假如我成了世界上最精通python的人,我能用python完成什么伟大的事情?
回复内容:
我会砌砖了,并且是全世界最会砌砖的人离盖出摩天大楼还有多远?
我掌握数学符号的运算了,并且是全世界最会进行计算的人
我离成为高斯还有多远?
编程语言只是工具,背后的思想才是最有价值的
人类的知识,可以分为术和道
术是技艺,道是思想
术是道的实现
术可以是精致,没有道,就称不上伟大
也许你现在觉得Python或者别的语言很复杂,觉得精通Python很厉害
当你掌握了一门编程语言,向外看,你会发现,这个世界比你想象的大
我以前觉得我会写个爬虫厉害得不行,然后上大学,看看书,系统地学习后,我就知道自己的短视了
单说,我理解快排算法的时候,我就觉得这好厉害
人遇到觉得复杂的事物,会不自觉夸大
后来,我学了信息论的知识之后,又觉得香农真的厉害,理解世界的维度高出别人一个维
用熵可以完美解释为什么快排比冒泡快
每次快排的递归,都在降低原数列的熵,每次操作都有相比于冒泡排序更多的“信息”保存了下来
未排序的数据分布的可能性(自由度)在减小
冒泡基本上每次操作都是独立的,熵减小速度很慢
从而也可以理解,对于一个长度为n的随机数列排序,复杂度至少为O(n)
举这个例子只是想说,有时候我们是想的太多,书看的太少,才会有错误的认识。 搞个和 Python2 以及 Python3 都不兼容的 Python4 Make a better Python. 可以理直气壮地告诉他们:还是php大法好 某日,你成为了“世界上最精通python的人”,然后你来到了知乎用python证明了自己是“世界上最精通python的人”。 可以考虑去Google面上十轮然后入职Dropbox 写一个能找出全世界所有黄网的脚本, 你想多了,这玩意还有待开发,精通是不可能的。 精通Python,不知道你指的是单纯的Python的语法还是各种Python的库啊实际应用之类。客观上说,解决问题的思想更加重要,语言只是一种工具而已,绝大多数的程序员都是同时会集中开发语言的。回到问题上来吧,熟悉Python可以干什么啊,做数据分析(要有数学统计学基础),做网站(对计算机网络等知识要熟悉),写爬虫(对网页的前后端要有了解),做算法研究(这个就算了吧)。综上,你只会Python,就算你是精通它,似乎也做不了什么啊 扒光网上所有的美女(靓图)

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。

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

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。
