Python и python в чем отличие

Почему существует так много Питонов?

Удивительно, но это довольно неоднозначное заявление. Что я имею ввиду под “Питоном”? Может, абстрактный интерфейс Питона? Или CPython, распространенная реализация Питона (не путать с похожим по названию Cython)? Или я имею ввиду что-то совсем иное? Может, я косвенно ссылаюсь на Jython, или IronPython, или PyPy. Или может я отвлекся так сильно, что говорю о RPython или RubyPython (которые очень сильно отличаются).

Не смотря на схожесть в названиях указанных выше технологий, некоторые из них имеют совсем другие задачи (или, как минимум, работают совершенно иными способами)

При работе с Питоном я столкнулся с кучей таких технологий. Инструменты *ython. Но лишь недавно я уделил время, чтобы разобраться, что они собой представляют, как они работают и почему они (каждая по-своему) необходимы.

В этом посте я начну с нуля и пройдусь по разным реализациям Питона, а закончу подробным введением в PyPy, за которым, по моему мнению, будущее языка.

Все начинается с понимания того, чем на самом деле является “Питон”.

Если у вас хорошее понимание машинного кода, виртуальных машин и так далее, можете пропустить этот раздел.

Питон интерпретируемый или компилируемый?

Это распространенный источник непонимания среди новичков Питона.

Первое, что необходимо понять: “Питон” – это интерфейс. Существует спецификация, описывающая, что должен делать Питон, и как он должен себя вести (что справедливо для любого интерфейса). И существует несколько имплементаций (что также справедливо для любого интерфейса).

Второе: “интерпретируемый” и “компилируемый” это свойства имплементации, но не интерфейса.

Так что сам вопрос не совсем корректен.

В случае с самой распространенной реализацией (CPython: написанный на C, часто называемый просто “Python”, и, конечно, именно тот, который вы используете, если понятия не имеете о чем я толкую) ответ: интерпретируемый, с некоторой компиляцией. CPython компилирует* исходный код на Питоне в байткод, а затем интерпретирует этот байткод, запуская его в процессе.

* Замечание: это не совсем “компиляция” в традиционном смысле. Обычно, мы считаем, что “компиляция” это конвертация из высокоуровневого языка в машинный код. Тем не менее – в некотором роде это “компиляция”.

Давайте изучим этот ответ получше, так как он поможет нам понять некоторые концепции, ожидающие нас в этой статье.

Байткод или машинный код

Очень важно понять разницу между байткодом и машинным (или нативным) кодом. Пожалуй, легче всего ее понять на примере:

— Cи компилируется в машинный код, который впоследствии запускается напрямую процессором. Каждая инструкция заставляет процессор производить разные действия.
— Java компилируется в байткод, который впоследствии запускается на Виртуальной машине Java (Java Virtual Machine, JVM), абстрактном компьютере, который запускает программы. Каждая инструкция обрабатывается JVM, который взаимодействует с компьютером.

Сильно упрощая: машинный код намного быстрее, но байткод лучше переносим и защищен.

Машинный код может отличаться в зависимости от машины, тогда как байткод одинаковый на всех машинах. Можно сказать, что машинный код оптимизирован под вашу конфигурацию.

Возвращаясь к CPython, цепочка операций выглядит следующим образом:

1. CPython компилирует ваш исходный код на Питоне в байткод.
2. Этот байткод запускается на виртуальной машине CPython.

Альтернативные виртуальные машины: Jython, IronPython и другие

Как я говорил выше, у Питона существует несколько реализаций. Опять же, как говори-лось выше, самой популярной является CPython. Эта версия Питона написана на C и считается имплементацией “по умолчанию”.

Но как насчет альтернатив? Одна из наиболее видных это Jython, реализация Питона на Java, которая использует JVM. В то время как CPython генерирует байткод для запуска на CPython VM, Jython генерирует байткод Java для запуска на JVM (это то же самое, что генерируется при компиляции программы на Java).

“Зачем может понадобиться использовать альтернативную реализацию?”, спросите вы. Ну, для начала, разные реализации хорошо ладят с разными наборами технологий.

