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HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialC/C++ 这类更底层的语言,如果把平时常用的高级函数和功能都实现,能否达到 Python 的开发效率?

不是指重新实现一遍 Python。

回复内容:

Greenspun's tenth rule,与君共勉:
Any sufficiently complicated C or Fortran program contains an ad hoc, informally-specified, bug-ridden, slow implementation of half of Common Lisp. 谢谢邀请。

这个问题的目的有点可疑。读过这里的大部分回答之后,我的感觉是,也许我们都误解了提问者的意思。我猜提问者的意图跟 Python 没关系,真实的意思是:「我们能不能把尽可能多的 C/C++ 常用功能塞进标准库,让 C/C++ 程序员不再需要打理各种细节」。至于所谓「达到和 Python 的开发效率」,只是一个比方。

如果我的猜测没有错,那么我的回答是:可以,但只在具体的领域有效。

熟悉分布式程序设计的老程序员可能会记得 CORBA 和 ICE。CORBA 是老一辈的分布式架构,C/C++ 绑定时用的是 C 字符串类型;而 ICE 则直接用了 C++ 标准库的字符串。不仅如此,ICE 大量用了 STL 标准库。具体到开发效率时,ICE 的 C++ 绑定确实让我省去了大量时间折腾 CORBA 里的 C 字符串分配和释放问题,做个小应用确实轻松了很多。

但为什么我说只在具体领域内有效?因为 C/C++ 的定位决定它存在巨大的限制。仍然是字符串的例子:有谁知道有多少广为使用的 C++ 库没有实现自己的字符串类么?ICU、WxWidget、Qt、MFC,还有很多流行的库,都这样重新发明着轮子。我无意追问为什么我们会面对如今这种混乱的情况:这是个历史问题。无论如何,C++ 使用库碎片化已经是事实,无法如果。

既然不能如果,现在再谈重建标准功能库,就只能限定在某个具体的框架里,比如 MFC,比如 Qt。在这些具体的框架之内,确实可以有比纯利用 C++ 标准库高得多的开发效率。唯一的问题:请别超出框架的范围,不然就可能给自己惹麻烦。

那么,在理想情况下我们能不能达到 Python 的开发效率?也许可以吧,不过如果理想都达不到,我想我们还是别讨论了,立足现实更好些。 C/C++本质上是Raw Memory Processing语言

如果你不需要处理原始用户态内存,却选择了C/C++,说明你不理解C/C++

因为你放弃了这两个语言最有用的功能 你说的是用 C/C++ 写个 DSL? 不能。
你会花和Python差不多的时间构思。
Python两倍的时间打字。
Python一百倍的时间编译。
比以上加起来还多十倍的时间debug内存越界和野指针。 c++的时候觉得最影响开发效率的我觉得是没法像python那样对什么东西都可以print出来。
和成熟的logging日志库来帮助调试。
所以在开发c++的时候自己写了一个头文件库。没有依赖,就没有伤害。
直接include进来就可以使用的。
github.com/yanyiwu/limo
hope it will help 首先回答问题,不行!(仅回答c++语言)
从语言本身角度,c++不是为了这种生产环境设计,就算再多的类库,再多的补丁,实现再多的python功能,她还是c++,该有的c++功能还是有,而更多功能当然带来更复杂的逻辑,所以并不能像python一样快速开发。而且这个C++库恐怕会大到普通pc无法容忍的地步,编译时间和大小都不是普通用户能承受的。

但是!!如果拥有一个非常大的类库,确实大大增加c++的学习成本,同时增加c++的复杂性,同时,c++的源代码会变得比较简短也是事实,如果库写的不错,代码简化之后和python差距不大,或者更像一种神奇的c++类似的内存自动管理语言。

我现在刚接触了一个非常大的C++库,现在正在学习,个人感觉就像在用一门完全陌生的语言,各种调用都要查询很久文档才能写出几行代码,但是如果熟练的话,应该能够做到原来C++至少一半的代码量就解决相同问题。 为什么不理解成:有人为了用C/C艹语言实现高开发效率,最后发明了Python呢?

你觉得CPython里的C是啥意思… objectivec 嘛
开发速度快 但是执行速度慢 C++11 + STL + boost 的开发效率大可与 Python 一战,不过编译速度不能比
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Stellungnahme
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