


Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C terkenal dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.
Pengenalan
Dalam dunia pengaturcaraan, Python dan C tidak diragukan lagi dua bintang yang mempesonakan. Mereka masing -masing bersinar dalam bidang yang berbeza, dan memilih bahasa mana yang sering digunakan bergantung pada senario dan keperluan aplikasi tertentu. Hari ini, kami akan menyelam perbandingan Python dan C dalam aplikasi dan menggunakan kes -kes untuk membantu anda memahami kekuatan dan kelemahan kedua -dua bahasa ini dan membuat pilihan yang lebih bijak dalam projek anda.
Bacalah artikel ini dan anda akan belajar tentang ciri -ciri teras Python dan C, kes permohonan mereka dalam industri yang berbeza, dan bagaimana memilih bahasa yang tepat berdasarkan keperluan projek anda.
Asas Python dan C
Mari kita mulakan dengan asas -asas. Python adalah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek yang dikenali untuk kesederhanaan dan kebolehbacaannya. Ia digunakan secara meluas dalam sains data, pembelajaran mesin, pembangunan web dan bidang lain. C adalah bahasa yang disusun yang terkenal dengan keupayaan kawalan yang tinggi dan asasnya. Ia sering digunakan dalam pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan, dan sistem tertanam.
Sintaks Python adalah ringkas dan memerlukan sedikit simbol tambahan untuk menentukan blok kod, yang menjadikannya sangat mesra pemula. Sebagai contoh, pemahaman senarai Python membolehkan kami dengan mudah membuat dan memanipulasi senarai:
# Buat senarai dataran dengan dataran menggunakan komprehensif senarai = [x ** 2 untuk x dalam julat (10)] cetak (dataran) # output: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Sebaliknya, sintaks C lebih kompleks dan memerlukan pengurusan manual memori dan penunjuk, yang menjadikannya lebih sesuai untuk senario di mana prestasi tinggi dan kawalan asas diperlukan. Sebagai contoh, C boleh digunakan untuk melaksanakan struktur data yang cekap:
#include <iostream> #include <vector> int main () { std :: vektor <int> dataran; untuk (int x = 0; x <10; x) { kuadrat.push_back (x * x); } untuk (int persegi: dataran) { std :: cout << square << ""; } std :: cout << std :: endl; // output: 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 kembali 0; }
Medan aplikasi Python dan C
Bidang Aplikasi Python
Python terkenal dengan perpustakaan dan ekosistemnya yang kuat, terutamanya dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin. Senario biasa untuk analisis data menggunakan Python adalah menggunakan perpustakaan Pandas untuk memproses data:
Import Pandas sebagai PD # Buat nama data mudah data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'umur': [25, 30, 35]} df = pd.dataFrame (data) # Cetak DataFrame Cetak (DF)
Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask Python membolehkan pemaju untuk membina aplikasi web yang cekap dengan cepat. Sebagai contoh, gunakan Flask untuk membuat perkhidmatan web yang mudah:
dari Flask Import Flask app = flask (__ name__) @App.Route ('/') def hello_world (): kembali 'Hello, dunia!' jika __name__ == '__main__': app.run (debug = benar)
Python juga sangat baik dalam tugas automasi dan skrip, dan sering digunakan dalam kerja pentadbir sistem dan jurutera DevOps.
C Medan Aplikasi
C digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan kerana prestasi tinggi dan kawalan langsung perkakasan. Sebagai contoh, C memainkan peranan penting dalam pembangunan kernel sistem operasi:
#include <iostream> void kernel_function () { std :: cout << "fungsi kernel berjalan" << std :: endl; } int main () { kernel_function (); kembali 0; }
Dalam pembangunan permainan, kelebihan prestasi C menjadikannya bahasa pilihan untuk banyak enjin permainan. Sebagai contoh, melaksanakan gelung permainan mudah menggunakan C:
#include <iostream> permainan kelas { awam: void run () { sementara (benar) { kemas kini (); render (); } } Swasta: void update () { std :: cout << "Mengemas kini keadaan permainan" << std :: endl; } void render () { std :: cout << "rendering game" << std :: endl; } }; int main () { Permainan permainan; game.run (); kembali 0; }
C juga sangat berguna dalam sistem tertanam kerana ia boleh mengendalikan sumber perkakasan secara langsung dan mencapai kawalan masa nyata yang cekap.
Contoh penggunaan
Penggunaan asas python
Kesederhanaan Python menjadikannya sangat baik dalam prototaip dan skrip yang cepat. Sebagai contoh, tulis skrip mudah untuk membaca kandungan fail:
# Baca kandungan fail dengan terbuka ('contoh.txt', 'r') sebagai fail: kandungan = file.read () Cetak (Kandungan)
Penggunaan asas c