CPython упрощает написание C-расширений для кода на Питоне потому что в конце он запускается интерпретатором Cи. Jython в свою очередь упрощает работу с другими программами на Java: вы можете импортировать любые Java-классы без дополнительных усилий, призывая и используя ваши Java-классы из программ на Jython. (Замечание: если вы еще не думали об этом всерьез, это довольно безумно. Мы дожили до того времени, когда можно смешивать разные языки и компилировать их в одну сущность. Как заметил Rostin, программы, смешивающие код на Фортране с Cи появились довольно давно, так что это не совсем новинка. Но это все же круто.)

В качестве примера, вот корректный код на Jython:

[Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (Apple Inc.)] on java1.6.0_51
>>> from java.util import HashSet
>>> s = HashSet(5)
>>> s.add(«Foo»)
>>> s.add(«Bar»)
>>> s
[Foo, Bar]

Можно сказать, что Jython: Java :: IronPython: C#. Они работают на соответствующих виртуальных машинах, есть возможность импортировать классы C# в код IronPython и классы Java в код Jython, и так далее.

Кстати, хоть это и не станет причиной для перехода на другую имплементацию, стоит упомянуть, что имплементации эти на самом деле отличаются поведением. Это касается не только способов интерпретации кода на Питоне. Однако эти отличия, как правило, не-значительны, они исчезают и появляются со временем из-за активной разработки. К примеру, IronPython использует строки Unicode по умолчанию; однако CPython использует ASCII в версиях 2.x (выдавая ошибку UnicodeEncodeError для не-ASCII символов), и при этом поддерживает символы Unicode по умолчанию в версиях 3.x.

Компиляция на лету (Just-in-Time Compilation): PyPy и будущее

Итак, у нас есть имплементация Питона, написанная на Си, еще одна – на Java, и третья на C#. Следующий логичный шаг: имплементация Питона, написанная на… Питоне. (Подготовленный читатель заметит, что это утверждение немного обманчиво).

Вот почему это может сбивать с толку. Для начала, давайте обсудим компиляцию на лету (just-in-time или JIT).

JIT. Почему и как

Напомню, что нативный машинный код намного быстрее байткода. Ну, а что, если бы можно было компилировать часть байткода и запускать его как нативный код? Пришлось бы “заплатить” некоторую цену (иными словами: время) за компиляцию байткода, но если результат будет работать быстрее, то это здорово! Этим и мотивируется JIT-компиляция, гибридная техника, которая совмещает в себе преимущества интерпретато-ров и компиляторов. В двух словах – JIT старается использовать компиляцию, чтобы ускорить систему интерпретации.

Например, вот распространенный подход JIT:

В этом вся суть PyPy: использовать JIT в Питоне (в дополнении можно найти предыдущие попытки). Конечно, есть и другие цели: PyPy нацелен на кроссплатформенность, работу с небольшим количеством памяти и поддержку stackless (отказа от стека вызовов языка Си в пользу собственного стека). Но JIT это главное преимущество. В среднем на основе временных тестов, фактор ускорения составляет 6.27. Более подробные данные можно получить из схемы от PyPy Speed Center:

В PyPy сложно разобраться

У PyPy есть огромный потенциал, и в данный момент он хорошо совместим с CPython (так что на нем можно запускать Flask, Django, и т.д.).

Но с PyPy есть много путаницы. (оцените, к примеру, это бессмысленное предложение создать PyPyPy…). По моему мнению основная причина в том, что PyPy одновременно является:

1. Интерпретатором Питона, написанным на RPython (не Python (я обманул вас до этого)). RPython это подмножество Python со статичной типизацией. В Python, вести тщательные беседы о типах “в целом невозможно” почему это так сложно? рассмотрите следующее:

x = random.choice([1, «foo»])

это корректный код на Python (спасибо Ademan‘у). Какой тип у x? Как мы можем обсуждать типы переменных, когда типы даже не форсируются?). В RPython мы жертвуем некоторой гибкостью, но взамен получаем возможность гораздо проще управлять памятью и много чего еще, что помогает при оптимизации.

2. Компилятором, который компилирует код на RPython в разные форматы и поддерживает JIT. Платформой по-умолчанию является Си, то есть компилятор RPython-в-Си, но в качестве целевой платформы также можно выбрать JVM и другие.

