c和python
Ⅰ c++與python有什麼區別
具體區別有三方面:
一、語言不同
其中C++語言屬於編譯型語言,程序在執行之前需要一個專門的編譯過程,把程序編譯成為機器語言的文件。
Python語言是解釋型語言,該語言編寫的程序不需進行預先編譯,以文本方式儲存代碼,會將代碼一句一句直接運行。
二、時間點不同
兩者區別在於翻譯時間點不同。C++在前,而Python在後。
三、兼容性不同
Python解釋器易於擴展,可以使用C或C++(或者其他可以通過C調用的語言)擴展新的功能和數據類型。
Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫,提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。
Ⅱ python 與C的區別
python與C的區別如下。
1、語言類型不同。
Python是一種動態類型語言,又是強類型語言。它們確定一個變數的類型是在您第一次給它賦值的時候。C 是靜態類型語言,一種在編譯期間就確定數據類型的語言。大多數靜態類型語言是通過要求在使用任一變數之前聲明其數據類型來保證這一點的。
2、對象機制不同。
Python中所有的數據,都是由對象或者對象之間的關系表示的,函數是對象,字元串是對象,每個東西都是對象的概念。每一個對象都有三種屬性: 實體,類型和值。
C中沒有對象這個概念,只有「數據的表示」,比如說,如果有兩個int變數a和b,想比較大小,可以用a == b來判斷,但是如果是兩個字元串變數a和b,就不得不用strcmp來比較了,因為此時,a和b本質上是指向字元串的指針,如果直接用==比較, 那比較的實際是指針中存儲的值地址。
3、變數類型不同。
python六個標準的數據類型:Number數字、String字元串、List列表、Tuple元祖、Sets集合、Dictionary字典,數字類型有四種類型:整數、布爾型、浮點數和復數。c語言也可分四類:基本類型、枚舉類型、void的類型、派生類型。基本類型:整數類型、浮點類型。
4、函數庫的使用方法不同。
在C語言中使用那個庫函數,需要引入頭文件用include引入,而在python中需要引入別的模塊或者函數時需要用import引入。
兩者的不同機制是C語言中include是告訴預處理器,這個include指定的文件的內容,要當作本地源文件出現過,而python中的import可以通過簡單的import 導入,或者是 import numpy as np 。
5、全局變數不同。
在C語言中,聲明全局變數,如果值是恆定的,那麼可以直接用#define聲明,如果只是聲明全局,並且變數的值是可變的,那麼直接類似int a 就可以了。
在python中,聲明全局變數時,需要加上global,類似global a,在函數裡面使用的時候需要先聲明global a ,否則直接用a那麼python會重新創建一個新的本地對象並將新的值賦值給他,原來的全局變數的值並不變化。
Ⅲ c語言和python哪一個更實用
作為一名碼農,在工作中發現真是技多不壓身。尤其是編程人員,一招鮮走遍天的時代已經過去。只會一門語言的程序員不是一名好司機!所以這個問題,我的回答是,開發語言沒有好壞之分,都有用處,只是適用范圍不同。
近兩年大數據興起、人工智慧概念的提出,促進了Python的火熱。Python強大的基本庫、圖形庫、數學計算庫等使得它開發速度快,應用簡單,只需調用api即可完成文本處理、圖形處理、數學處理等復雜操作。可快速完成網路爬蟲、web系統、網路編程等。
所以我認為這兩門語言都值得學習,市場需求也很大。只是我們精力有限,還是要先掌握一門作為主要語言。就這方面考慮,Python要比C++好入門,容易上手操作,能夠很快做出東西來,有助於提高自信心和編程興趣。畢竟C++要達到精通沒有兩年是下不來的。
Ⅳ C語言和python兩種語言有什麼區別
C是編譯語言
Python是解釋語言
這個是最大區別
其它區別基本都是基於這個的
除此外,c是面向過程的,py是面向對象的
大多數時候c做底層,py做上層,但這個並非絕對
其實應該找他倆一樣的地方,不一樣的地方實在太多啦
Ⅳ 學c和python哪個好
Python是一種跨平台語言。無論是在Windows、Linux、Unix還是Mac Os系統,我們都可以使用Python。甚至在Linux、Unix及Mac OS系統內已經集成了Python。語法簡潔優美, 簡單,易學。擁有強大的標准庫及第三方庫。Python的使用范圍極廣。
C#是微軟公司推出的一種功能強大的高級編程語言,能夠迅速、高效地完成Windows平台上的項目開發,被稱為未來語言!
