pythonlua效率
⑴ 為什麼使用python，Python應用場景 特點
python一般認為是腳本語言，或者說是動態語言，速度慢肯定是所有解釋性語言的缺點了，除此之外，python的多線程無法在多核上運行肯定也
是需要解決的問題，不過它最大的優點就是敏捷，堪稱敏捷開發的典範，適合的場合分兩種：專業人士來做一些有意思的事情，比如寫一些很有意思的腳本啊（黑客
必學的語言之一）；非專業人士用來做一些普通的事情，比如搭個自己的網站（django）或者一般的科學計算、格式轉換等等。業界用python做web
開發其實蠻少，不過也有，web框架比較好用的就是django，比較適合快速開發程序員至少得會c語言吧，剩下的看需要。語言無所謂。只要人牛叉，什麼
語言都能寫出牛叉的程序。
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1. 支持OOP編程
從根本上講Python仍是一種面向對象的語言，支持多態、繼承等高級概念，在Python里使用OOP十分容易
沒有C++、java那樣復雜，但不必做Python下OOp高手，夠用即可。
2. 免費Python的使用是完全免費的，您可以從網路上免費下載、安裝使用，
Python上的其他程序包，也可下載安裝使用。
Python的免費的同時又有很多的的社區對用戶的提問提出快速的技術支持，學習和使用Python技術不再是一個人在戰斗！
3. 可移植性
Python的實現是用ansi c編寫的，可以運行在目前所有主流平台上，手機、pad上均可運行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。
4. 功能強大
從特性的觀點上看，Python是一個混合體，他豐富的工具集使得他介於傳統的腳本語言和系統語言之間。
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python好不好，還在於自己的積累與感覺。如果你積累的多，游刃有餘，會覺著它很好。從一般情況來看python是腳本語言之王，十年前是這樣，十年後還是這樣。
膠水是指，python藉助C語言介面，幾乎可以驅動所有已知的軟體，模塊。 只要我們用到的，通常你都能找到一個開源的庫。安裝後就可以驅動它。無論是資料庫，網路，互聯網，圖形，游戲，科學計算，GUI，OA，自動控制，甚至宇航員都在用。
python通常不作為工程語言出現。就是正規的軟體生產不使用它。主要用java, c#, xml, c。至於為什麼，這是軟體工程的需要。python不具有完整的語法檢查。
python並不為特定目的而產生。雖然它更適用於系統維護。不過它就是一個通用的腳本語言。
從個人感覺來說，微軟體東西，非常好，省心，一流的技術理念，開發工具是全世界最好的（沒有之一）。不過，因為它只限於微軟的平台，所以范圍上大大
打了折扣。
世界上最流行的伺服器還是unix和linux。而不是windows。桌面操作系統最流行的是windows。不過在所有的平台上都有C語言，大部分平
台，甚至手機平台都有python語言和它的執行環境。這是其它的所有語言，包括java幾乎都很難做到的。
python嚴格說叫CPython，與C/c++有天然的融合性。這也是python強大的原因之一。在windows環境下可以使用
ironpython，這個版本與vc可以結合的比較好。其它的平台可以使用eclipse，不過最好還是直接使用普通的文本編輯器。比較推薦的一個編輯
器是sublime text2, geany, vi等。
python圖形化編程不難。當然MFC也不難。我不認為MFC有多難。其實學習起來只是略難，但是這不是一個數量級的。MFC可以生產出非常強勁的界面。而python界面多屬於簡單的。
虛擬機可以跑linux，配置好就可以。也可以獨立安裝一個linux。也可以直接在windows下學習python。沒有太多區別。建議你買一個200多元的樹莓派，很好玩。安裝的是linux操作系統。
IDLE是我初學，甚至幾年中用得最多的。後來有了sublime才基本上不用它。idle只有一個缺點，就是有時候程序大了，輸入鍵盤會有感覺延遲。
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python應用的很多的呀，web的比如豆瓣，還有非常多的網頁游戲的後端。我知道的都是作為後台服務，無論開發速度還是調試之類的都很好。前端的應用產品雖然python可以實現，但是在GUI方面的開發效率還是沒有VS或者XCode快。
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如果說c是劍，c++是刀，java是槍的話，python就是飛刀，學精了可以成為李尋歡那樣的高手，當作常規武器用，不過絕大多數人只能把飛刀當作暗器，在某些特定場合，出奇制勝
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做web開發肯定首選php 數據挖掘首選python
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Python的web框架很多，比如Django，webpy等 - webpy
⑵ Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python
python的地位很高，目前是世界第5大編程語言。。但我覺得大學不教python，其實是正確的。
Python在誕生之初，只是用來在Linux上給Perl和shell做銜接用的「膠水」，而今天已經成為了主流的編程語言，能獲得今天的地位，當然具備諸多優勢。。。比如數學運算相關的各種庫，爬蟲，等等。。。但這都不是導致Python流行的最根本原因。
有沒有比Python運算更強的語言？多得是
有沒有比Python爬蟲效率更高的語言？也不少
