不属于python语言特点 为什么Python效率这么低，还这么火？
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。
操控excel,选择Python还是vba？
对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多卡。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止更新VBA了，更建议大家学习python。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python的开发空间会更好
另一种更方便的方法是使用power Bi的三个组件进行数据处理，power query进行数据处理，PowerPivot进行分析，power Bi进行数据处理的优点数据可视化的主要特点是学习周期短，数据可以自动刷新，启动速度快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然低于python。当然，为了长期的可持续发展，更推荐学习Python，但起步周期会更长
兄弟，我比你晚了一年。我是全日制文科中专毕业生，函授学院文科，自学计算机本科。联系FOXBASE，汇编，C语言，C，Java，python。用FOXBASE开发了图书馆管理软件，用Java开发了学生体质测量数据处理软件。本来我打算在学习Python的时候用Python来开发学生的体测数据处理软件，但是时间很短，而且听说Python的效率比Java低，所以我就用Java来代替。我认为学习Python比Java简单，我基本上可以同时学习和使用Python，因为它的语法接近自然语言。在开发了学生身体测量数据处理软件之后，我不想使用Java。一是软件的图形界面不够美观；二是运行速度不如C和C，尤其是第一次打开时。而且，语言太繁琐了。当一个小程序发布时，它需要打包超过1亿个虚拟机。现在我改用汇编语言，用最简单的语言深入到计算机的底层。我计划开发计算机病毒和安全。有了组装的基础，将来应该更容易转移到嵌入式开发。
本人96年初中毕业，现在想做it行业，php和Python哪个有前景？
库。
接下来，我们使用Tkinter库来实现一个简单的加法、减法、乘法和除法计算器。首先，效果图如下：
上面的计算器基本实现了简单的加、减、乘、除运算，其源代码也非常简单，可以分为以下几个步骤。
python可以做界面吗，怎么做？
首先，我们用10个坐标点来模拟城市的位置。由于我们平时对Python的使用比较多，也比较熟悉，所以我们首先选择Python作为编程语言来实现蚁群算法，但是我们在第一时间就等着睡着了。猜猜看有多长时间，超过六分钟，这是效率的可怕之处。你不能让老师等6分钟在最后的回答中选择最佳路径。恐怕要暂停了。用C语言对蚁群算法进行了优化，优化结果不到1min。没有比较就没有坏处。在这之后，我深刻地认识到Python执行效率的可怕方面。
有些人可能想知道为什么C和Java比python更高效。事实上，它与语言的底层代码有关。C语言是汇编语言的二次开发，Java大多是C和C的二次开发，但是我们的Python可以分为两种情况，一种是Cpython，另一种是jpython，分别是C和Java的二次开发，所以效率比这两种语言要低。我看到消息说，为了解决python的效率问题，政府计划重新开发底层python代码。最近，我没有看到任何相关的新闻。毕竟，这个工作量是非常巨大的。
Python到底有多慢？
对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
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