c语言和python语言哪个更值得学？

作为初学者选择什么语言要看自身的基础以及所处的行业需求，不同的语言难易程度不同，针对的行业应用场景也不同，所以选择要有针对性。

选择C语言

C语言是程序设计语言中的“教父”，很多系统级开发方案大多选择使用C语言完成，在物联网、智能装备、网络核心设备、机器人等领域有不可替代的地位，所以如果打算在这些领域做开发的程序员要选择C语言。

如果你是理工科出身，有扎实的数学基础与物理基础，那么选择C语言一定是正确的选择。C语言的学习虽说不上有多难，但是与Python比较起来还是有一定难度的。

作为计算机专业的同学应该都听过谭浩强老师的大名，也大多看过谭老师的大作：《C语言程序设计》，据说这本书是计算机类著作的销量记录保持者。

不管怎么说，这么经典的图书还是值得一读的。学习C语言的难点在于很多概念需要建立画面感，比如内存空间申请、指针操作等等。

选择Python语言

Python语言伴随着大数据、人工智能的快速发展而得到了广泛的应用，另外Python也是传统三大Web开发的解决方案，另外两门语言是Java和PHP。

所以，如果要从事Web开发、大数据、机器学习等领域，选择学习Python是个不错的选择，我目前一直在使用Python做机器学习方面的算法实现，与Java比较起来要方便很多。

Python的特点是简单、明确、优雅，使用过Python的朋友应该有相同的感觉：Python很简单，Python很慢。

如果你是非理工科专业，如果想从事Web开发（非大数据和人工智能方向），如果你想快速掌握一门语言，那么Python一定是个好的选择。

使用Python做大数据和机器学习方面的开发需要一定的数学基础，其中线性代数、概率论是必须要了解的。

如果你对Python感兴趣，可以看看我在头条上写的系列文章，有问题可以一起交流。

学了Python，但是没有学c，直接去学c＋＋是可行的吗？

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，Python语言和C 语言虽然都是当前流行程度比较高的编程语言，但是这两门编程语言的应用场景还是具有明显区别的，Python语言当前在大数据和人工智能领域的应用相对比较多，而C 语言则主要应用在容器（服务）开发、多媒体开发和虚拟现实开发等领域。

从编程语言的语法结构来看，虽然Python与C 都属于面向对象编程语言，但是C 要明显比Python语言复杂一些，所以即使具有Python的编程基础，在学习C 的时候也需要一个系统的学习过程。相对于Python的整合式编程哲学来说，C 的编程哲学要更抽象一些，所以Python程序员在学习C 的时候，会明显感觉麻烦一些。

C 语言虽然是C语言的面向对象版本，但是初学者也是完全可以直接学习C 语言的，因为C 语言自身的语法结构也是相对独立的。当然，如果具有C语言基础，在学习C 的初期会更容易一些，但是在编程思想上，C语言与C 语言还是具有较大区别的。

在决定学习C 语言的时候，应该注重三方面内容，其一是学习C 更应该注重对于各种抽象概念的理解和总结；其二是学习C 语言要注重对于编程过程的理解，模块化对于C 语言是非常重要的，相对于Python语言来说，C 在编程结构上要更“严谨”一些，或者也可以说更“死板”一些；其三是一定要多做实验，实验是学习编程语言不可或缺的步骤。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

我想问一下，学过python，还用学c吗？求解答，谢谢？

作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。

首先，学习编程语言一定要结合应用场景，如果在应用场景没有发生变化的情况下，通常并不需要学习新的编程语言。Python语言本身是一门流行程度比较高的全场景编程语言，而且Python语言当前的上升趋势也非常明显，未来随着大数据和人工智能技术的落地应用，Python语言的应用场景也会逐渐得到拓展。

在学习完Python编程语言之后，应该选择一个主攻方向继续深入学习，比如选择大数据和人工智能这两个方向就不错。目前IT行业内虽然Python语言的应用比较普遍，但是Python岗位对于从业者的要求还是比较高的，初学者一定要有一个自己的主攻方向，同时具有一定的实践能力。

对于很多初学者来说，当前选择大数据作为主攻方向就是不错的选择，一方面当前的大数据开发岗位比较多，另一方面未来也可以向人工智能方向发展，正所谓“进可攻退可守”。掌握Python语言之后，可以进一步学习大数据平台知识，基于大数据平台进行行业软件开发，在产业互联网时代将是一个比较常见的开发方式。

从技术体系的角度来看，编程语言只是一种工具，并不是掌握越多的编程语言越好，而是要具备编程语言的实践开发能力，这是比较重要的。如果把大数据开发分成三个学习阶段的话，学习编程语言只是完成了第一个阶段的学习任务，这个阶段也是学习难度比较低的学习阶段。

最后，如果在掌握Python语言之后，计划进入嵌入式领域发展，那么进一步学习C语言还是有必要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

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，说的不对还请指正：

首先从语言本身来看：

C#可以认为是编译型语言（严格的说是混合型），python属于解释型语言。

C#的优点是快，运行速度快。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。

同时编译是一把双刃剑，代码如果修改就需要整个模块重新编译，而且需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。

鱼和熊掌不可兼得。python的优点就是跨平台比较强，代码修改不需要停机，缺点就是每次运行的时候都要解释一遍。

但是随着软硬件的飞速发展，解释运行的时间和编译后再运行的时间差会越来越小，而python语言的“优雅”、“明确”、“简单”的优势也日趋明显。

其次从类库生态来看：

Python有着大量的第三方类库，在其他一些语言在实现一个功能时可能需要几十行到几百行代码，而Python可能调用下一下别人造的轮子，几行代码甚至一行代码就搞定了。而C#刚开始是基于Windows平台的，到了后来才可以跨平台和开源，第三方类库数量不如Python。

最后从发展前景来看：

人工智能，大数据的时代已经到来，数据清洗，分析这些都是Python的强项，人工智能方面也有很多基于Python的优秀的框架。如果有人说Python效率低啊，我硬件不达标就是需要效率，那追求效率人们更愿意使用C/C 而不是C#。

综上，就造成了C#和Python排名相差越来越大。

学c++还是学python python和c++先学哪个 c语言和python哪个难

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