プログラミング言語の難題
プログラマーとして、私たち全員が人生で少なくとも一度は直面したシナリオ、(初心者の場合)最初にどのプログラミング言語を学ぶべきか、または経験豊富なエンジニアの場合は次にどの言語を学ぶべきか。この記事は、同じことを行うためのより良い理解を提供することを目的としています。
Python: 何でもできる 2 番目に優れた言語
あなたがプログラミングを学ぼうとしている初心者の場合、そのシンプルさと汎用性の理由から、Python を使用するのが最良の選択の 1 つです。
経験豊富なエンジニアの場合、Python を学習して自分のスキルセットに加えることは決して間違いではありません。Python はその汎用性により、複数の領域で多くのチャンスをもたらしてくれます。Python は単に何でもできるプログラミング言語の中で 2 番目に優れています。バックエンドの Web 開発やスクリプト作成のための機械学習など、さまざまなドメインにわたるあらゆるもの。
Python は、非常に活発な巨大なコミュニティ ベースにも支えられています。また、英語のように読める言語の単純さは、プログラマーがプログラミングの概念を固めるのに常に役立ち、その後、より複雑なプログラミング言語に翻訳することができます。
Python は「現在でも読める最も強力な言語」です。
― ポール・デュボワ
JavaScript: Web 開発用の言語
あなたが初心者の場合、この言語を武器庫に入れておくことが最善です。特に、この言語は Web 開発で主流であるため、インタープリタ型言語であるため、プログラミングが初めての人でも簡単に習得できるからです。
経験豊富な開発者にとって、JavaScript は過去に主にフロントエンド開発で使用されていましたが、バックエンド開発 (node.js) や機械学習 (Tensorflow) などの他の領域にも広がり始めているため、JavaScript を使用することで多くの扉が開かれます。 ).
言語自体はシンプルかつダイナミックで習得が簡単で、その上に構築される多数のライブラリにより言語はさらに豊かになります。
幸いなことに、JavaScript には非常に優れた部分がいくつかあります。 JavaScript には、美しくエレガントで表現力豊かな言語が存在しますが、それが善意と失敗の山に埋もれています。」
― ダグラス・クロックフォード
Go : King of Concurrency
初心者であっても、Python や JavaScript のような単純なインタプリタ型言語から始めるのは簡単ですが、タイプ セーフに重点を置いたコンパイル済み言語を学ぶのは常に役に立ちます。コンパイル済み言語は、多くの視点を与え、視野を広げてくれます。可能性へ。
経験豊富な開発者であれば、GO を学ぶことが非常に有益となる 2 つのシナリオがあります。
- DevOps/クラウド ネイティブ開発に興味がある場合は、Docker や Kubernetes などの一般的な DevOps ツールのほとんどが GO で書かれているためです。
- バックエンド開発者。Go は現在普及しているマイクロサービスとクラウドベースのアーキテクチャ、そして GO で容易になった同時実行性を念頭に置いて Google エンジニアによって書かれているためです。
現実の世界では、これらのシナリオで処理する必要がある大量のデータを念頭に置いて作成する必要があるアプリケーションがいくつかあります。GO は、コンパイル済み言語であるため非常に高速であり、また、それ自体が非常に良い例となります。同時実行を有効にすることで CPU リソースを効果的に利用します。
Go は、さまざまなレベルの経験を持つプログラマーからなる大規模なチームが一緒に生産性を高めることができる言語です。
以上がプログラミング言語の難題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
