大三狗,想要大四找到一线城市工作,主要方向是linux下编程,有linux c编程经验,最近一直在纠结是学c++还是python,请求各位解答,小弟拜谢…
回复内容:
有等答案的功夫python就学完了。 基本上只要是靠谱的公司都不是看你现在会什么语言才要你的。基本上找工作的时候也别抱着『我会XXX』就妄想这辈子只靠这个语言工作。 两个都学,并且还要学Python的C API。这样就可以任意互相调了。 28原则吧 80%精力学习c++ 20精力学习一门脚本语言
主要看楼主以后方向吧 如果是网络安全python肯定需要 如果是游戏可以先学lua
光学习语言是不行的 多看看优秀的源码的 openresty skynet stl
对于python可以先过书 几天搞定一个高级话题 如装饰器 迭代器 协程 元类
学一门学累了 看看csapp 算法导论 挺好 要完成一些成规模的项目,软件架构与性能都必不可少。C++正是为此而生,在尽量不牺牲性能的情况下,提供高层次抽象所需的功能。毕竟C所缺少的命名空间、高级数据结构等,使其完成大规模项目是有一定困难的。
不过C++并不是解决该问题的唯一方案。很多其他方案并不专注于同时确保两点,而是将目标集中于更好的软件架构,以及可以接受的性能。Python、Lua等很多语言都是如此。而同时,对于要求性能较高的部分,或者与系统结合紧密的部分,则是交给C模块去处理。这样的思路对大型项目是很有利的,架构方面因为有高级语言的支持而得到了更好的抽象,更容易实现复杂的逻辑。而循环次数较多的部分则交给C去处理。尤其是引入高级语言后,可以迫使人们将传递的数据交给高级语言,而不是C里随处使用全局变量。
所以,以实用的角度讲,Python+C是更好的选择。另外就是C++为了寻求性能与架构的折中而不得不引入很多概念,这些概念使得C++比C要复杂很多,同时其对架构的支持能力却又比高级语言查一截。
总的来说,我的建议是:
1. 学Python,反正很快
2. 学好C,结合具体的系统与函数库
3. 学Python与C结合的方法,比如Python的C模块、Cython、Swig等多种方式
4. 学一点C++语法,毕竟还是有一定概率会用到C++的库,但不要在那些奇怪的C++功能上浪费时间 语言有什么用处?不依附平台、需求和project,语言没有任何价值。
所以不要纠结什么c++、ruby、python、php之类的该如何选,要看你的职业规划、看你的需求和项目。 由c++入python易,由python入c++难 “人生苦短,我用Python”。不过,不要浮躁。
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语言只是做事的方法,你要专注于要做的事情本身。你应该根据实际需要选择合适的技术去学习。如果是想做网站后台,做爬虫,做系统管理……肯定python更好。如果想做游戏,做操作系统级编程,显然c++好很多。
而且,python和c++并非水火不容。两者都是c语言系的,基本语法差别不大,而且在python中的关键部分可以嵌入c/c++/java程序片段。没记错的话,python也被称作一种“胶水语言”。
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从笔记本上摘几句相关的话供参考:
- 『你不应该“嫁”给任何特定的技术,而应该有足够宽的技术背景和经验基础,使自己能针对特定的情景选择好的解决方案。』——《程序员修炼之道》
- 『我永远不会用自己的技术来定位自己,而是用我已经做过的和我将要做的事情来定位自己。技术只是一种做事的方法。』
- 『软件开发界有很多这样肤浅的专业人士,这些人以“专业人士”为借口,只知道一门技术。』——《The Passionate Programmer》
- 『身为合格的程序员,扎实的基础+快速学习能力才是你最可靠的武器。至于何种技术,别担心,不过又是一种微风。』
- 『程序员就是程序员,写得出程序就是程序员。程序员不要在自己脑门上加太多修饰,什么C++程序员,什么Java程序员,什么Windows程序员,什么Linux程序员,这些加了修饰的程序员,其实不容易存活的。』
- 『学编程有点像修炼,心静神宁可以让学习更有效率,浮躁要不得。……不要贪多嚼不烂,一定要精于某一方面。』
- 『学以致用』
- 『学习是一辈子的事,不用着急。』
C和C++都有“开发人员过多精力放在人机对话上”的问题,而python好一些,代码逻辑密度更大,OO也比C++更容易。 语言不是女朋友,你可以有两个的~

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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