所以其實平日里隨口道來的種種優勢，並不是不可替代的。。這些優勢，很多語言都具備。就比如perl，erlang，Julia等語言，其實用來做運算或爬蟲比Python更強，但為什麼這些語言卻流行不起來？
說到底，Python成功的秘訣只有一條，其實就是在功能基本夠用的前提下，比其他語言簡單。而比Python簡單的語言，功能又不夠全面，比如Lua，Javascript，Ruby這些語言比Python更簡單，但往往只適合一兩個領域的工作，而無法面面俱到。
Python可以提供的這些功能，對於非專業程序員來講，已經顯得非常強大了。。但對於專業程序員來說，Python最大的作用，其實也只是用來「偷懶」而已。因為相比JAVA或C#這種工業級的編程語言來講，Python除了入門簡單之外，並無任何優勢可言。而Python的動態語言特性、不利於維護等缺點，成為了限制它邁向深層開發的重大缺陷。
而如果熟練掌握JAVA或C#中的任何一門，想利用閑暇之餘學習一下Python，看幾個案例便可以入門，幾乎不需要專門學習。
如果你並不以成為專業程序員做為目標，那麼以Python為主，是可以的。但若想靠編程養家糊口，靜態語言才是重中之重。
但如果是計算機專業的話，僅僅學Python，似乎就有點對不起「科班出身」的稱號了。。。。學生們花著昂貴的學費，消耗四年光陰，卻只學個Python，豈不是誤人子弟？
就像你若報考攝影專業，老師應該教你使用單反，而不是教你使用手機攝像頭。
⑶ 為什麼做AI的都選Python
答: 主要有以下的一些見解，歡迎和你探討。
- 主流的深度學習框架基本上都是用Python開發的，雖然說他們也提供了其他語言的介面，但是用起來還是沒有Python這么方便；
- Python裡面有非常多的科學計算包，各種具有實用功能的庫，大大提高了開發效率，對於AI而言，最開始呢是在學術上有著大量的運用，而使用Python，非常方便進行模擬。學術研究成功之後呢，慢慢在工業界越來越多了；
- Python的包裝能力，組合能力，嵌入式能力非常強,可以把各種復雜性包裝在 Python 模塊里，暴露出漂亮的介面。也非常方便其他語言的調用。
希望可以幫助到你~
⑷ Python能幹什麼，Python的應用領域
Python 作為一種功能強大的編程語言，因其簡單易學而受到很多開發者的青睞。那麼，Python 的應用領域有哪些呢？
概括起來，Python 的應用領域主要有如下幾個。
Web應用開發
Python 經常被用於 Web 開發。例如，通過 mod_wsgi 模塊，Apache 可以運行用 Python 編寫的 Web 程序。Python 定義了 WSGI 標准應用介面來協調 HTTP 伺服器與基於 Python 的 Web 程序之間的通信。
不僅如此，一些 Web 框架（如 Django、TurboGears、web2py 等等）可以讓程序員輕松地開發和管理復雜的Web程序。
舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網，也是使用 Python 實現的。
操作系統管理、自動化運維開發
很多操作系統中，Python 是標準的系統組件，大多數 Linux 發行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在終端下直接運行 Python。
有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。
另外，Python 標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows API；使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
通常情況下，Python 編寫的系統管理腳本，無論是可讀性，還是性能、代碼重用度以及擴展性方面，都優於普通的 shell 腳本。
游戲開發
很多游戲使用 C++ 編寫圖形顯示等高性能模塊，而使用 Python 或 Lua 編寫游戲的邏輯。和 Python 相比，Lua 的功能更簡單，體積更小；而 Python 則支持更多的特性和數據類型。
編寫伺服器軟體
Python 對於各種網路協議的支持很完善，所以經常被用於編寫伺服器軟體以及網路爬蟲。
比如說，Python 的第三方庫 Twisted，它支持非同步網路編程和多數標準的網路協議（包含客戶端和伺服器端），並且提供了多種工具，因此被廣泛用於編寫高性能的伺服器軟體。
科學計算
NumPy、SciPy、Matplotlib 可以讓 Python 程序員編寫科學計算程序。
以上都只是 Python 應用領域的冰山一角，總的來說，Python 語言不僅可以應用到網路編程、游戲開發等領域，還可以在圖形圖像處理、只能機器人、爬取數據、自動化運維等多方面展露頭角，為開發者提供簡約、優雅的編程體驗。
⑸ Python和Lua是什麼
Python
Python（英語發音：/ˈpaɪθən/）, 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
Lua
Lua 是一個小巧的腳本語言。是巴西里約熱內盧天主教大學（Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro）里的一個研究小組，由Roberto Ierusalimschy、Waldemar Celes 和 Luiz Henrique de Figueiredo所組成並於1993年開發。 其設計目的是為了嵌入應用程序中，從而為應用程序提供靈活的擴展和定製功能。Lua由標准C編寫而成，幾乎在所有操作系統和平台上都可以編譯，運行。Lua並沒有提供強大的庫，這是由它的定位決定的。所以Lua不適合作為開發獨立應用程序的語言。Lua 有一個同時進行的JIT項目，提供在特定平台上的即時編譯功能。
⑹ 學完python可以干什麼
學完python主要可以做網路爬蟲、Web應用開發、人工智慧、自動化運維。
