python的特点
1.软件质量(特色)
在很大程度上,python更注重可读性、一致性和软件质量,python的设计致力于可读性,带来了比其他语言更优秀的可重用性和可维护性,python秉承了一种独特的简洁和高可读性的语法,以及一种高度一致的编程序模式。
2.提高开发者效率(特色)
相对于C、C++、Java等编辑/静态类型语言,python的开发效率提升了3-5倍,也就是说代码量是其他编程语言的1/5-1/3,而且无需编译、链接步骤,提高程序员效率
3.程序可移植性
绝大多数python程序能不做任何修改即可在所有主流计算机平台上运行,此外,python提供多种可选的独立程序,如用户图形界面、数据库接入、基于web系统、还提供了操作系统接口等。
4.标准库
python内置了众多预编译并可移植的功能模块,涵盖了从字符模式到网络编程等一系列应用级编程任务;此外,python可通过自行开发的库和众多的第三方库简化编程,第三方库包括网站开发、数值计算、串口编写、游戏开发等各个应用场景。
5.组件集成
python脚本通过灵活的集成机制轻松的与应用程序的其他部分进行通信,这种集成使得python成为产品定制和扩展的工具,如今,python程序可以与C、C++相互调用,可以与java组件集成,与COM、.NET矿建通信。
6.享受编程乐趣
python的易用性和强大的内置工具和第三方库使得编程成为一种乐趣而不是琐碎的重复劳动。
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Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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