编程python是什么 为什么C#排名和Python相差越来越大？

为什么C#排名和Python相差越来越大？

以下是我的一些个人观点。如果我错了，请纠正我：

首先，从语言本身的角度来看：

C#可以看作是一种编译语言（严格地说，是一种混合语言），Python是一种解释性语言。

C的优势？速度越来越快。由于编译只进行一次，运行时不需要编译，因此编译语言的程序执行效率很高。

同时，编译是一把双刃剑。如果修改了代码，则需要重新编译整个模块，并根据操作系统环境编译不同的可执行文件。

鱼和熊掌不能兼得。Python的优点是它具有很强的跨平台能力。代码修改不需要停止。缺点是每次运行时都要解释。

然而，随着软硬件的快速发展，解释运行时间与编译后运行时间的时差将越来越小，Python语言“优雅”、“清晰”、“简单”的优势也越来越明显。

其次，从类库生态的角度来看：

Python有大量的第三方类库。在其他一些语言中，实现一个函数可能需要几十到几百行代码，而Python可能会调用其他语言的下一个轮子，只需要几行代码甚至一行代码。然而，c#一开始是基于Windows平台的，后来可以是跨平台的、开源的。第三方类库的数量没有python那么多。

最后，从发展前景来看：

人工智能，大数据时代已经到来，数据清洗和分析是python的强项，人工智能中有很多基于python的优秀框架。如果有人说Python效率低下，如果我的硬件不符合标准，我需要效率，那么人们更愿意使用C/C而不是C#。

总之，c和Python之间的排名差距越来越大。

学Python的电脑要什么样的配置？

感谢您的邀请

！作为IT行业从业者和计算机专业教育者，让我回答这个问题。

首先，如果您从学习Python语言本身的角度出发，您不需要配置太高的计算机。普通办公电脑完全可以满足要求，或者大部分在售笔记本电脑都可以满足基本的学习要求。

但是，学习Python通常必须有明确的学习方向。不同的学习方向在计算机配置上仍有一些具体的要求。目前Python的主要学习方向包括web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发，其中大数据开发和人工智能开发对计算机配置仍有一定的要求。

大数据领域的发展通常对计算机内存有更高的要求。一个重要原因是，大数据平台通常对内存有更高的要求。很多大数据平台至少需要8g内存，而一些商业大数据平台对内存的要求更高。因此，如果你想学习Python，从事大数据开发，就需要配置一个内存，计算机越大越好。另外，对于初学者来说，通常需要通过虚拟机在自己的计算机上构建伪分布式集群，这对内存容量提出了更高的要求。

人工智能的发展通常需要一个强大的GPU，所以如果你想学习Python进行机器学习（深度学习）、计算机视觉等方面的开发，就必须配备一个更好的显示卡，这样会大大提高实验速度。另外，人工智能的发展方向对CPU和内存也有一定的要求。

最后，在硬盘的配置上，最好选择速度更快的固态盘，而且容量不需要太大。

Python对普通人有什么实际用处？

为什么Python效率这么低，还这么火？

在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

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