JAVA和PYTHON哪個更難？不是計算機專業(yè)的學(xué)生適合學(xué)哪個？謝謝你的邀請！從編程語言本身的復(fù)雜性來看，Java比python更復(fù)雜，但python也可以編寫非常復(fù)雜的程序。Java語言是一種純面向

JAVA和PYTHON哪個更難？不是計算機專業(yè)的學(xué)生適合學(xué)哪個？

謝謝你的邀請

！從編程語言本身的復(fù)雜性來看，Java比python更復(fù)雜，但python也可以編寫非常復(fù)雜的程序。

Java語言是一種純面向?qū)ο缶幊陶Z言，具有嚴(yán)格的語法要求。同時，Java是一種典型的靜態(tài)語言，也就是說，Java不允許未定義的賦值。因此，java代碼有更多的模式（儀式）內(nèi)容，包括一些復(fù)雜的定義過程。另外，Java對抽象有很高的要求。學(xué)習(xí)Java實際上就是學(xué)習(xí)Java如何完成抽象。

Python編程語言是腳本語言和面向?qū)ο笳Z言的結(jié)合。Python不僅具有腳本語言的簡單性，而且具有面向?qū)ο笳Z言的靈活性，因此受到了廣大程序員的歡迎。比如廣為流傳的“人生苦短，我用蟒蛇”就是一個比較生動的比喻。

對于非計算機專業(yè)的學(xué)生來說，由于Python語言易學(xué)，而且Python開發(fā)環(huán)境相對容易搭建，所以學(xué)習(xí)Python是一個不錯的選擇。

Python有很多應(yīng)用領(lǐng)域，如web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等。不同的領(lǐng)域需要掌握不同的知識結(jié)構(gòu)，所以在學(xué)習(xí)python之前最好先確定一個學(xué)習(xí)方向。

雖然不同方向的學(xué)習(xí)內(nèi)容不同，如Hadoop、spark等大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容，numpy、SciPy、Matplotlib等機器學(xué)習(xí)掌握的內(nèi)容，但基本部分的內(nèi)容是統(tǒng)一的，如列表、元組、字符串、函數(shù)、OO編程等，異常處理、數(shù)據(jù)庫開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)開發(fā)等內(nèi)容（我在頭條）我寫了一系列關(guān)于學(xué)習(xí)python的文章，想學(xué)習(xí)的學(xué)生可以閱讀。

最后，學(xué)習(xí)Python需要大量的實驗。

Python和Java先學(xué)哪一個好？可以一起學(xué)嗎？

感謝您的邀請。先學(xué)習(xí)Java或Python之間沒有太多沖突。建議在學(xué)習(xí)Java的同時學(xué)習(xí)Python。Java為主，Python為輔。作為多年的代碼種植者，個人分析表明Python是一種腳本語言，不能在shell等瀏覽器中直接訪問，但對以后的腳本編寫非常有幫助。Java有很多思想，如web、Android等，具有很好的發(fā)展前景。如果你對Java或python感興趣，歡迎關(guān)注我的標(biāo)題“過路人之家”。目前，只更新了與Java相關(guān)的主題。未來，python、后續(xù)大數(shù)據(jù)、云計算、分布式、spring MVC架構(gòu)、storm、HBase、spark等技術(shù)框架將共享。

寫JAVA后端代碼時邏輯混亂怎么辦？

后端代碼的復(fù)雜性通過分割和裁決來解決。首先，通過拆分項目，項目之間可以存在依賴關(guān)系，但必須是單向依賴而不是環(huán)依賴。如果存在環(huán)，我們必須考慮將環(huán)依賴分解為單獨的項目來解決環(huán)依賴。

對于項目中的代碼，可以通過水平拆分和垂直拆分來降低復(fù)雜性。水平層分為控制器、服務(wù)、Dao和sqlmap，垂直層分為系統(tǒng)、biz1、biz2、Bizn，但在數(shù)據(jù)通暢連接中，水平拆分和垂直拆分相結(jié)合，如下圖所示：

通過這種分層方式，代碼層是分開的，結(jié)構(gòu)清晰。對于一些跨模塊調(diào)用的接口，如同一個數(shù)據(jù)表需要在不同的模塊中操作時，可以將該接口作為公共接口升級到上層cxmodule，對于一些可重用的、相對獨立的功能，可以在cxmodule中定義一個干凈的接口，業(yè)務(wù)邏輯可以通過在模塊的功能模塊中實現(xiàn)接口來實現(xiàn)，而不需要使用spring的事務(wù)管理機制，從而降低代碼的復(fù)雜度。