1、網路爬蟲。是指從互聯網採集數據的程序腳本。對於很多數據相關公司來說，爬蟲和反爬蟲技術都是其賴以生存的重要保障。盡管很多語言都可以編寫爬蟲，但靈活的Python無疑也是當前的首選。基於Python的爬蟲框架Scrapy也很受歡迎。
2、Web應用開發。在因大數據、人工智慧為人所熟知之前，Python就已經在Web開發領域被廣泛使用，產生了Django、Flask、Tornado等Web開發框架。得益於其簡潔的語法和動態語言特性，Python的開發效率很高，因而深受創業團隊的青睞。
3、人工智慧。Python在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
4、自動化運維。在自動化運維領域，Python則是必備技能。大量自動化運維工具和平台或以Python開發，或提供Python的配置介面。
因此很多公司在管理系統、運維等方面大量使用Python。
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⑺ Python的應用前景。
目前python被用的還是蠻多的，一些大公司如Google（實現web爬蟲和搜索引擎中的很多組件），Yahoo（管理討論組），NASA，YouTube（視頻分享服務大部分由Python編寫）等等對Python都很青睞。而國內的豆瓣可以說是給Python予千萬寵愛了，它的前台後台清一色的都是Python的身影。另外，我們計算機視覺這塊用的很頻繁的OpenCV也提供了Python的介面，網上還提供了不少Python的機器學習的庫（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一個知名的Python的庫theano，自然語言處理的庫NLTK。此外，Python為數學、科學、工程和繪圖等提供了有趣的標准庫（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python佔有的用戶群越來越廣。
通過網路大概了解了下python的應用領域，如：系統運維、科學計算、人工智慧、網路編程(如搜索引擎、爬蟲、伺服器編程)、web開發、雲計算系統、圖形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了「爬蟲」、「科學計算」和「圖形化」三個關鍵詞，簡單理解就是爬數據、分析挖掘和圖形展示。
Python的應用
在數據爬蟲方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模塊進行爬取想要的網站資料，如搜房、淘寶、京東、微信、今日頭條、中國知網、新浪、貼吧、金融界、電影論壇等等，真正的實現所見即所得。
在數據處理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模塊可以幫助你在計算巨型數組、矢量分析、神經網路等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以發揮出獨特的優勢。
在數據展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模塊可以生成相應的統計圖表或地圖等。另外，利用PyOpenGl模塊，可以非常迅速的編寫出三維場景。
總之是集數據採集、分析、挖掘及展示等功能於一體，典型的萬金油。另外，如果是專業學習python，真是工資高得讓人羨慕，具體多少就不說了，感興趣的可以去查查。
⑻ 為什麼人工智慧要用Python
近幾年來，Python可謂大出風頭，語法簡潔、功能強大、膠水語言是人們對Python的普遍認知。學習Python就業機會多、薪資待遇好，是人們不斷加入Python開發行列的動力。很多人疑惑為什麼Python能夠成為人工智慧和機器學習的最佳編程語言？接下來就給大家分析下。
代碼少。Python減少了執行函數時通常使用的代碼數量，它著重於簡化代碼並使其易於閱讀。除此之外，還有許多基於AI和ML的復雜演算法，Python與AI的結合將大大減少開發人員必須處理的代碼數量。
2、靈活性高。開發的任何應用程序都應該兼容多個操作系統，而只要稍加調整，Python就可以使相同的代碼在各個操作系統上都能工作。這節省了開發人員為每個操作系統單獨創建復雜代碼的大量時間，也節省了大量的測試和調試時間。此外，在使用Python時，你還可以連接不同的數據結構，從而使其易於用於所有需求。
3、豐富而強大的庫。擁有眾多的軟體庫選擇是Python成為人工智慧最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟體庫由 PyPi等不同源發布的模塊或模塊組組成，其中包括預先編寫的代碼片段，允許用戶訪問某些功能或執行不同操作。機器學習需要連續地進行數據處理，Python庫允許訪問、處理和轉換數據。比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是機器學習和人工智慧領域使用最為廣泛的軟體庫。
入行門檻低。Python在解決問題方面也提供了更大的靈活性，這對於初學者和經驗豐富的開發人員來說都很有用。在機器學習和人工智慧領域工作意味著需要方便有效地處理大量數據，較低的准入門檻可讓更多的數據科學家快速掌握Python，進行人工智慧開發，而且學習此語言無需花費過多精力。
如果你想從事人工智慧或機器學習方向的工作，就一定要學好Python。
⑼ pytorch不同語言速度比較
pytorch不同語言速度比較：
1、編程語言不同：pytorch採用python語言。編程實際是C語言做底層和C++做介面torch採用lua語言。編程實際是C語言做底層和lua語言做介面的深度學習庫。
2、依賴庫：pytorch可調用python強大的第三方庫，比如opencvtorch可調用lua庫函數，目前lua庫函數沒有python多。
3、效率：python的debug功能比lua強大很多，所以pytorch效率大於torch。