python编程 python与大数据什么关系啊？

python与大数据什么关系啊？

Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。

大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。

许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。

因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。

这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。

简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。

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

python和前端开发怎么抉择？

感谢您的邀请

！作为IT行业的从业者和计算机专业的研究生导师，让我来回答这个问题。

首先，Python和前端开发有大量潜在的人才需求，也有比较广阔的发展空间。至于如何选择，要根据自己的知识结构、发展规划和兴趣爱好综合考虑。

如果我们想在未来走研发级程序员路线，我们应该专注于Python开发。目前，it领域的研发热点集中在大数据、物联网和人工智能等领域，Python在这些领域得到了广泛的应用。例如，使用Python进行数据分析在大数据领域更为常见。此外，Python广泛应用于嵌入式开发、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域。可以说Python是研发人员的重要工具之一。随着大数据和人工智能的发展，Python语言未来的发展前景值得期待。

如果计算机和数学的基础知识相对薄弱，那么我们可以专注于前端开发。随着移动互联网、大数据和人工智能的发展，前端开发被赋予了更多的意义，不仅包括传统的web前端开发，还包括移动端开发、大数据展现端开发，部分后端开发任务（nodejs）和部分嵌入式开发任务（JavaScript）。JavaScript的前端应用应该是当前学习者关注的重点。

与Python相比，前端开发主要集中在应用级开发领域，对算法要求不高，初学者很容易建立学习信心。但在目前的就业环境下，为了提高自身的竞争力，他们应该掌握更全面的前端知识，包括web前端和移动端。

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。

opencv和halcon区别？

哈尔康：机器视觉行业知名的商业视觉库是非开源的，在国内市场占有率排名第一。它提供了1500多个API操作符供开发人员使用。一些基本的编程很容易上手，其调试也很方便。您可以通过单步通过断点随时看到图像的更改。Halcon运算符可由C、VB、C#、Delphi等开发语言调用。同时，运营商还提供com版本。原则上，所有支持com的语言都可以调用Halcon操作符，因此其开发的灵活性和调试的方便性深受开发人员的喜爱。

opencv：计算机图像的图像库，开源，可用于商业，在许多高校和科研机构得到广泛应用。更多的人选择它来编写自己的算法。它的调试不如Halcon方便，项目开发周期也比Halcon长，所以在工业应用中也不太多。

因此，如果你从事算法，项目周期长，公司不愿意购买/使用商用可视化软件，可以考虑opencv；如果你的项目周期短，公司可以承担商用软件的费用，选择Halcon将是明智的选择。

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