Python和C#語言都是功能強大的有前途的編程語言,那麼兩者有什麼區別呢?
1. Python原本就被設計成類似用英語表達一樣,所以語法簡單,沒有像句法括弧和大量的修飾詞,易讀易學;而C#必須遵循一定的規則,伴隨著很多修飾詞,還得將代碼段放在括弧內;
2. 在編寫腳本方面,Python的腳本是真正的腳本,能夠被解釋器執行,而且使用Python更容易編寫跨平台的腳本,甚至不需要重新編譯;
3.程序的運行生命周期可以分為編譯時、鏈接時、載入時、運行時,這4個階段。在Python中,這4個階段是一體的,而在C#中卻是嚴格分離的,在C#要想跨階段執行則就需要用到反射。這就造成了兩者之間具有很大的不同;
4. Python可以實現類型之間的快速切換,而C#卻需要通過相應的類型轉換才能實現;
5. Python無法做靜態類型檢查,而C#卻會進行靜態類型檢查;
6. Python沒有訪問修飾符,而C#有public、private、internal、protected、protected internal等的訪問修飾符;
7. Python沒有interface,其只能類繼承,同時其還支持多繼承,而C#只能單繼承,一個類只能繼承一個類,當然C#為了彌補單繼承的不足,還帶來了interface,一個類可以繼承多個interface;
8. Python沒有泛型,或者說不需要泛型,而C#卻有泛型。
總體而言,Python比C#更簡單,更容易學習,而且前景廣闊,是IT轉行者首選編程語言!
Ⅵ c語言和python哪個好學
C語言程序設計是專業基礎課,C語言本身是一個非常強大的工具,它是目前最為廣泛使用的工具。 而python是通用的腳本開發語言,比其他編程語言更加簡單、易學
Ⅶ C和PYTHON的區別
最大的區別是,C是編譯運行,python是解釋運行,說簡單點兒就是python不用編譯,直接就可以執行。
Ⅷ Python和C哪個更好學
Python比C語言更好學。
Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。Python極其容易上手,因為Python有極其簡單的說明文檔。
C語言的語法限制不太嚴格,對變數的類型約束不嚴格,影響程序的安全性,對數組下標越界不作檢查等。從應用的角度,C語言比其他高級語言較難掌握。也就是說,對用C語言的人,要求對程序設計更熟練一些。
(8)c和python擴展閱讀:
C語言特有特點:
C語言是普適性最強的一種計算機程序編輯語言,它不僅可以發揮出高級編程語言的功用,還具有匯編語言的優點,因此相對於其它編程語言,它具有自己獨特的特點。
廣泛性C 語言的運算范圍的大小直接決定了其優劣性。C 語言中包含了34種運算符,因此運算范圍要超出許多其它語言,此外其運算結果的表達形式也十分豐富。
此外,C 語言包含了字元型、指針型等多種數據結構形式,因此,更為龐大的數據結構運算它也可以應付。
簡潔性。9 類控制語句和32個KEYWORDS是C語言所具有的基礎特性,使得其在計算機應用程序編寫中具有廣泛的適用性,不僅可以適用廣大編程人員的操作,提高其工作效率,同 時還能夠支持高級編程,避免了語言切換的繁瑣。
結構完善。C語言是一種結構化語言,它可以通過組建模塊單位的形式實現模塊化的應用程序,在系統描述方面具有顯著優勢,同時這一特性也使得它能夠適應多種不同的編程要求,且執行效率高。
Python特點:
解釋性,運行程序的時候,連接、轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。
在計算機內部,Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式,然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。
Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中,程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中,程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