Для простоты описания, я буду называть их PyPy (1) и PyPy (2).

Зачем могут понадобиться эти две вещи, и почему – в одном наборе? Думайте об этом так: PyPy (1) это интерпретатор, написанный на RPython. То есть он берет пользовательский код на Питоне и компилирует его в байткод. Но чтобы сам интерпретатор (написанный на RPython) мог работать, он должен быть интерпретирован другой реализацией Пи-тона, верно?

Итак, можно просто использовать CPython чтобы запускать интерпретатор. Но это будет не слишком быстро.

Вместо этого мы используем PyPy (2) (называемый RPython Toolchain) чтобы компилировать интерпретатор PyPy в код для другой платформы (например, C, JVM, или CLI) для запуска на конечной машине, с добавлением JIT. Это волшебно: PyPy динамически добавляет JIT к интерпретатору, генерируя собственный компилятор! (Опять же, это безумие: мы компилируем интерпретатор, добавляя другой отдельный, самостоятельный компилятор).

В конце концов результатом будет самостоятельный исполняемый файл, который интерпретирует исходный код на Питоне и использует оптимизацию JIT. То, что нужно! Понять сложновато, но, возможно, эта схема поможет:

Повторим: настоящая красота PyPy в том, что мы можем написать себе кучу разных интерпретаторов Питона на RPython не волнуясь о JIT (не считая пары деталей). После этого PyPy реализует для нас JIT, используя RPython Toolchain/PyPy (2).

На самом деле, если копнуть глубже в абстракцию, теоретически можно написать интерпретатор любого языка, направить его в PyPy и получить JIT для этого языка. Это возможно потому, что PyPy концентрируется на оптимизации самого интерпретатора, а не деталей языка, который тот интерпретирует.

В качестве отступления я бы хотел заметить, что сам JIT совершенно восхитителен. Он использует технику под названием “отслеживание” (tracing), которая работает следующим образом:

Узнать больше можно из этой легкодоступной и очень интересной публикации.

Подытожим: мы используем PyPy-компилятор RPython-в-Си (или другую целевую плат-форму), чтобы скомпилировать реализованный на RPython интерпретататор PyPу.

Заключение

Почему все это так восхитительно? Почему стоит гнаться за этой безумной идеей? По-моему, Алекс Гейнор объяснил это очень хорошо в своем блоге: “[За PyPy будущее] потому что [он] более быстрый, более гибкий и является лучшей платформой для развития Питона”.

Дополнение: другие названия, которые вы, возможно, слышали

Python 3000 (Py3k): альтернативное название Python 3.0, основной релиз Питона с обратной совместимостью, который появился в 2008. году. Команда Py3k предсказала, что новой версии понадобится примерно пять лет чтобы полностью прижиться. И в то время, как большинство (внимание: надуманное утверждение) разработчиков на Питоне продолжают использовать Python 2.x, люди все больше задумываются о Py3k.

Numba: “специализированный just-in-time компилятор”, который добавляет JIT в снабженный примечаниями код на Питоне. Проще говоря, вы даете ему подсказки, а он ускоряет некоторые части вашего кода. Numba является частью дистрибутива Anaconda набора пакетов для анализа и управления данными.

IPython: сильно отличается от всего, что мы обсудили. Вычислительная среда для Питона. Интерактивная, с поддержкой GUI-пакетов, браузеров и так далее.

Psyco: модуль расширения Питона, одна из первых попыток Питона в области JIT. Давно помечен как “неподдерживаемый и мертвый”. Главный разработчик Psyco Армин Риго сейчас работает над PyPy.

Привязки к языкам

JavaScript фреймворки

Источник

Python 2 vs Python 3

Ч асто в сообществе программистов возникали споры о том, какую версию Python лучше использовать: Python 2 или Python 3.

Теперь, в 2020 году, очевидно: Python 3 — явно лучший вариант для новичков или тех, кто хочет обновить свои знания. Здесь мы рассмотрим, почему Python 3 лучше и почему большинство компаний массово переходят с Python 2 на 3.

Несмотря на очевидное преимущество третьей версии, все же существуют ситуации, когда использование второй версии языка более выгодно и осмысленно.

