Python中，不同級別的縮進用于表示不同級別的代碼塊。

全局變量：您可以訪問函數(shù)內部的全局變量，但不能直接修改它們。如果要修改，可以用global來標識一個全局變量

loop：在Python中，可迭代的對象（如string、list、tuple、dictionary、file等）被用來構成一個循環(huán)