為什么C#排名和Python相差越來越大？以下是我的一些個人觀點。如果我錯了，請糾正我：首先，從語言本身的角度來看：C#可以看作是一種編譯語言（嚴(yán)格地說，是一種混合語言），Python是一種解釋性語言

為什么C#排名和Python相差越來越大？

以下是我的一些個人觀點。如果我錯了，請糾正我：

首先，從語言本身的角度來看：

C#可以看作是一種編譯語言（嚴(yán)格地說，是一種混合語言），Python是一種解釋性語言。

C的優(yōu)勢？速度越來越快。由于編譯只進行一次，運行時不需要編譯，因此編譯語言的程序執(zhí)行效率很高。

同時，編譯是一把雙刃劍。如果修改了代碼，則需要重新編譯整個模塊，并根據(jù)操作系統(tǒng)環(huán)境編譯不同的可執(zhí)行文件。

魚和熊掌不能兼得。Python的優(yōu)點是它具有很強的跨平臺能力。代碼修改不需要停止。缺點是每次運行時都要解釋。

然而，隨著軟硬件的快速發(fā)展，解釋運行時間與編譯后運行時間的時差將越來越小，Python語言“優(yōu)雅”、“清晰”、“簡單”的優(yōu)勢也越來越明顯。

其次，從類庫生態(tài)的角度來看：

Python有大量的第三方類庫。在其他一些語言中，實現(xiàn)一個函數(shù)可能需要幾十到幾百行代碼，而Python可能會調(diào)用其他語言的下一個輪子，只需要幾行代碼甚至一行代碼。然而，c#一開始是基于Windows平臺的，后來可以是跨平臺的、開源的。第三方類庫的數(shù)量沒有python那么多。

最后，從發(fā)展前景來看：

人工智能，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，數(shù)據(jù)清洗和分析是python的強項，人工智能中有很多基于python的優(yōu)秀框架。如果有人說Python效率低下，如果我的硬件不符合標(biāo)準(zhǔn)，我需要效率，那么人們更愿意使用C/C而不是C#。

總之，c和Python之間的排名差距越來越大。

作為初學(xué)者，選擇什么語言取決于自己的基礎(chǔ)和行業(yè)的需要。不同的語言有不同的難度和不同的行業(yè)應(yīng)用場景，所以選擇要有針對性。！如果你是理工科背景，有扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和物理基礎(chǔ)，那么選擇C語言一定是正確的選擇。雖然C語言的學(xué)習(xí)不是很難，但是與Python相比，它是很難的。

作為計算機專業(yè)的學(xué)生，他們應(yīng)該聽過譚浩強先生的名字，而且大多數(shù)人都讀過譚浩強先生的杰作：C語言編程。據(jù)說這本書是計算機圖書的銷售記錄保持者。

無論如何，這樣一本經(jīng)典的書是值得一讀的。學(xué)習(xí)C語言的難點在于許多概念需要建立圖感，如內(nèi)存空間的應(yīng)用、指針操作等。

因此，如果您想從事web開發(fā)、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，學(xué)習(xí)Python是一個不錯的選擇。目前，我一直在用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法，這比Java方便得多。

Python的特點是簡單、清晰和優(yōu)雅。使用過Python的朋友也應(yīng)該有同樣的感受：Python非常簡單，Python非常慢。

如果你是非理工科專業(yè)，如果你想從事Web開發(fā)（非大數(shù)據(jù)和人工智能），如果你想快速掌握一門語言，那么Python一定是個不錯的選擇。使用Python來開發(fā)大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其中必須理解線性代數(shù)和概率論。

如果您對Python感興趣，請看一下我在頭版上寫的系列文章。如果你有什么問題，可以和我聯(lián)系。

c語言和python語言哪個更值得學(xué)？

函數(shù)知識是一種方法結(jié)構(gòu)，類是一個面對象，一個類中可以有很多函數(shù)

C/C是一種比較低級的語言，它可以很好地控制CPU/內(nèi)存等計算機資源，特別是硬件。算法操作應(yīng)該是最精細的，而且應(yīng)該是自然使用的。

但它們的優(yōu)點也是缺點。精細的操作自然需要精細的編程，精細的編程自然需要復(fù)雜的語言設(shè)置，比如什么是指針，什么是指針函數(shù)，什么是函數(shù)指針當(dāng)你理解了這些概念，你可能就沒有編寫代碼的沖動了。更重要的是，如果你想編寫高性能的代碼，你必須精通這些概念

Python的一個非常重要的特性就是所謂的“粘合語言”，也就是說它可以將用不同語言編寫的代碼模塊組合起來，然后通過Python調(diào)用它們。實際上，大多數(shù)算法庫都是用C/C語言編寫的，然后提供Python接口供用戶使用。畢竟，大多數(shù)人只需要知道如何調(diào)用封裝的算法。但是如果你想實現(xiàn)你自己的算法，你必須知道C/C

例如，Python就像一個電視遙控器，C/C就像遙控器中的電路板。通常，如果你想換臺，只需按一下按鈕。但有一天你只需要一個將屏幕旋轉(zhuǎn)90度的功能，遙控器沒有這個功能，但可以通過卸下遙控板，插入幾個組件來實現(xiàn)。你是做什么的？

python類和函數(shù)區(qū)別？

C語言實際上是一種“老”和“底層”語言。其執(zhí)行效率僅次于匯編語言。

它之所以古老是因為C語言出現(xiàn)得很早。

盡管FORTRAN和COBOL比C語言出現(xiàn)得早，但現(xiàn)代主流操作系統(tǒng)（windows、Mac OS、Linux、IOS、Android、Unix）都是從C語言中誕生的。

最根本的原因是C語言被設(shè)計用來同時編寫匯編語言。從理論上講，它可以用外匯來表示。匯編語言是最有效的語言。

所以Python是用C語言編寫的也就不足為奇了。它與能否生成exe無關(guān)。

Exe文件是Windows平臺的專用格式。最簡單的exe是com可執(zhí)行文件。EXE文件實際上由引導(dǎo)加載程序和解釋器組成。

由Python語言生成的代碼只能通過引導(dǎo)加載程序和解釋器作為EXE文件執(zhí)行。

因此Python生成EXE文件并不困難。只是它是否愿意提供的問題。

為什么有些算法崗位，需要用C 而不是python？

人工智能是一個大概念，具體落地人工智能項目會聯(lián)系機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，這些框架大多是基于Python開發(fā)的，所以為了進一步人工智能項目的開發(fā)，Python語言的學(xué)習(xí)也是很有必要的！