可擴展性,如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開,可以部分程序用C或C++編寫,然後在Python程序中使用它們。
可嵌入性,可以把Python嵌入C/C++程序,從而向程序用戶提供腳本功能。
Ⅸ c語言和python有什麼較大的區別
c語言和python的區別是:
1、Python是一種面向對象的解釋型語言,通過縮進來表示語句體,在Python中每一條語句結尾後沒有分號;
2、C是一種面向過程的編譯型語言,通過「{}」來表示語句體,C語言中每一條語句需以英文分號結尾。
Python和C語言都是一種高級編程語言,它們之間有相似之處,也有不少差異。下面本篇文章就來給大家介紹一下c語言和python之間有哪些的區別,希望對大家有所幫助。
5、應用Python是一種通用編程語言,一個多範式。它主要支持面向對象編程,程序編程,函數編程。
C是結構化編程語言。允許使用函數,選擇(if / else等),迭代(循環)。它最主要的用途就是系統底層的應用,例:硬體相關的應用程序。
Ⅹ c語言和python哪個好入門
從開始看Python到現在也有半個多月了,前後看了Python核心編程和Dive into
Python兩本書。話說半個月看兩本,是個人都知道有多囫圇吞棗,這也是因為我暫時沒有需求拿這個做大型開發,主要是平時的小程序test用一用。所以
我的策略是,整體瀏覽,用到時候現查。話說這核心編程第一版太古老了,老在講2.2之前的東西,我看的翻譯電子版,翻譯得也不好,很晦澀。看完這個後還有
點雲里霧里,看網上人家說DIP好,啄木鳥還有免費電子文檔,就找來看這個。怎麼說呢,講的比核心編程好,但不適合第一次看的初學者。我之所以覺得講得
好,是因為看核心編程,有些概念還有些模糊,看了這本書就明白不少了。要是初學者上來就看這本,保證不好理解。
下面就是在學習的過程中,在翻閱資料的過程中,總結的一些C和python比較明顯的不同之處,有大方向的,也有細節的。肯定沒有總結完,比如動態
函數,lambda這些,我都懶得往上寫了。實際上,作為兩種完全不同的語言,下面這些差異只是冰山一角而已。權當拋磚引玉吧,至少應該對和我有相同研究
興趣,正在考慮是否學習另一門語言的朋友有點幫助。此文也算是DIP的學習筆記吧。順帶說一句,要是有朋友了解,可以幫忙推薦一下實戰性強的Python
教材,語言這東西,不多練手,光比劃,是不可能學好的。
學習目的
我的以後的研究方向是嵌入式,顯然,C語言是我的主要語言。我不是一個語言愛好者,我以前覺得,對於做研究而不是應用的人來說,了解多門語言,不如
精通一門語言。之所以去看python,主要還是因為python更有利於快速開發一些程序,也是因為現在認識到,研究和應用是不能分離的。個人以為,要
想在計算機工程的競爭中立足,必須懂C語言。因為真正要做高性能編程,
不可能將機器的體系架構拋到腦後讓Python虛擬機(或Java虛擬機等)幫你搞定所有底層。越來越多的CPU
core,越來越恐怖的內存性能瓶頸,對於上層開發人員來說,無所謂,但是對高性能程序開發人員來說,這些是無法透明的。很多應用,還是自己掌控比較有
效。這些場合中,匯編和C還是不可替代的。但是,光知道C是不夠的,掌握一門面向對象語言,相對更高層的語言,不僅對以後的個人發展有利,也會對自己的技
術認識產生幫助。
如果要問對我來說誰更重要,我覺得還是C更重要。C的學習曲線更陡,貌似簡單,實際上到處都是陷阱,看上去比較簡單低效的程序,也不是學1,2個月
就能搞定的。談到優化的深層次和難度嘛,需要的功底是按年算的。但是一旦你C語言的基礎打好了,對計算機的理解,對其他語言的理解都是大有裨益的。比如,
如果你有C基礎,可以說,學過1天python,就能寫的出來一些不短的程序。後面的優化也不是什麼大不了的演算法,都是非常基本的語句換來換去。當然這里
不是說 Python不好,實際上,上層應用,Python比C方便的不是一個層次。
