Vor- und Nachteile der Python-Sprache:
Vorteile
Pythons Positionierung ist „elegant“, „klar“ und „einfach“ Daher scheinen Python-Programme immer einfach und leicht verständlich zu sein. Anfängern, die Python lernen, fällt der Einstieg nicht nur leicht, sondern sie können auch sehr, sehr komplexe Programme schreiben, wenn sie in Zukunft tiefer gehen.
Die Entwicklungseffizienz ist sehr hoch. Wenn Sie eine Funktion über den Computer realisieren möchten, stehen Ihnen nach dem direkten Download entsprechende Module zur Verfügung Aufruf, in der Basisbibliothek Die Entwicklung erfolgt auf der Grundlage des vorherigen Entwicklungszyklus, wodurch der Entwicklungszyklus erheblich verkürzt und eine Neuerfindung des Rads vermieden wird.
Hochsprache – Wenn Sie ein Programm in Python schreiben, müssen Sie nicht über Details auf niedriger Ebene nachdenken, z. B. wie Sie den von Ihrem Programm verwendeten Speicher verwalten
Portable Funktionen ————Aufgrund seiner Open-Source-Natur wurde Python auf viele Plattformen portiert (mit Modifikationen, damit es auf verschiedenen Plattformen funktionieren kann). Wenn Sie die Verwendung systemabhängiger Funktionen sorgfältig vermeiden, können alle Ihre Python-Programme ohne Änderungen auf fast jeder Systemplattform auf dem Markt ausgeführt werden Wenn Sie einen Teil Ihres Codes schneller ausführen möchten oder möchten, dass bestimmte Algorithmen privat bleiben, können Sie Teile Ihres Programms in C oder C++ schreiben und sie in Ihrem Python-Programm verwenden.
Einbettbarkeit——Sie können Python in Ihr C/C++-Programm einbetten, um Ihren Programmbenutzern Skriptfunktionen bereitzustellen.
Nachteile: Langsame Geschwindigkeit: Python läuft viel langsamer als die Sprache C und ist langsamer als JAVA. Der Hauptgrund dafür ist, dass viele sogenannte Experten Python nicht verwenden. Die hier erwähnte langsame Ausführungsgeschwindigkeit kann von Benutzern in den meisten Fällen nicht direkt wahrgenommen werden. Sie muss beispielsweise mit Hilfe von Testtools wiedergegeben werden. In C dauert die Ausführung eines Programms beispielsweise 0,01 Sekunden Auf diese Weise ist die C-Sprache direkt 10 Sekunden schneller als Python, was sehr übertrieben ist, aber Sie können es nicht direkt mit bloßem Auge wahrnehmen, da die kleinste Zeiteinheit, die ein normaler Mensch wahrnehmen kann, etwa 0,15 bis 0,4 Sekunden beträgt, haha. Tatsächlich kann Python in den meisten Fällen die Geschwindigkeitsanforderungen Ihres Programms vollständig erfüllen, es sei denn, Sie möchten eine Suchmaschine schreiben, die extrem hohe Geschwindigkeitsanforderungen stellt. In diesem Fall wird natürlich empfohlen, C zur Implementierung zu verwenden.
Der Code kann nicht verschlüsselt werden, da PYTHON eine interpretierte Sprache ist und der Quellcode in Textform gespeichert wird. Ich denke jedoch nicht, dass dies ein Nachteil ist, wenn Ihr Projekt dies erfordert verschlüsselt sein, dann sollten Sie es gar nicht erst mit Python implementieren.
Threads können das Problem mehrerer CPUs nicht ausnutzen. Dies ist einer der am meisten kritisierten Mängel von Python. GIL, der Global Interpreter Lock, ist ein Tool, das von Computerprogrammiersprachen-Interpretern verwendet wird, um Threads zu synchronisieren Es wird jeweils ein Thread ausgeführt, und der Python-Thread ist der native Thread des Betriebssystems. Es handelt sich um einen Pthread unter Linux und einen Win-Thread unter Windows. Die Ausführung des Threads wird vollständig vom Betriebssystem geplant. Ein Python-Interpreterprozess verfügt über einen Hauptthread und mehrere Threads zur Ausführung von Benutzerprogrammen. Selbst auf Multi-Core-CPU-Plattformen ist die parallele Ausführung von Multi-Threads aufgrund der Existenz von GIL verboten. Was die Kompromisslösung für dieses Problem betrifft, werden wir später in den Thread- und Prozesskapiteln ausführlich darauf eingehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHängt die Python-Sprache von der Plattform ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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