python对线程的自动处理 python以后企业需要吗？
python以后企业需要吗？
python一般认为是脚本语言，或者说是动态语言，速度慢肯定是所有解释性语言的缺点了，除此之外，python的多线程无法在多核上运行肯定也是需要解决的问题，不过它最大的优点就是敏捷，堪称敏捷开发的典范，适合的场合分两种：专业人士来做一些有意思的事情，比如写一些很有意思的脚本啊（黑客必学的语言之一）；非专业人士用来做一些普通的事情，比如搭个自己的网站（django）或者一般的科学计算、格式转换等等。
业界用python做web开发其实蛮少，不过也有，web框架比较好用的就是django，比较适合快速开发。程序员至少得会c语言吧，剩下的看需要。语言无所谓。只要人牛叉，什么语言都能写出牛叉的程序。
有哪些用Python语言讲算法和数据结构的书？
强烈推荐一本免费算法书《用Python解决数据结构与算法问题》。学 Python 仅仅只学 Python 语法和 API 是远远不够的，掌握算法和数据结构这种永远都不会过时的核心技能才是决定一个程序员职业发展的关键因素。算法和数据结构对专业程序员来说重要性不言而喻，同样一个问题，不同算法效率可谓千差万别。在问题规模很小的时候你可能感知不到，但是一旦数据上升到TB级别，两者的差距就像西瓜和芝麻的差别了。
举个简单例子：我们要计算前n个整数之和，你最先想到的算法可能是迭代。代码非常直观，初学者都能读懂，就是从1累加到n，得到最后的结果。这种算法的效率随着n的增加而变化，时间复杂度是O(n)，线性时间，大O表示法指出了最糟糕情况下的运行时间。
想象一下，这个数足够大的时候，所耗费的时间将是无法估量的，当然，还有很多比线性时间更糟糕的算法。当然，最后还有一种最理想的算法，就是常数级别的，O(1) 常数级复杂度。也就是说程序运行的时间与需要处理的数据大小无关。
如果利用数学方程而不是迭代来计算前n个整数的和，他的复杂度就是 O(1)。下非常荣幸回答您的提问，下面是这本书的目录，希望对您有帮助！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
