프로그래밍 언어의 수수께끼
프로그래머로서 우리 모두가 인생에서 한 번 이상 직면했을 시나리오는 (초보의 경우) 어떤 프로그래밍 언어를 먼저 배워야 할지, 숙련된 엔지니어의 경우 다음에는 어떤 언어를 배워야 할지입니다. 이 기사는 동일한 작업을 수행하는 데 더 나은 이해를 제공하기 위해 노력합니다.
Python: 무엇이든 할 수 있는 두 번째로 좋은 언어
프로그래밍을 배우려는 초보자라면 단순성과 다용성 때문에 Python을 선택하는 것이 가장 좋습니다.
숙련된 엔지니어의 경우 Python을 배우고 기술 세트에 추가하면 절대 잘못될 수 없습니다. 왜냐하면 Python은 다재다능함으로 인해 여러 도메인에서 많은 기회를 열어 주기 때문입니다. Python은 무엇이든 할 수 있는 두 번째로 좋은 프로그래밍 언어입니다. 머신러닝부터 백엔드 웹 개발 및 스크립팅까지 다양한 영역에 걸쳐 모든 것이 가능합니다.
Python은 또한 매우 활동적인 거대한 커뮤니티 기반의 지원을 받으며, 영어처럼 읽는 언어의 단순성은 프로그래머가 프로그래밍 개념을 확고히 하고 더 복잡한 프로그래밍 언어로 번역할 수 있도록 도와줍니다.
Python은 "지금도 읽을 수 있는 가장 강력한 언어"입니다.
― 폴 뒤부아
JavaScript: 웹 개발을 위한 언어
초보자라면 이 언어를 무기고에 두는 것이 가장 좋습니다. 특히 웹 개발에서의 지배력과 해석된 언어이기 때문에 프로그래밍을 처음 접하는 사람들이 쉽게 선택할 수 있기 때문입니다.
Javascript를 사용하여 작업하면 과거에 주로 프런트엔드 개발에 사용되었던 언어가 백엔드 개발(node.js) 및 기계 학습(Tensorflow)과 같은 다른 영역으로 확장되기 시작하면서 숙련된 개발자에게 많은 문이 열립니다. ).
언어 자체는 단순하고 역동적이며 배우기 쉬우며 그 위에 구축된 수많은 라이브러리는 언어를 더욱 풍부하게 만듭니다.
다행히도 JavaScript에는 매우 좋은 부분이 있습니다. JavaScript에는 좋은 의도와 실수가 잔뜩 쌓여 있는 아름답고 우아하며 표현력이 뛰어난 언어가 있습니다.”
― 더글라스 크록포드
고 : 동시성의 왕
초보자라도 Python 및 JavaScript와 같은 간단한 해석 언어로 시작하는 것이 더 쉽지만 유형 안전성에 중점을 두는 컴파일된 언어를 배우는 것이 항상 도움이 되지만 컴파일된 언어는 많은 관점을 제공하고 가능성을 열어줍니다. 가능성에.
경험이 풍부한 개발자라면 GO를 배우는 것이 매우 유익할 수 있는 두 가지 시나리오가 있습니다.
- DevOps/클라우드 네이티브 개발에 관심이 있다면 Docker와 같은 일반적인 DevOps 도구 대부분이 Kubernetes 자체가 GO로 작성되어 있기 때문입니다.
- 백엔드 개발자, Go는 현재 널리 사용되는 마이크로서비스와 클라우드 기반 아키텍처와 GO를 통해 더욱 쉬워진 동시성을 염두에 두고 Google 엔지니어가 작성했기 때문입니다.
실제 세계에는 이러한 시나리오에서 처리해야 하는 많은 양의 데이터를 염두에 두고 작성해야 하는 몇 가지 애플리케이션이 있습니다. GO는 컴파일된 언어로서 매우 빠르며 또한 그 자체로 매우 좋은 사례입니다. 동시성을 활성화하여 CPU 자원을 효과적으로 활용합니다.
Go는 다양한 수준의 경험을 가진 대규모 프로그래머 팀이 함께 생산성을 높일 수 있는 언어입니다.
위 내용은 프로그래밍 언어의 수수께끼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
