c语言和python区别 我想问一下，学过python，还用学c吗？求解答，谢谢？

我想问一下，学过python，还用学c吗？求解答，谢谢？

作为一个it从业者，让我来回答这个问题。

首先，学习编程语言必须与应用场景相结合。如果应用场景不变，通常不需要学习新的编程语言。Python语言本身就是一种流行的全场景编程语言，目前Python语言的兴起趋势也非常明显。未来，随着大数据和人工智能技术的实施，Python语言的应用场景将逐步扩展。

学习完python编程语言后，应选择一个主要方向继续深入学习，如大数据和人工智能。目前，虽然Python语言在IT行业得到了广泛的应用，但Python post对从业人员的要求还是比较高的。初学者必须有自己的主攻方向和实践能力。

对于许多初学者来说，选择大数据作为主要方向是一个不错的选择。一方面，目前大数据的开发工作很多，另一方面，未来也可以朝着人工智能的方向发展，也就是所谓“进能攻，退能守”。掌握Python语言后，可以进一步学习大数据平台的知识，开发基于大数据平台的工业软件，这将是工业互联网时代一种常见的开发方法。

从技术系统的角度来看，编程语言只是一种工具。并不是说你掌握的编程语言越多越好。具有编程语言的实际开发能力是非常重要的。如果将大数据开发分为三个学习阶段，学习编程语言只完成第一阶段的学习任务，这也是一个学习难度较低的学习阶段。

最后，如果我们打算在掌握Python语言后进入嵌入式领域，就必须进一步学习C语言。

为什么大一是以 C 语言入门，而不是 Python？

我还没有学习过python、C和C++、Java、C#和数据库知识、管理系统和MFC五子棋游戏。你骄傲吗？当然，我觉得我也可以开发一个小软件，做一个小项目，但我想告诉你，这不是鸡蛋。你对C的了解不过是一个擦伤。它只是让你理解计算机语法和面向对象的思想（然而，许多语言可以让人们理解这些）。C语言的真正精髓，在一本叫做Windows核心编程的书中。如果你理解了这本书，你会发现C语言是强大的，不可替代的。最后，让我告诉你一件事。Linux系统或内核是用C编写的，为什么不是用Java或python编写的（事实上，大多数操作系统都是用C编写的）。最后，我夸耀C语言的许多优点。我来回答你的问题。如果是为了简单和让人们入门，你甚至不需要python。使用简单的语言更容易。用C语言作为入门课程有两点，C语言可以说是任何语言的鼻祖。C语言可以应用于开发软件、汇编和内核。如果你真的懂C语言，你会改成任何语言。

大一新生寒假先把c语言学透还是先试着自学感兴趣的Python？

通过C语言学习是不可能的。在我的生活中不可能通过C来学习，C也不能被使用。所以我必须学C来维持我的寒假。

我要在除夕夜学习。只有在网上找女朋友的时候，我才能停止看C。当我学习C的时候，我觉得所有的知识点都很难，比python难多了。当我学习C时，一个人觉得很难。我没有朋友可以一起学习，也找不到女朋友一起玩。

学习了python之后，我觉得每一个都非常有趣，编写简单，易于实现。我真的很喜欢蟒蛇。

嗯…

C不可能学得很透彻。新生最多只能复习，寒假也没时间玩。因此，寒假收压岁钱并不容易。是收压岁钱不好，还是吃年夜饭不好，还是抽别人送的烟不好？

如果你真的想学C，最好先学C，因为C是最基本的。虽然很难学，但它对你将来会有很大的帮助。Python可以尝试从大二开始学习。学习和使用python会更快更容易。

我先给大家C语言的学习路线图和资料，大家可以比较学习哦，毕竟一个人在家还是很难学的。

如果您需要一些相关信息，可以跟我来，在私人聊天中发送“C”或“C”。

python编程到底好不好学？

首先，答案是肯定的，python语言相对容易学。！简单易懂的语法是Python语言的一个重要特性，学习Python语言几乎不需要任何基础，所以Python是孩子们常用的编程语言之一。

Python语言是函数式语言和面向对象语言的典型结合，因此编写Python代码非常灵活和直接。它与纯面向对象语言（如Java）有很大的不同。也许这也是Python语言受程序员欢迎的原因，因为没有人想变得复杂。Python语言比较简单，但也体现在丰富的“库”中。Python为各种通用开发领域准备了丰富的库。只要导入这些库，就可以很容易地使用它们。

尽管Python语言简单易学，但它有广泛的应用和相对完善的语言生态。目前，python语言广泛应用于web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理）、嵌入式开发等领域。相信随着大数据和人工智能的不断发展，Python语言未来的发展空间还是非常广阔的。

当然，用Python语言也可以编写非常复杂的程序，特别是在人工智能领域，用Python来完成算法的实现过程比较复杂。许多开发团队已经将算法设计与算法实现分开。从事算法实现的工程师往往需要通过Python等语言实现算法设计器的设计方案。这一过程往往是困难的，算法实现工程师需要有一个坚实的算法基础。当然，目前很多算法工程师团队需要同时完成算法设计和算法实现，这似乎是目前的发展趋势。

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