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HeimBackend-EntwicklungPython-Tutorial如何看待 C++ 越来越像 Python 这个说法?

相关链接:C++ Has Become More Pythonic
中文链接:你们以为我在学C++?其实我在学 Python

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一初学python者问禅师:为什么一个动态而不是静态的语言,一个应用领域更多是在shell/php和java领域的语言天天会和C++比较呀?
禅师拿起新华字典贴脸上.
初学者恍然大悟:是了!编程的本质,不过都是代码尔.就像各种文学逃不过一本字典.
禅师跳起来一个爆栗:我是说你们脸皮和字典一样厚! 说说我翻译那篇文章的初衷吧。

其实就俩字:好玩。

那会恰好对 Python 挺着迷的, 工作上又一直使用 C++。突然发现,用 C++ 来模仿 Python 的一些特性,即锻炼了 C++ 的编码能力,熟悉了 C++ 新标准的语法,又了解了 Python 的基本语法,和一些 "奇技淫巧"。这种杂糅的学习方法,个人觉得挺新颖,又很适合初学者。

我那篇文章的最后给了两个链接是原文没有的:
  • 如何编程求解 100 以内的质数? - Milo Yip 的回答
  • ryanhaining/cppitertools · GitHub
这么玩的人,早就有了。难道真的就我一个人觉得很有意思?

万万没想到,这也能扯到语言之争。。。
万万没想到,这也能变成黑这黑那。。。

用很戏谑,不正紧的语言来描述这么个玩法,竟然仍然被理解成一种貌似严肃的说法了。。。
不知道原作者真实的想法,而我肯定不会把『C++ 模仿 Python』信以为真的。。。

能不能不要总是这么无聊。
非要板起脸说说这个脑残,那个菜的。
看看一些有趣的东西,乐呵乐呵得了呗。 Python 本来就打杂家拳的,你随便举个被 Python 学来的 feature 都可以说某某语言越来越像 Python 啊……

  • Range Loop 是好,但 C++ 这语法不是 Java 的么。
  • Python 个动态类型帮 C++11 的静态类型 + 类型推导唯一的相似点是你不用显式声明类型,除此之外根本就是两码事。
  • 能脑补 BS 老爹要是因为一个语法糖就羞愧,「也是醉了」。语言层面提供一套默认的 list/tuple/dict 实现是好的,但吹成这样也太 naive 了吧。
  • Lambda 居然变成 Python 的大神器,抱歉各位我出去笑会。
  • 这年头这种程度的标库不是温饱级别的配置了么。
  • 至于 Variadic Function,C 都有……但这跟 initializer_list 那个 homogeneous list 压根就是两码事好不好。

这种啥都不懂的井底之蛙 Python 脑残粉,你让他写两天 Haskell 他就乖乖闭嘴了。

别逗了,明明就是 C++ 和 Python 都在学 Lisp(逃 跪求python出concept mapping配合模板偏特化(动态语言的话应该叫开放式的动态的multiple dispatching),这两个搞出来了,我就承认。 Haskell 表示笑而不语 文章里举例的特性应该是现代高级语言都具备的,不能说是谁抄谁 c++可是背负着高性能的枷锁追赶脚本语言哦,所以别再比较了,没意义。 这真的不是在黑?

可人又说了,Python 里创造个 Dictionary 简单的跟什么一样6。

myDict = {5: "foo", 6: "bar"}
print(myDict[5])

切,C++ 本身就有 map 类型,现在又多了个哈希表 unordered_map,更像了:

auto myDict = std::unordered_map<int, const char*>{ { 5, "foo" }, { 6, "bar" } };
std::cout << myDict[5];
Stellungnahme
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Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenPython für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenApr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

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Python in Aktion: Beispiele in realer WeltPython in Aktion: Beispiele in realer WeltApr 18, 2025 am 12:18 AM

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Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

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Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

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Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

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