为什么都说Python简单,但我觉得难?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了为什么都说Python简单,但我觉得难?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Python普遍被大家认为是编程语言中比较简单的一种,但有一位电子信息的学生说自己已经学了C语言,但仍然觉得Python挺难的,感觉有很多疑问,像迭代器、装饰器什么的……所以他提出疑问:Python真的简单吗?为什么我觉得很难?

新接触一门技术可能还需要一点时间,如果你觉得难,先继续学习。

Python上手简单,并且有交互性强的开发环境,还有众多的第三方库,学习起来会比C语言容易的多,C语言过于底层,强在内存操作,但功能实现起来却非常复杂。

Python及其他语言优劣势

你都知道其他编程语言的优劣势是什么吗?大家觉得有用的可以参考学习了解:

Python及其他语言优劣

如何从C++转Python,有一位程序员是这样说的:

从 C++到 Python 的过渡已经有了大约三年时间,我觉得是时候总结一下这段时间的经历了。回想起来,我改变的不只是自己所用的编程语言,还有工作方式和我对代码的看法。

C++给人的感觉就像是一头扎进奇幻神秘的大海里——它是如此美妙,但需要更多学习和训练。总的来看,你游过的水面不会很大。而 Python 有点像潜水——把头伸进水里就能看到它的美,但你不会太深入,而是在浅水里游啊游,可以轻易地游过很大一片地方。两种语言如此不同,所以适用的场景也不同。

转向 Python 时,你需要学习的第一件事情就是如何放手:你不知道代码的底层到底发生了什么,内存被分配到哪里、释放到哪里,但没关系。你也会被鼓励使用其他人写的封装为库的代码,这能帮助你节省时间,提高编码速度。这并不意味着你需要写慢如蜗牛并依赖于无维护和无功能的库的代码,其中的关键是很不同的。

如果你是一个 C++开发者,并且考虑开始写 Python,以下我的一些建议:

  • 改掉老习惯:别再使用 C++编译器作为调试器。不用再过度优化内存使用。避免写出 C++风格的代码。并且无论如何,不要再依赖类型。
  • 养成新习惯:开始使用库。写 Python 式的代码(但不要为了写而写),保证代码的可读性。尝试使用一些更加复杂的概念,如 generators、decorators、contexts。尝试 PyCharm。
  • 使用 C++和 Python 共用库:一些 C++库(如 OpenCV、QT)有 Python 接口。在 Python 中使用相同的库会比从零开始学习一个新库更加容易。
  • 勿忘初心:有时候 Python 实在是太慢或者不适合你的任务,C++经验就派上用场了。有很多方式(SIP、ctypes 等)可以让你在 Python 内使用 C++代码。

如何从0开始学Python:

第一步选好方向:Python+大数据、Web开发、人工智能、自动化测试等;

第二步基础语言学习:从Python的基本语法开始,了解Python变量是什么、循环是什么、函数是什么、模块是什么等等;

第三步Python编程进阶:通过前边所学知识,完成综合案例,锻炼编程能力、培养编程思维;

第四步:学习Python数据库编程:mysql数据库,Oracle数据库和Sqlite数据库。Sqlite数据库是Python自己的,而其他数据库要求我们安装适当的操作模块;

第五步进行项目实践:一定要多动手实践,查找和处理过程中遇到的错误与异常,遇到问题多上网搜索。在成功的解决了这些问题之后,会有一种很大的成就感;

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学习阶段建议学习时长
Python基础编程8天
Python编程进阶10天
SQL基础6天
大数据Hadoop技术栈11天
Spark技术栈9天
NoSQL&消息中心6天
Flink技术栈6天

2022年Python+大数据学习路线图,源码笔记,最优学习资源_黑马程序员官方的博客-CSDN博客_黑马python+大数据任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线,才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,所以今天特别为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图,帮大家理清思路,攻破难关!文章目录前言第一阶段 大数据开发入门1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通第二阶段 大数据核心基础2022版大数据Hadoop入门教程第三阶段 千亿级数仓技术数据离线数据仓库,企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)第四阶段 PB内存计算1.pythohttps://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/122306552

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