Avantages et inconvénients du langage Python :
Avantages
Le positionnement de Python est « élégant », « clair » et « simple » , donc les programmes Python semblent toujours simples et faciles à comprendre. Les débutants qui apprennent Python sont non seulement faciles à démarrer, mais peuvent également écrire des programmes très, très complexes s'ils approfondissent à l'avenir.
L'efficacité du développement est très élevée. Python dispose d'une bibliothèque tierce très puissante. Fondamentalement, si vous souhaitez réaliser une fonction via l'ordinateur, la bibliothèque officielle Python dispose de modules correspondants pour le support. call, dans la bibliothèque de base Le développement sera effectué sur la base de ce qui précède, ce qui réduit considérablement le cycle de développement et évite de réinventer la roue.
Langage de haut niveau - Lorsque vous écrivez un programme en Python, vous n'avez pas besoin de penser aux détails de bas niveau tels que la façon de gérer la mémoire utilisée par votre programme
Fonctionnalités portables ————En raison de sa nature open source, Python a été porté sur de nombreuses plateformes (avec des modifications pour lui permettre de fonctionner sur différentes plateformes). Si vous évitez soigneusement d'utiliser des fonctionnalités dépendantes du système, tous vos programmes Python peuvent fonctionner sur presque toutes les plates-formes système du marché sans modification
Évolutivité———— —Si vous avez besoin d'une fonctionnalité critique Pour qu'un morceau de votre code s'exécute plus rapidement ou que vous souhaitiez que certains algorithmes restent privés, vous pouvez écrire des parties de votre programme en C ou C++ et les utiliser dans votre programme Python.
Intégration——Vous pouvez intégrer Python dans votre programme C/C++ pour fournir des fonctionnalités de script aux utilisateurs de votre programme.
Inconvénients :
Vitesse lente. Python fonctionne beaucoup plus lentement que le langage C et plus lentement que JAVA. Par conséquent, de nombreux soi-disant experts dédaignent d'utiliser Python. la vitesse d'exécution lente évoquée ici ne peut pas être directement perçue par les utilisateurs dans la plupart des cas. Elle doit être reflétée à l'aide d'outils de test. Par exemple, il faut 0,1 s pour exécuter un programme en C et 0,01 s en Python. de cette façon, le langage C est directement 10 secondes plus rapide que Python, ce qui est très exagéré, mais vous ne pouvez pas le percevoir directement à l'œil nu, car la plus petite unité de temps qu'une personne normale peut percevoir est d'environ 0,15 à 0,4 seconde, haha. En fait, dans la plupart des cas, Python peut répondre pleinement aux exigences de vitesse de votre programme, à moins que vous ne souhaitiez écrire un moteur de recherche ayant des exigences de vitesse extrêmement élevées. Dans ce cas, bien sûr, il est recommandé d'utiliser C pour l'implémenter.
Le code ne peut pas être chiffré car PYTHON est un langage interprété et son code source est stocké sous forme de texte. Cependant, je ne pense pas que ce soit un inconvénient si votre projet nécessite que le code source le soit. être chiffré, alors vous ne devriez pas utiliser Python pour l'implémenter en premier lieu.
Les threads ne peuvent pas tirer parti du problème des processeurs multiples. C'est l'une des lacunes les plus critiquées de Python, le Global Interpreter Lock, un outil utilisé par les interpréteurs de langages de programmation informatique pour synchroniser les threads, ce qui rend les threads uniques. un thread s'exécute à tout moment et le thread de Python est le thread natif du système d'exploitation. Il s'agit de pthread sous Linux et Win thread sous Windows. L'exécution du thread est entièrement planifiée par le système d'exploitation. Un processus interpréteur Python possède un thread principal et plusieurs threads d'exécution de programme utilisateur. Même sur les plates-formes CPU multicœurs, l'exécution parallèle de multi-threads est interdite en raison de l'existence de GIL. Concernant la solution de compromis à ce problème, nous en discuterons en détail plus tard dans les chapitres sur le fil de discussion et le processus.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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