很多人覺得,既然懂C了,那麼進一步掌握C++應該是水到渠成,但C++不是C的超集,而我又不喜歡C++的繁瑣和巨大,所以才決定看一看Python。我很喜歡Python的優雅與快捷。
語言類型
和C不一樣,Python是一種動態類型語言,又是強類型語言。這個分類怎麼理解呢?大概是可以按照下列說明來分類的:
靜態類型語言
一種在編譯期間就確定數據類型的語言。大多數靜態類型語言是通過要求在使用任一變數之前聲明其數據類型來保證這一點的。Java和 C 是靜態類型語言。
動態類型語言
一種在運行期間才去確定數據類型的語言,與靜態類型相反。Python 是動態類型的,因為它們確定一個變數的類型是在您第一次給它賦值的時候。
強類型語言
一種總是強制類型定義的語言。Java 和 Python 是強制類型定義的。您有一個整數,如果不明確地進行轉換 ,不能將把它當成一個字元串。
弱類型語言
一種類型可以被忽略的語言,與強類型相反。VBScript 是弱類型的。在 VBScript 中,您可以將字元串 『12′ 和整數 3 進行連接得到字元串』123′,然後可以把它看成整數 123 ,所有這些都不需要任何的顯示轉換。
對象機制
具體怎麼來理解這個「動態確定變數類型」,就要從Python的Object對象機制說起了。Objects(以下稱對象)是Python對於數據
的抽象,Python中所有的數據,都是由對象或者對象之間的關系表示的,函數是對象,字元串是對象,每個東西都是對象的概念。每一個對象都有三種屬性:
實體,類型和值。理解實體是理解對象中很重要的一步,實體一旦被創建,那麼就一直不會改變,也不會被顯式摧毀,同時通常意義來講,決定對象所支持的操作方
式的類型(type,包括number,string,tuple及其他)也不會改變,改變的只可能是它的值。如果要找一個具體點的說明,實體就相當於對
象在內存中的地址,是本質存在。而類型和值都只是實體的外在呈現。然後Python提供一些介面讓使用者和對象交互,比如id()函數用來獲得對象實體的
整形表示(實際在這里就是地址),type()函數獲取其類型。
這個object機制,就是c所不具備的,主要體現在下面幾點:
1 剛才說了,c是一個靜態類型語言,我們可以定義int a, char
b等等,但必須是在源代碼裡面事先規定。比如我們可以在Python裡面任意一處直接規定a =
「lk」,這樣,a的類型就是string,這是在其賦值的時候才決定的,我們無須在代碼中明確寫出。而在C裡面,我們必須顯式規定char *a =
「lk」,也就是人工事先規定好a的類型
2 由於在C中,沒有對象這個概念,只有「數據的表示」,比如說,如果有兩個int變數a和b,我們想比較大小,可以用a ==
b來判斷,但是如果是兩個字元串變數a和b,我們就不得不用strcmp來比較了,因為此時,a和b本質上是指向字元串的指針,如果直接還是用==比較,
那比較的實際是指針中存儲的值——地址。
在Java中呢,我們通過使用 str1 == str2 可以確定兩個字元串變數是否指向同一塊物理內存位置,這叫做「對象同一性」。在 Java 中要比較兩個字元串值,你要使用 str1.equals(str2)。
然後在Python中,和前兩者都不一樣,由於對象的引入,我們可以用「is」這個運算符來比較兩個對象的實體,和具體對象的type就沒有關系
了,比如你的對象是tuple也好,string也好,甚至class也好,都可以用」is」來比較,本質上就是「對象同一性」的比較,和Java中
的==類似,和 C中的pointer比較類似。Python中也有==比較,這個就是值比較了。
3
由於對象機制的引入,讓Python的使用非常靈活,比如我們可以用自省方法來查看內存中以對象形式存在的其它模塊和函數,獲取它們的信息,並對它們進行
操作。用這種方法,你可以定義沒有名稱的函數,不按函數聲明的參數順序調用函數,甚至引用事先並不知道名稱的函數。 這些操作在C中都是不可想像的。
4 還有一個很有意思的細節,就是類型對對象行為的影響是各方面的,比如說,a = 1; b =
