python教程 Python和Java，你觉得哪个是最好的语言呢？为什么？

Python和Java，你觉得哪个是最好的语言呢？为什么？

让我们先看两张图片：

2015年5月编程语言排名

2020年4月编程语言排名https://www.tiobe.com/tiobe-index

以上数字是本网站的统计数据。可以看到，Java是近年来最好的，python发展很快，但与Java相比还有一定的差距。

不得不说，爪哇第一的位置比较稳定，老大哥的位置没有动摇。Java如此流行的原因之一是市场需求。现在市场上的大多数移动应用程序都是由Java开发的。支付宝、支付宝、淘宝、京东等都在用Java做后台。如此众多的互联网公司如此青睐Java，这将推动Java生态变得越来越好。毕竟，有大公司支持它。生态越好，与Java相关的学习材料就越多，学习Java的人就越多。最重要的是Java的薪水也很不错。这是如此循环，你不能没有火。

说了这么多，Java这么流行，它能算是一门好语言吗？事实上，不同领域的不同语言有各自的优势。我不在乎。关键是你喜欢它，它能帮你解决问题，给你带来好处。只要能满足你的需要，解决你的问题，你就可以说谁是好人。

最后，我想说的是，语言只是一种工具，最重要的是一个人的思维

！如果我的回答对你有帮助，请记得表扬我。谢谢您

cython和python的区别？

Python是用C编写的，并用Python实现。Python是另一种语言，相当于Python加上一些C特性，比如类型声明。

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。

为什么Python是入行人工智能的首选语言？

人工智能是我的研究方向之一。目前我还在用Python做智能诊疗的落地应用。我将根据我的个人经验谈谈Python在人工智能中的应用。

我是从机器学习开始研究人工智能的，因为我以前一直在做大数据相关的研发，从大数据进入机器学习是很自然的。机器学习所要做的就是从无序的数据中发现规律，通过数据的采集和排序来训练算法，从而实现最终的应用。

由于我已经使用java很长时间了，当我第一次开始实现机器学习算法时，我的首选语言是java。毕竟编程语言只是一个工具，哪个工具好用，所以我总是用java来实现。直到有一次我参加了一个机器学习交流会，一位同行推荐我用Python来做机器学习。他告诉我Python做机器学习非常简单，你不必过多考虑语言实现，你可以专注于算法。

我花了大约一个星期的时间学习python，然后我开始在使用python时熟悉它。现在我们已经使用Python好几年了，可以说Python非常适合算法实现。一方面语法简单，另一方面可以使用的算法库非常丰富，而且程序可以快速调整，所以用Python做机器学习让我感觉轻松了很多。

目前，我的登陆项目也已经用Python完成了。虽然速度不如Java快，但从程序开发的角度来看，使用python确实很有趣。

python distribution是什么意思？

事实上，这是在ICC和MKL的支持下，Cpython和一票方案的集体发布。它所能达到的最大高度与编译一轮Cpython并确保numpy和其他包在MKL下工作没有区别。总之，不要有太多的幻想。Pypy/numba是JIT，Python是一个直接的C编译器本地化模块。只要解释器是Cpython，就不会有两个数量级的巨大性能改进。

从事python后端需要学什么技术？

对于Python学习者来说，他们需要掌握以下技术

网络编程。网络编程在生活和发展中无处不在。哪里有通信，哪里就有网络。它可以称为一切发展的“基石”。对于所有的编程开发人员来说，我们必须知道它是什么，为什么是这样，所以网络部分将从协议、包、解包等底层进行深入的分析。

2. 爬虫开发。所有网络数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集和处理。爬虫开发项目包括跨越式反爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并对scrapy框架的源代码进行分析，了解其原理，实现定制的爬虫框架。

3. 网络开发。Web开发包括前端和后端两部分。前端部分将您从“黑白”带到“彩色”世界，而动态网页的后端部分则是手工开发的。它需要你从10行代码到n百万行代码来实现和使用你自己的微网框架。对框架的解释涵盖了数据、组件、安全性和其他领域的知识。它可以从底层了解其工作原理，控制任何行业主流的web框架环境。

4. It自动化发展。It运维自动化是根据It服务需求，将静态设备结构转化为动态弹性响应的一组策略。目的是减少人工干预，降低人员成本和出错概率。从设计层面、框架选择、灵活性、可扩展性、故障处理，以及如何优化与各大互联网公司的实际案例的联系，如fortress machine、CMDB、全网监控、主机管理等，可以带您开发出企业中最常用的项目。财务分析。财务分析包括学习财务知识和python相关模块。它带你从金融小白到量化交易策略的发展。学习内容包括numpypandasSciPy数据分析模块和其他常用的金融分析策略，如“双倍移动平均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“双刺交易策略”等，让梦想成真，进入金融行业不再是梦想。

6. 人工智能机器学习。随着人工智能时代的到来，首先介绍了深度机器学习课程。它包括机器学习的基本概念和公共知识，如分类、聚类、回归、神经网络和公共类库，并根据周围的事件作为案例，逐步经过预处理、建模、训练、评价和参数化。人工智能是未来科学技术发展的新趋势。Python作为最重要的编程语言，必将有很好的发展前景。现在也是学习python的好机会。

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

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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