La différence entre Python et C++

Efficacité d'exécution : C++ >> Python

Le code Python et C++ finiront par devenir CPU instructions à exécuter, mais en général, comme inverser et fusionner deux chaînes, Python finira par convertir beaucoup plus d'instructions CPU que C++.

Tout d'abord, Python a plus de choses que C++ et a traversé plus de couches. Même les nombres en Python sont des objets !!! (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Deuxièmement, Python est interprété et exécuté, et il y a une couche d'interpréteur entre lui et le CPU de la machine physique, tandis que C++ est compilé et exécuté, qui est directement du code machine. Le compilateur peut effectuer certaines optimisations lors de la compilation.

Il n'y a donc pas de comparaison en termes d'efficacité opérationnelle.

Efficacité du développement : Python >> C++

Ce que Python peut faire en une ou deux lignes de code, le C++ nécessite souvent beaucoup d'écriture. Utilisez C++ pour analyser Json et vous comprendrez. Il est très probable que plusieurs jours se soient écoulés et que vous soyez toujours en train de déboguer le bogue, la mémoire fuit à nouveau et vous serez très heureux.

En termes d'efficacité de développement, Python est beaucoup plus rapide que C++, alors je dis : "La vie est courte, j'utilise Python."

La structure des fichiers est différente.

C++ et Python doivent importer ou #include la bibliothèque lors du référencement de la bibliothèque, mais lors de l'utilisation de la bibliothèque standard, Python n'a pas besoin d'importer la bibliothèque. Je pense que Python devrait ajouter toutes les bibliothèques par défaut, donc l'efficacité d'exécution du code est inférieure à celle du C++, mais lorsque Python fait référence à des bibliothèques tierces, les deux sont presque les mêmes.

Le format d'écriture et la grammaire sont différents.

Depuis l'apparition de Python en 1991, de nombreux langages intermédiaires et de haut niveau sont apparus auparavant. Par conséquent, la conception de Python s'appuie sur les caractéristiques de nombreux autres langages de haut niveau et a été. transformé par l'inventeur pour rendre la syntaxe plus concise. On peut dire qu'il est un maître en toutes choses. Python est très similaire au langage m de MATLAB. Le format grammatical de Python est différent des autres langages conventionnels qui nécessitent l'utilisation d'une instruction avant de pouvoir être utilisé. Il est extrêmement flexible et est entièrement orienté vers les développeurs de niveau supérieur.

Fonctionnalité étendue.

Les autres langages de programmation ont leurs propres limites. Bien sûr, c'est un problème inévitable pour tout langage. Mais les fonctionnalités de Python sont mieux étendues que celles des autres langages. Par exemple, le traitement des chaînes, les problèmes de valeur de retour de fonction... ceux-ci sont plus adaptés aux besoins pratiques de résolution de problèmes.

Les bibliothèques écologiques sont différentes.

Le plus grand avantage de Python est l'open source qui permet d'optimiser plus rapidement et mieux son développement en s'appuyant sur la collaboration de dizaines de millions de personnes. Il existe des centaines de milliers de bibliothèques écologiques Python. Un si grand nombre de bibliothèques écologiques sont des personnalisations et des transformations professionnelles que tous les horizons utilisent Python pour s'adapter aux conditions locales et aux caractéristiques de chaque profession. la langue a. Ceci Caractérisé par des différences dans les niveaux d’évolution. C'est comme si les humains savaient mieux penser, utiliser les outils et le langage, alors que les autres animaux n'avaient pas cette capacité. Après l’amplification du temps, les humains ont complètement surpassé les autres animaux. Python est comme les humains. Parce qu'il a une écologie, il a la capacité d'évoluer. La manifestation de l'évolution est l'expansion rapide de sa bibliothèque écologique, ce qui la rend inégalée par d'autres langages. Demandez-lui comment il comprend que la collaboration ouverte confère au langage de programmation Python un cycle de vie plus long et des fonctions plus puissantes.

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