Visual Basic (略して VB) は、Microsoft によって開発された一般的なオブジェクトベースのプログラミング言語です。構造化されたモジュール式のオブジェクト指向のビジュアル プログラムであり、開発環境を支援するイベント駆動型のメカニズムが含まれています。 . デザイン言語。 Microsoft 独自の製品開発に使用できる言語です。
#最大の違いは、VB は Windows 上でのみ使用でき、オープン ソースではないことです。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
Python はオープンソースであり、クロスプラットフォームで使用できます。
これは、VB が利用できないという意味ではありません。実際、VB はさまざまな場所で使用できます。たとえば、よく話題になるマイコンなどの機械装置の多くは C 言語で書かれています。しかし、VB言語は制御にも使用されます。もちろん、Python には Raspberry Pi があります。
実際、Microsoft は Python に非常に友好的です。あるいは、Python グルーのパフォーマンスが非常に優れているため、Microsoft の現在のオフィスには Python API インターフェイスがあり、独自の VBA をガベージバケツに放り込むことになります。 Microsoft のビッグデータ Azure にも Python インターフェイスがあります。書くことになると、VB は Python ほど楽しくありません。Python は VB でできることはすべてできますが、それは本当に恥ずかしいことです。今、VB で書くことに戻りましたが、私が感じるすべての不快感は Python に慣れていることが原因です。 。
開発速度の観点から見ると、Python には必要なものがすべて揃っていますが、VB ではどうでしょうか?まったく同じレベルではありません。 「言葉はあまり使いたくないんです。VBがダメというわけではありません。特殊な場合にも使えます。例えばウィンドウ上で何かを作りたい場合は、C#とVBが良いのではないでしょうか?」
最後に、オープンソースについて学ぶべき理由について話させてください。本当に、これが私の急速な上達への鍵です。まず第一に、オープンソース コードがどのように要件を実現するかを知り、その後で解決することができます。次善の策として、最悪のことは、たとえば、問題が発生した場合に、大量のドキュメントとオープンソース コードがそこに置かれており、それらを自分で読むことができることです。 Pythonのソースコード。
人々の時間は限られているので、自分が好きで、自分を大切にしてくれる言語を選択してください。
一部の批評家は、Visual Basic は子供や初心者プログラマー向けの言語であり、設計当初からシンプルな言語であると主張しています。 C および Java の一部の機能は VB には表示されません。開発の利便性とスピードを実感しながらも、コンパイル時の型や宣言のチェックなど一部の機能はデフォルトでオフになっています。このように、「未定義型」のようなエラーが発生するのをイライラしながら眺めながら、VBの使いやすさを嘆くプログラマもいます。
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPythonとVBではどちらが簡単ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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