1這個語句中,在Python裡面引發的,可能是a,b同時指向一個值為1的對象,也可能是分別指向兩個值為1的對象。而例如這個語句,c = []; d
= [],那麼c和d是肯定指向不同的,新創建的空list的。沒完,如果是」c = d =
[]「這個語句呢?此時,c和d又指向了相同的list對象了。這些區別,都是在c中沒有的。
最後,我們來說說為什麼python慢。主要原因就是function call
overhead比較大。因為所有東西現在都是對象了,contruct 和destroy 花費也大。連1 + 1 都是 function
call,像』12′+』45′ 這樣的要 create a third string object, then calls the string
obj』s __add。可想而知,速度如何能快起來?
列表和數組
分析Python中的list和C中的數組總是很有趣的。相信可能一些朋友和一樣,初學列表的時候,都是把它當作是數組來學的。最初對於list和數組區別的定性,主要是集中在兩點。首先,list可以包含很多不同的數據類型,比如
["this", 1, "is", "an", "array"]
這個List,如果放在C中,其實是一個字元串數組,相當於二維的了。
其次呢,list有很多方法,其本身就是一個對象,這個和C的單純數組是不同的。對於List的操作很多樣,因為有方法也有重載的運算符。也帶來一些問題,比如下面這個例子:
加入我們要產生一個多維列表,用下面這個語句
A = [[None] * 2] * 3
結果,A的值會是
[[None, None], [None, None], [None, None]]
初一看沒問題,典型的二維數組形式的列表。好,現在我們想修改第一個None的值,用語句
A[0][0] = 5
現在我們再來看看A的值:
[[5, None], [5, None], [5, None]]
發現問題沒有?這是因為用 * 來復制時,只是創建了對這個對象的引用,而不是真正的創建了它。 *3 創建了一個包含三個引用的列表,這三個引用都指向同一個長度為2的列表。其中一個行的改變會顯示在所有行中,這當然不是你想要的。解決方法當然有,我們這樣來創建
A = [None]*3
for i in range(3):
A[i] = [None] * 2
這樣創建了一個包含三個不同的長度為2的列表。
所以,還是一直強調的,越復雜的東西,越靈活,也越容易出錯。
代碼優化
C是一個很簡單的語言,當我們考慮優化的時候,通常想得也很簡單,比如系統級調用越少越好(緩沖區機制),消除循環的低效率和不必要的系統引用,等
等,其實主要都是基於系統和硬體細節考慮的。而Python就完全不一樣了,當然上面說的這些優化形式,對於Python仍然是實用的,但由於
Python的語法形式千差萬別,庫和模塊多種多樣,所以對於語言本身而言,就有很多值得注意的優化要點,舉幾個例子吧。
比如我們有一個list L1,想要構建一個新的list L2,L2包括L1的頭4個元素。按照最直接的想法,代碼應該是
L2 = []
for i in range[3]:
L2.append(L1[i])
而更加優化和優美的版本是
L2 = L1[:3]
再比如,如果s1..s7是大字元串(10K+),那麼join([s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7])就會比
s1+s2+s3+s4+s5+s6+s7快得多,因為後者會計算很多次子表達式,而join()則在一次過程中完成所有的復制。還有,對於字元串操作,
對字元串對象使用replace()方法。僅當在沒有固定字元串模式時才使用正則表達式。
所以說,以優化為評判標准,如果說C是短小精悍,Python就是博大精深。
include和import
在C語言中的include非常簡單,因為形式單一,意義明確,當你需要用到外部函數等資源時,就用include。而Python中有一個相似的
機制,就是import。乍一看,這兩個傢伙挺像的,不都是我們要用外部資源(最常見的就是函數或者模塊(Python))時就用這個來指明么?其實不
