學(xué)了Python，但是沒有學(xué)c，直接去學(xué)c＋＋是可行的嗎？作為一名it從業(yè)者和計算機專業(yè)教育者，讓我來回答這個問題。首先，雖然Python和C都是目前比較流行的編程語言，但是這兩種編程語言的應(yīng)用場景有

學(xué)了Python，但是沒有學(xué)c，直接去學(xué)c＋＋是可行的嗎？

作為一名it從業(yè)者和計算機專業(yè)教育者，讓我來回答這個問題。

首先，雖然Python和C都是目前比較流行的編程語言，但是這兩種編程語言的應(yīng)用場景有明顯的區(qū)別。Python廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，而C語言主要應(yīng)用于容器（服務(wù)）開發(fā)、多媒體開發(fā)和虛擬現(xiàn)實開發(fā)等領(lǐng)域。

從編程語言的語法結(jié)構(gòu)來看，雖然Python和C都屬于面向?qū)ο缶幊陶Z言，但C顯然比Python復(fù)雜。因此，即使在Python編程的基礎(chǔ)上，在學(xué)習(xí)C時需要一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，與Python的集成編程思想相比，C的編程思想更為抽象。因此Python程序員在學(xué)習(xí)C語言時顯然會感到更麻煩

！雖然C語言是C語言的面向?qū)ο蟀姹?，但是初學(xué)者可以直接學(xué)習(xí)C語言，因為C語言的語法結(jié)構(gòu)是相對獨立的。當(dāng)然，如果你有C語言的基礎(chǔ)，在C語言學(xué)習(xí)的初期會比較容易，但是在編程思想方面，C語言和C語言有很大的不同。

在決定學(xué)習(xí)C語言時，我們應(yīng)該注意三個方面：一是在學(xué)習(xí)C語言時，我們應(yīng)該更加注意對各種抽象概念的理解和總結(jié)；二是在學(xué)習(xí)C語言時，我們應(yīng)該更加注意對編程過程的理解。C語言的模塊化是非常重要的。與Python語言相比，C語言在編程結(jié)構(gòu)方面非常重要，我們應(yīng)該更“嚴謹”或更“刻板”；第三，我們必須做更多的實驗，這是學(xué)習(xí)編程語言不可缺少的一步。

既然Python是用C實現(xiàn)的，那為什么Python不能直接生成exe呢？

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Python效率這么低，還這么火？

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。

機械設(shè)計制造及其自動化專業(yè)的學(xué)生學(xué)完C語言之后，有必要繼續(xù)學(xué)ptyhon語言嗎？

看題目，猜你應(yīng)該還是個學(xué)生，不然工作時間不長。我想在這里談?wù)勎业南敕āＨ绻惺裁床粚?，請糾正我。

目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)的主導(dǎo)作用，各種高級語言，特別是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求，人工智能、云服務(wù)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)正在被資本追捧，各種高級語言發(fā)展非常迅速。同時，催生了一大批以人工智能、云計算、Java、Python等技術(shù)和語言為主的培訓(xùn)機構(gòu)。

在標(biāo)題中，“C語言”和“Java語言”的優(yōu)點和缺點已經(jīng)討論了很多次。實際上，編程語言就是工具。而真正影響你的是你的邏輯思維能力?？傊褪菙?shù)學(xué)水平！在此基礎(chǔ)上，根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的需要，再進行相應(yīng)的學(xué)習(xí)和實踐

！然而，現(xiàn)在的資本追捧是短、平、快，可以說是殺雞取卵

！在大型操作系統(tǒng)、桌面操作系統(tǒng)、手持設(shè)備操作系統(tǒng)、實時操作系統(tǒng)中，實際應(yīng)用主要還是C語言，甚至匯編語言。但從學(xué)習(xí)成本和家庭氛圍來看，憤怒的年輕人很難生存。前段時間，國產(chǎn)deep操作系統(tǒng)（本地化Linux桌面操作系統(tǒng)）的CTO辭職。如果你感興趣，你可以搜索它

！題目說我主修機械和自動控制。我不知道你是否注意到了?，F(xiàn)在，從工資和就業(yè)機會的角度來看，機械和自動控制領(lǐng)域的技術(shù)人員工資普遍不如互聯(lián)網(wǎng)編程。當(dāng)然，它不包括一些特殊的好單位。

如果您是從專業(yè)領(lǐng)域開始的，并且您提到您已經(jīng)學(xué)習(xí)了C語言，那么為了跟上潮流，了解Python是非常必要的。目前，python對機械和自動控制的影響不大。建議在PLC編程領(lǐng)域多下工夫！如果你考慮到短期利益，你在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的編程沒有錯。畢竟，你也懂C語言。在C語言的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)其他語言更容易

Python語言其實很慢，為什么機器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)用Python進行機器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？