Kuasa C terletak pada kawalannya terhadap sumber yang mendasari. Sebagai contoh, tulis program mudah untuk memanipulasi ingatan:
#include <iostream> int main () { int* ptr = baru int (10); std :: cout << "Nilai di ptr:" << *ptr << std :: endl; Padam PTR; kembali 0; }
Penggunaan lanjutan
Penggunaan lanjutan Python termasuk menggunakan penghias untuk meningkatkan fungsi fungsi:
# Gunakan penghias untuk merakam masa pelaksanaan masa import fungsi def timing_decorator (func): Def Wrapper (*args, ** kwargs): start_time = time.time () hasil = func (*args, ** kwargs) end_time = time.time () cetak (f "{func .__ name__} mengambil {end_time - start_time} saat untuk dijalankan.") Keputusan pulangan Kembali pembalut @timing_decorator def slow_function (): Time.Sleep (2) kembali "Selesai" SLOW_FUNCTION () # output: SLOW_FUNCTION mengambil 2.00 ... saat untuk dijalankan.
Penggunaan lanjutan C termasuk menggunakan templat untuk melaksanakan pengaturcaraan generik:
#include <iostream> templat <typename t> T max (t a, t b) { kembali (a> b)? A: B; } int main () { std :: cout << max (10, 20) << std :: endl; // output: 20 std :: cout << max (3.14, 2.71) << std :: endl; // output: 3.14 kembali 0; }
Kesilapan biasa dan tip debugging
Kesalahan umum dalam Python termasuk isu lekukan dan kesilapan jenis. Sebagai contoh, ralat lekukan boleh menyebabkan ralat sintaks:
# Kesilapan indentasi contoh_function (): cetak ("Ini akan menyebabkan lekukan")
Dalam C, kesilapan biasa termasuk kebocoran memori dan kesilapan penunjuk. Sebagai contoh, lupa untuk memori yang diperuntukkan secara dinamik boleh menyebabkan kebocoran memori:
// Contoh kebocoran memori int main () { int* ptr = baru int (10); // terlupa padam ptr; kembali 0; }
Debugging kesilapan ini memerlukan penggunaan alat debugging dan kod diperiksa dengan teliti. Python PDB dan C GDB adalah alat penyahpepijatan yang sangat berguna.
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Pengoptimuman Prestasi Python
Pengoptimuman prestasi dalam Python biasanya melibatkan penggunaan struktur data dan algoritma yang lebih cekap. Sebagai contoh, menggunakan set
bukan list
untuk pemeriksaan ahli dapat meningkatkan prestasi dengan ketara:
# Gunakan set untuk ahli memeriksa my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_set = set (my_list) # Periksa cetakan ahli (3 dalam my_list) # output: Benar Cetak (3 dalam my_set) # output: Benar, tetapi lebih cepat
Pengoptimuman prestasi c
Pengoptimuman prestasi C biasanya melibatkan pengurusan memori dan pengoptimuman algoritma. Sebagai contoh, menggunakan std::vector
dan bukannya array gaya C dapat meningkatkan keselamatan dan prestasi kod anda:
#include <vector> #include <iostream> int main () { std :: vektor <int> vec = {1, 2, 3, 4, 5}; std :: cout << vec [2] << std :: endl; // output: 3 kembali 0; }
Amalan terbaik
Sama ada Python atau C, menulis kod yang boleh dibaca dan dikekalkan adalah amalan terbaik. Sebagai contoh, nama dan komen berubah yang bermakna digunakan dalam Python:
# Gunakan nama pembolehubah yang bermakna dan komen def calculate_average (nombor): "" " Mengira nilai purata senarai nombor yang diberikan. "" " Jumlah = Jumlah (nombor) kiraan = len (nombor) Pulangan Jumlah / Kira Jika Kira> 0 Lain 0
Di C, anda dapat menguruskan sumber secara berkesan dengan mengikuti prinsip RAII (pengambilalihan sumber adalah inisialisasi) Prinsip:
#include <iostream> sumber kelas { awam: Sumber () {std :: cout << "sumber yang diperoleh" << std :: endl; } ~ Sumber () {std :: cout << "Sumber dikeluarkan" << std :: endl; } }; int main () { { Sumber res; // Sumber diperoleh apabila mereka memasuki skop dan dibebaskan secara automatik apabila mereka meninggalkan skop} kembali 0; }
Meringkaskan
Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan bahasa mana yang hendak dipilih bergantung kepada keperluan khusus projek. Python bersinar dalam sains data, pembangunan web dan tugas automasi dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, sementara C menduduki kedudukan penting dalam pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam dengan prestasi tinggi dan keupayaan kawalan asasnya. Dengan memahami bidang permohonan dan kes penggunaannya, anda boleh memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai dengan projek anda.
Atas ialah kandungan terperinci Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)

ToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,

Senarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

Themostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
