


Mengapa pembangun Python tidak begitu mengambil berat tentang kelambatan Python berbanding bahasa lain?
Python, bahasa pengaturcaraan yang telah menawan hati ramai pembangun, ialah peranti serba boleh yang digunakan dalam pelbagai bidang, daripada pembangunan internet kepada penyelidikan saintifik Walaupun dijenamakan sebagai bahasa beransur-ansur berbanding dengan C++, Java, atau Rust, peminat Python kekal teguh dalam cinta mereka terhadap bahasa Dalam artikel ini, kita akan menyelidiki sebab pembangun Python tidak gentar dengan had prestasi mereka dan mendedahkan kelebihan unik yang ditawarkan Python berbanding bahasa yang lebih pantas bahasa yang patut dihayati, tanpa mengira kelajuannya.
Pertama sekali, bahasa pengaturcaraan adalah seperti wira-wira dengan kebolehan dan kemahiran unik, masing-masing direka untuk menyelesaikan cabaran tertentu. Antaranya, Python ialah wira yang memfokuskan kepada kejelasan dan kemudahan penggunaan. Kekuatan Python terletak pada kebolehbacaannya, yang menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk kedua-dua orang baru dan pakar. Tetapi jangan tertipu dengan penampilannya yang ringkas, Python ialah wira serba boleh yang boleh mengendalikan pelbagai tugas daripada penambahbaikan internet kepada analisis data dan pengkomputeran saintifik. Jadi, jika anda mahukan wira yang boleh cemerlang dalam pelbagai bidang, Python ialah adiwira anda!
Rahsia dalam kalangan pengaturcara Python ialah tidak semua aplikasi memerlukan prestasi yang sangat pantas. Kebanyakan aplikasi ini menggunakan Python untuk tugasan tidak kritikal prestasi seperti skrip, analisis data dan pembangunan web. Python tidak selalunya bahasa terpantas, tetapi dalam beberapa kes, kelewatan masa pelaksanaan yang kecil adalah harga yang kecil untuk membayar produktiviti dan kelebihan yang luar biasa yang ditawarkan Python. Oleh kerana seni binanya yang ringkas dan mudah digunakan, Python ialah rakan yang ideal untuk menguji konsep baharu dengan pantas dan mencuba pendekatan yang berbeza. Jadi, mengapa tidak menjadi pembangun Python dan rasai sendiri bahasa yang berkuasa dan fleksibel ini?
Selain itu, Python cemerlang dalam melaksanakan tugas yang kompleks berkat ekosistem perpustakaan dan alatannya yang luas. Pustaka ini ditulis dalam C atau bahasa berprestasi tinggi lain dan menyediakan kod yang dioptimumkan yang boleh digunakan oleh pembangun Python tanpa perlu menulisnya sendiri. Sebagai contoh, perpustakaan NumPy memainkan peranan penting dalam pengkomputeran saintifik. Ia ditulis dalam C dan menyediakan pengaturcara Python dengan akses pantas kepada operasi algebra linear. Satu lagi contoh ketara ialah perpustakaan Pandas, yang penting untuk analisis data dan menyediakan kod yang dioptimumkan untuk mengurus set data yang besar. Ringkasnya, perpustakaan dan alatan Python adalah seperti wira-wira, membantu pembangun menyelesaikan masalah dan membolehkan mereka bekerja dengan lebih bijak dan lebih cekap.
Selain itu, jangan biarkan reputasi Python kerana lambat menipu anda! Dengan perkakasan canggih terkini, fungsi Python berjalan lebih pantas berbanding sebelum ini. Walaupun Python bukanlah bahasa pengaturcaraan terpantas, ramai pembangun mendapati bahawa kelajuan sistem komputer moden jauh mengatasi sebarang masalah prestasi. Selain itu, sumber pengkomputeran berasaskan awan menjadi semakin popular, membolehkan pembangun meningkatkan atau menurunkan mengikut keperluan. Dengan perkakasan khusus seperti GPU yang disediakan oleh perkhidmatan awan, pembangun Python boleh mempercepatkan aplikasi mereka dan mencapai hasil sepantas kilat. Jadi jangan risau tentang kelajuan Python! Dengan perkakasan moden dan pengkomputeran berasaskan awan, kemungkinan yang tidak berkesudahan menanti anda.
Jadi, adakah anda ingin menjadi sebahagian daripada komuniti Python yang bertenaga? Python mempunyai banyak alat untuk mempelajari dan menggunakan bahasa, termasuk kursus dalam talian, dokumentasi dan forum, berkat populariti globalnya. Namun, apa yang terbaik? Populariti Python telah mencipta banyak peluang pekerjaan untuk pembangun yang berkelayakan. Jadi kenapa tunggu? Tidak kira bagaimana prestasinya, pelajari Python sekarang dan buka dunia peluang kerjaya yang menarik.
Kesimpulan
Pembangun Python mungkin tidak konsisten mempertimbangkan kelajuan bahasa yang lebih perlahan, tetapi itu tidak bermakna ia bukan pilihan yang baik untuk banyak aplikasi. Dengan antara muka mesra pengguna, kebolehsuaian, dan pelbagai perpustakaan dan peranti, Python boleh menjadi pilihan pertama pembangun di seluruh dunia. Jangan biarkan kelemahan prestasinya menghalang anda - dengan perkakasan moden dan sumber pengkomputeran awan, Python masih boleh menjadi kuat. Tambah pada fakta ini bahawa Python mempunyai komuniti yang berkembang maju dan sumber pembelajaran yang tidak berkesudahan, dan tidak hairanlah ia menjadi pilihan popular bagi mereka yang ingin mengembangkan kemahiran pengaturcaraan mereka dan memajukan kerjaya mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa pembangun Python tidak begitu mengambil berat tentang kelambatan Python berbanding bahasa lain?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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.

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

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa