c语言和python哪个好—c语言和python哪个值得学 收藏 0

学C语言好还是Python好？

编程语言 发展进程 学哪一门编程语言，我们不妨先梳理一下语言的发展过程… 我们甚至可以再用 C 语言写一个 C 语言的编译器，再用之前写好的 C 语言学会了C和C++，那么其他的命令式语言基本上，最多一个月你就能自学会。

而学会了python，你啥也不是。 必选C！如果C学学C, 对你没用，C的难点在于要对计算机基础了解才能用起来。C语言本身很简单。

Python学习如何使用常用库应该在实际项目中… 你自己不精通C，学Python可以上 Python3入门 看一下那个Python学C，再学Python。这是很好的方式。

C语言入门比Python难，但是总体上C 语言并不会比Python复杂。无论是C，还是Python。

作为开发语言，很多人都会说有优劣之分，其实作为高级语言来讲，其应用层次和面向的开发对象不同而已，C语言也好，Python也好，也要看你喜欢面向哪些方面的功能实现来学习，C语言自然更加强大，但是当前以人工智能，机器学习，数据分析，云计算为主要功能途径的前提下，建议你学习Python。

而且作为非计算机专业，C语言学习起来的成本会更高一些，入门难度大一些，相对于Python来说，但是Python虽然看上去入门简单，但是和所有的语言一样，包括像Adobe系列的PS一样，易学难精，不论你学习哪门语言，都需要耐心，恒心和不断求知探索的心，要坚持，遇到问题不气馁，多寻找途径解决，才能学好一门语言。

所有的编程语言，不论是语法，命令，格式，条件，还是是否面向对象程序设计，其实都是相近的，差不多的，但是贵在怎么去在完成项目和功能时去更有效的利用这些。别纠结学什么语言，更重要的是找到实现这些功能的最简单有效的方法。

新手入门：Python和C语言哪个更难？零基础学哪个好？

Python和C语言哪个难？零基础学哪个好？

六月编程语言排行榜，Python直追C语言龙头老大，预计将会有可能超过C语言成为下次的编程语言排行榜第一！于是乎，很多同学又听说Python简单易学，不由心动，那么，我们零基础入门编程的话，选择哪一种编程语言好一点呢？

Python上手简单有交互性强的开发环境，还有众多的第三方库，学习起来会比C/C++容易的多。但是C语言作为大学第一种编程语言，众多高校会这么选择，是因为C语言相对其他编程语言，会更好的让你打好基础，以后你学其他知识都会很快上手。

Python和C语言各有各的优势，Python的语法非常特殊，Python是由空格严格控制的，这对那些刚接触编程的人来说并不好。目前没有使用与Python相同语法的语言出现。如果你用C语言来开始编程可以更好地掌握编程的基础，理解代码的操作原理，但是学习C语言是枯燥的，很难很快看到结果这可能会阻碍你学，当然我们也可以使用图形库的方式让你更快乐的学C语言。

C语言是大学里学的第一种编程语言，可见C语言非常重要。C语言是一种面向过程的语言，而Python是一种面向对象的解释型计算机编程语言。首先需要理解什么是过程性的，然后需要理解什么是面向对象的。C语言的语法结构比较严谨。可以说，如果你对C语言有全面的了解，那么，自然而然你的学习其他语言就会容易得多。

Python和C语言的区别：

1、语言不同

　　C语言是一种编译的语言，而Python一种脚本语言。

2、全局变量方面

　　在Python中，我们需要引用别的模块需要引用import引入，而在C语言中，需要在头部使用inClude去引入。

3、状态不同

　　C语言是一种静态语言，而Python是动态的语言。

4、数组和list的不同

　　C语言中的数组，里面都是数字，而list包含很多不同的元素。

关于Python和C语言哪个难读完全文想必您已经答案了，祝您早日成为编程大佬~

最后还有句话是这么说的：栽一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。对于学习编程的小伙伴，如果你想更好的提升你的编程核心能力（内功），在未来成为一名有为的技术人员！笔者这里或许可以帮到你~

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势头强劲的 Python PK 强大的 C++，究竟谁更胜一筹？

一直以来，在 TIOBE 编程语言排行榜中，简单易用的新贵 Python 和老将 C++ 是强劲的竞争对手，不过 C++ 和 Python 都是非常流行的编程语言，对于开发者而言，在选择语言利器时究竟有何参考标准？本文将基于两种语言的关键性能对比，带领大家深入不一样的 Python 与 C++。

作者 | Farhad Malik

译者 | 弯月，责编 | 屠敏

以下为译文：

在编程生涯的早期阶段，我参与过一款C++数学优化应用程序的开发，这个程序对性能的要求很高。至今我依然记得那段艰难的经历。

在那个项目中，我遇到了一些概念，比如指针、并发和垃圾回收，刚开始的时候这些概念非常难以理解。

然而，如果你问我对C++的看法，那么我会很高兴地向想要构建实时应用程序的人推荐C++。

C++是一门非常强大的编程语言。

最近，我一直在从事有关机器学习和数据科学解决方案的架构和实现工作。我选择的语言是Python。我承认也很欣赏这种语言的简单性和强大性。有些程序员认为Python是一种原型编程语言，当然他们有自己的正当理由。但是，我会毫不犹豫地向想要构建数据分析应用程序的人推荐Python。

Python是对开发人员非常友好的编程语言。

本文的目的

C++和Python都是非常流行的编程语言。本文将重点介绍两种语言之间的相似点和差异性，以便我们理解何时使用哪种语言。

这两种语言有很多差异和相似之处，但本文只介绍我们必须了解的关键性功能。

首先，两种编程语言有很多相似之处，所以学习起来也不难。

Python是解释型语言，而C++不是

C++的工作方式是，首先将写好的代码保存到扩展名为.cpp的文件中。

然后编译.cpp文件。编译器将C++代码转换为原生代码。然后执行这些机器代码。因此，C++非常靠近硬件。

所以，C++的速度非常快，非常适合实时应用程序。关键在于C++应用是“原生”应用，这表明编译器是依赖操作系统和处理器的组件。

编译器依赖机器，因此C++也依赖机器。

但是，这意味着代码只能在与编译代码的编译器相兼容的操作系统（和处理器）上运行。具体来说：

• 如果在Windows机器上用Windows编译器来编译代码，则会生成Windows机器代码。

• 如果使用Linux编译器来编译cpp代码，则编译后的代码只能在Linux机器上运行。

有时，有些C++模块/软件包并不能与所有操作系统兼容。

另一方面，Python是一种解释语言。Python的工作方式是，首先在安装Python软件包的位置创建一个虚拟机。

然后将写好的python代码保存到.py文件中。

然后再通过CPython，将Python代码编译为Python虚拟机的字节码。

那么，这个Python虚拟机就像C++一样是依赖于机器的，但是Python代码却不是。

当你想执行字节码时，这些代码就会在运行时被解释。因此Python不依赖于机器。

Python字节码依赖于Python虚拟机，而Python不依赖于机器。

需要注意的一点是，我们可以在一个操作系统中编写Python代码，然后将其复制到另一个操作系统中，就可以运行。但C++不行。我们必须在每个OS上编译C++代码。正是这个原因，与Python相比，C++的运行速度非常快。

由于Python是一种解释型语言，因此它的运行速度比C++慢。

编程约定

首先，我们来看一看易用性。

Python是一种高级语言，而C++是一种低级语言。Python具有可读性、简单、直截了当，而且学习起来很简单。

这是一大优势，因为这意味着采用Python的开发人员越来越多。而且这个特性还可以迅速地将Python应用程序推向市场。

由于易用性和大量的库，Python成为了数据科学和机器学习项目的首选编程语言，而且在Web开发中也越来越受欢迎。

Python非常适合于测试新概念和想法。

然而，有时也因为这个原因导致程序员将Python视为一种原型语言。但话又说回来，这种观点的理由也很充分。在实现Python时，我们始终应该遵循最佳的软件原理和实践。

对于刚接触编程领域的人来说，Python是一门伟大的语言。

另一方面，C++起源于C语言。它是一种功能强大的语言，因此很复杂，因为它可以执行很多低级任务。

开发人员需要遵守C++中大量的约定和规则。

C++广泛用于游戏开发、后端服务器应用程序以及分布式交易应用程序，这些系统都要求快速执行任务。此外，C++具有极强的可移植性。

下面，我们来谈谈语法。

1. Python编程十分依赖于空白和制表符（缩进）。一切都是对象。所有类的属性和方法都是公有的。在C++中我们可以利用访问修饰符隐藏类的属性/方法，Python却做不到。

我感觉刚开始的时候很难适应Python的缩进和格式。

2. 我想，大多数开发人员都知道Python中没有分号或大括号。你可以编写整洁的列表推导。Python中的布尔表达式也没有括号。另一方面，C++非常依赖于括号和分号。适应C++的语法需要一定的时间。

3. C++是一种强类型语言，每个变量的类型需要预先声明。而Python是动态类型，我们不需要指出对象的类型。这种动态特性常常会让我们遇到意想不到的结果。Python程序员需要保证以正确的方式或在正确的上下文中使用对象，因此既有积极的一面，也有消极的一面。

在执行Python代码时，我们会遇到运行时错误。如果在生产运行时中遇到类型错误，就很尴尬了！

值得一提的是，为了实现可以在运行之前就发现问题的Python解决方案，许多开发人员花费了大量时间和精力。

内存管理和并发

在介绍管理内存的方式之前，首先我们应该注意，这两种编程语言都支持面向对象的编程和继承。

当程序员在程序中创建对象时，这些对象会占用内存。当不使用对象时，程序将通过垃圾回收清除掉这个垃圾。

垃圾回收的方式工作是不确定的。

作为Python程序员，我们无需担心如何以及何时地清除内存。Python会通过智能垃圾回收自动为我们处理内存。C++中没有这样的垃圾回收，你必须自己动手管理内存。

C++中的内存管理需要手动完成。

理由很充分。C++的设计主旨就是打造一种高性能的编程语言。负责管理内存并从内存中删除不使用对象的垃圾回收会影响应用程序的性能。

最重要的是，垃圾回收在本质上是不确定的。你无法保证对象删除后是否仍在内存中。

Python是一种对开发人员非常友好的编程语言，因为我们不必担心忘记释放内存。

并发

对于受I/O或CPU约束的应用程序，程序员常常喜欢在代码中创建多个线程，并通过同时运行这些线程加快计算的速度。

不管我们的计算机中有多少个核心，Python只允许我们一次执行一个线程。这是Python的全局解释器造成的限制。这会给需要多个CPU的应用程序造成问题。

但是，我们可以在Python中创建多个进程。

另一方面，C++允许我们实现多线程应用程序。

C++有指针，但Python没有

谈论C++，怎么能不提指针？

Python中没有指针，至少没有开箱即用的指针。但是，C++中有指针。

首先，让我们来解释一下指针是什么。

假设有一个变量。这个变量是一个整数，值设置为5。那么，变量与它的值是一个意思，比如x = 5，x是变量的名称，值为5。

在C++中，变量是通过值传递给函数的。

那么问题在于，这些值保存在哪里？

变量的每个值都保存在计算机的内存地址中。你可以使用C++的运算符&访问变量的内存地址。指针是一个变量，指向了值所在的内存地址。

指针能够提高程序的效率。

在标识符之前使用运算符*，就可以声明一个指针。如下所示：

上述，我们创建了一个指针变量y，这个变量保存了变量x的内存地址。

假设你有一个函数接受变量作为输入（参数）。这个值的变更意味着在函数内部创建一个新变量。请记住，这在C++中会占用大量的内存，变量是通过值传递给函数的。

具体来说，首先我们创建一个将传入变量加100的函数。

这段代码接受一个变量x，然后将x加100。

在函数内部，任何有关这个值的修改都会针对一个新变量，而不是原来的变量。

调用上述代码的主函数如下：

即使在执行完函数之后，在函数外部，x的值仍然是2337。

那么，为什么我们需要指针？

为了理解这一点，你必须明白值和引用类型之间的区别。值类型就好像每次都从物理上复制变量并赋给它一个新变量。值类型占用的空间更多，而且每个变量都有自己的内存地址。

我们可以修改上述函数，让它接受指针作为参数。这样的修改可以减少程序占用的内存量。而且还不会创建不必要的重复变量。

如下函数可以直接修改变量的值。

下面，我们创建了一个指针y，并传递给一个函数，而这个函数会将输入参数x加100，即使位于函数外部的x值也会发生变化。也就是说，在函数执行完成后，x的值为2437。

我对指针的看法

使用指针的原因之一在于，你可以在调用的函数中修改变量或对象。但是，我建议尽量避免使用指针。

在C++中，使用引用比使用指针更好，因为你可以轻松地修改调用的函数，而不会改变调用所表示的语义。

指针是一个复杂的主题，程序员会经常因为使用指针而造成内存管理错误。Python是适合初学者的编程语言，因此Python中没有这种复杂的类型。

最终的建议

我有什么建议？Python还是C++？

这取决于你需要实现的解决方案。你是否需要跨平台、高性能、机器学习的解决方案？

如果条件允许的话，你可以同时使用两者。

我强烈建议两者你都应该学习和使用，因为这可以拓宽你对编程语言的理解。

• 如果你熟悉C++，那么毫不费力就可以用Python编写程序。

• 如果你熟悉Python，那么应该对大多数的编程概念都有很好的了解，C++可以帮助你进一步理解内存管理、并发和指针等，因此二者都应该学习。

另外，你还可以将Python和C++集成到一起，实现高级的实时分析解决方案。

总结

C++和Python都是非常流行的语言，我非常推荐所有人都来学习这两种语言。

在本文中，我们重点介绍了这两种语言之间的相似点和差异性，以便我们理解何时使用哪种语言。

原文：https://medium/fintechexplained/from-python-to-c-a-thorough-comparison-9244b32d63f4

本文为 CSDN 翻译，

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com