프로그램에는 해석된 실행과 컴파일된 실행이라는 두 가지 실행 방법이 있습니다.
PYTHON은 컴파일 없이 해석되고 실행되는 스크립팅 언어이므로 매우 편리하고 빠르며, 크로스 플랫폼이 가능하며 특히 일부 작은 도구와 작은 프로그램을 작성하는 데 적합합니다.
C++는 특정 머신에서 컴파일되고 실행되어야 하는 언어로, 높은 운영 효율성과 안전성, 안정성을 갖추고 있습니다. 그러나 컴파일된 프로그램은 일반적으로 크로스 플랫폼이 아닙니다.
프로그래밍 언어를 배우는 것은 인기가 있든 없든 상관없습니다. 그러나 그것은 특정 분야에서의 역할에 따라 다릅니다. 컴파일과 마찬가지로 현재는 인기가 없지만 일부 산업에서는 여전히 인기가 높습니다. PYTHON은 실제로 매우 강력하지만 3~5년 안에 주류 프로그래밍 언어가 되지는 못할 것입니다. 적어도 Windows 프로그램 개발 세계에서는 그렇지 않습니다.
C++를 주요 학습 방향으로, PYTHON을 보조 도구로 사용하는 것이 좋습니다. 물론 모든 사람이 일반적인 원리를 배울 수 있다면 더 좋을 것입니다.
Python은 게임 개발에서 스크립트 역할을 합니다. 예를 들어 웹 게임에 새로운 기능이 필요한 경우 Python을 보조 개발에 사용할 수 있습니다. C++는 실행 속도가 가장 빠르기 때문에 게임 개발의 핵심 역할을 합니다. 무엇을 배울지는 자신의 관심분야에 따라 다릅니다. 프로그래밍에 대한 생각은 같고, 문제를 해결하는 능력은 시간과 업무 경험의 축적이기 때문입니다. 스크립트 언어는 Python과 Ruby인데 Ruby는 일본어입니다.
개요
해석 및 실행:
통역사는 대상 프로그램을 생성하지 않고 입력 데이터에 따라 그 자리에서 실행합니다.
컴파일 및 실행:
먼저 소스 코드를 대상 언어(예: 기계어)로 컴파일합니다. 언어)을 전달한 다음 링커는 실행을 위해 생성된 대상 프로그램에 연결합니다
구문의 차이점:
1. 들여쓰기
Python에서는 "들여쓰기"에 대한 요구 사항이 비교적 엄격합니다. Python에서는 다양한 수준의 코드 블록을 나타내기 위해 다양한 수준의 들여쓰기가 사용됩니다. 다음 코드:
a = 1 if a == 1: b = 5 b = b + a else: b = 6 b = b + 2
C++에서는 중괄호 쌍 {}을 사용하여 코드 블록을 표시합니다.
2. 전역 변수
Python에서는 함수 정의 내에서 전역 변수의 값을 직접 수정할 수 없습니다. 그렇지 않으면 오류가 직접 보고됩니다. 다음 코드:
def f(x): print a a = a / 2 return a + x a = 3 f(5)
프로그램 파일에서 다음과 같은 오류를 찾을 수 있습니다. 할당 전에 로컬 변수 'a'가 참조되었습니다. 보시다시피 함수 f(x)의 변수 a는 외부 전역 변수가 아닌 지역 변수로 처리됩니다. 다음 코드로 변경하면 오류가 보고되지 않습니다.
def f(x): print a return a +
a = 3 f(5)
함수 내부에서 전역 변수에 접근할 수는 있지만 직접 수정할 수는 없다는 것을 알 수 있습니다. 수정하려면 global을 사용하여 a를 전역 변수로 표시하면 됩니다. 코드는 다음과 같습니다.
def f(x): global a print a a = a / 2 return a + x a = 3 f(5)
3. for 문의 형식
Python에서 for 문의 형식은 다음과 같습니다. :
for iter_var in iterable_object: suite_to_repear
파이썬에서는 반복 가능한 객체(예: 문자열, 목록, 튜플, 사전, 파일 등)를 사용하여 루프를 형성하는 것을 볼 수 있습니다.
4. 키워드 매개변수 사용
Python에서는 다음 코드에 표시된 대로 "키워드" 매개변수를 사용하여 함수의 원래 정의에 전달되는 매개변수의 순서를 방해할 수 있습니다.
def fun(sh,ch): return 2*sh + ch print fun(ch = 1, sh = 5)
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위 내용은 C++과 Python의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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