然,兩者的處理機制本質區別在於,C中的include是用於告訴預處理器,這個include指定的文件的內容,你都給我當作在本地源文件中出現過。而
import呢,不是簡單的將後面的內容*直接*插入到本地裡面去,這玩意更加靈活。事實上,幾乎所有類似的機制,Python都比C靈活。這里不是說C
不好,C很簡練,我其實更喜歡C。
簡單說說這個靈活性。import在python中有三種形式,import X, from X import *( or a,b,c……),
X = __import__(』x')。最常用的是第二種,因為比較方便,不像第一種那樣老是用X.mole來調用模塊。from X
import *只是import那些public的mole(一般都是不以__命名的模塊),也可以指定a,b,c來import。
什麼時候用哪一種形式呢?應該說,在大多數的模塊文檔里,都會明確告訴你應該用哪種形式。如果需要用到很多對象,那麼from X import
*可能更合適一些,但是,就目前來看,大多數第三方Python庫都不推薦使用from molename import *
這種格式。這樣做會使引入者的namespace混亂。很多人甚至對於那些專門設計用於這種模式的模塊(包括Tkinter,
threading和matplot)都不採用這種方式。而如果你僅僅需要某個對象類a,那麼用from X import a比用import
X.a更好,因為以後你調用a的函數直接用a.function()既可以了,不用加X。
如果你連自己希望import的模塊都不知道怎麼辦?請注意,此時Python的優勢就體現出來了,我們可以用
__import__(mole)來調用mole,其中這個mole是字元串,這樣,可以在運行時再決定,你到底要調用什麼mole。舉
個例子:
def classFromMole (mole, Name):
mod = __import__ (mole)
return getattr (mod, Name)
這里,定義了一個函數classFromMole,你可以在代碼的任何時候調用它,
o = classFromMole (MoleOfTheClass, NameOfTheAttribute)()
只需要傳入字元串形式的你希望import的模塊MoleOfTheClass和其中屬性的名字NameOfTheAttribute(當然可以是數據也可以是方法),就能調用了,這個名字字元串不用事先指定,而是根據當時運行的情況來判斷。
順帶說一句,Python中import的順序也有默認規定,這個和C中的include有點類似,因為我們一般都是先include系統文件,再
include自己的頭文件(而且還有<>和「」的區別)。Python中呢,一般應該按照以下順序import模塊:
1. 標准庫模塊 — 如 sys, os, getopt 等
2. 第三方模塊
3. 本地實現的模塊。
全局變數
這里談全局變數呢,倒不是說Python和c的全局變數概念不同,他們的概念是相同的。只是在使用機制上,是有一些差異的。舉個例子:
– mole.py –
globalvar = 1
def func():
print globalvar
# This makes someglobal readonly,
# any attempt to write to someglobal
# would create a new local variable.
def func2():
global globalvar
globalvar = 2
# this allows you to manipulate the global
# variable
在 func這個函數中,globalvar是只讀的。如果你使用了globalvar =
xxx這種賦值語句,Python會重新創造一個新的本地對象並將新值賦給它,原來的對象值不變。而在func2函數中,由於我們事先申明了
globalvar是global的,那麼此時的更改就直接在全局變數上生效。