Общий обзор

Прежде чем рассматривать потенциальные возможности Python 2 и Python 3, и ключевые различия между ними, взглянем на историю последних крупных выпусков Python.

Python 2

Выпущенный в конце 2000 года, Python 2 заявлял о более прозрачном и инклюзивном процессе разработки языка, по сравнению с предыдущими версиями Python с реализацией PEP (Python Enhancement Proposal). Техническая спецификация представляла информацию членам сообщества Python, а также описывала новые функции языка.

Python 2 включал множество других программных возможностей, таких как циклический сборщик мусора, разработанный для автоматизации управления памятью, расширенную поддержку Unicode для стандартизации символов и создания списков.

Поскольку Python 2 продолжал развиваться, было добавлено больше функций, включая объединение типов и классов Python в единую иерархию в версии Python 2.2.

Python 3

На настоящий момент Python 3 считается будущим Python и является версией, которая все еще находится в разработке. Третья версия была выпущена в конце 2008 года с целью устранения внутренних недостатков дизайна предыдущих версий языка.

При разработке Python 3 основное внимание уделялось очистке кодовой базы и удалению избыточности, что оставляет возможность решать задачу лишь одним способом. Произошло изменение оператора print, теперь он стал встроенной функцией. Также было проведено улучшение способа разделения целых чисел, была предусмотрена лучшая поддержка Unicode.

Немного истории

Начнем с краткой истории Python второй и третьей версий:

Основные отличия Python 2 от Python 3

Есть много различий между этими версиями программирования на Python, но вот пять основных.

1 Python 2 — это стандарт, а Python 3 — это будущее Поскольку Python 2 был самой популярной версией более пятнадцати лет, она все еще является актуальной среди некоторых разработчиков приложений. Но, сейчас уже все больше компаний переходят к использованию третьей версии, поэтому новичкам следует обратить внимание именно на нее. Изучение второй версии Питона на сегодняшний день уже является пустой тратой времени.

2 Python 2 и Python 3 имеют разные (иногда несовместимые) библиотеки Сегодня многие разработчики создают библиотеки исключительно для использования с третьей частью. Точно так же многие старые библиотеки, созданные для Python 2, не совместимы с последующей версией. Возможно, у вас получится портировать библиотеку 2.x на 3.x., но это может быть сложно и потребовать много времени — это определенно не уровень новичков.

3 Лучшая поддержка Unicode в Python 3 В Python 3 текстовые строки по умолчанию являются Unicode. В Python 2 строки хранятся как ASCII по умолчанию — вам нужно добавить «u» если вы захотите сохранить строки в формате Unicode в Python 2.x.

Это важно, потому что Unicode более универсален, чем ASCII. Строки Unicode могут хранить буквы на иностранных языках, латинские буквы и цифры, символы, смайлики и т. д., предлагая пользователю более широкий выбор.

4 Python 3 улучшил целочисленное деление В Python 2, если вы пишете целое число (без цифр после десятичной точки), оно округляет ваш расчет до ближайшего меньшего целого числа:

Чтобы получить точный ответ, придется записать эту формулу как 5.0 / 2.0

Однако, в Python 3 выражение вернет ожидаемый результат:

Поэтому можно работать не беспокоясь о добавлении этих дополнительных нулей. Именно такие улучшения облегчают задачу изучения языка программирования всем новичкам.

5 Версии имеют разный синтаксис «print» Это всего лишь синтаксическое различие, и некоторые могут считать его не принципиальным, тем не менее, знать о нем полезно. По сути, в Python 3 оператор print был заменен функцией print (). Например, в Python 2 это:

Если вы собираетесь изучать программирование на Python впервые, то это не должно сильно вас удивить. Но если вы ранее работали с Python 2, то изменения могут сбить вас с толку.

Почему компании переходят с 2-ой версии на 3-ю?

Как упоминалось ранее, большинство компаний все еще используют Python 2 по определенным причинам, но все больше организаций начинает переходить с 2-ой на 3-ю версию. Рассмотрим ситуацию на примере Instagram и Facebook — команды, которые перешли с Python 2 на 3 или находятся в данный момент в процессе (для определенных модулей) — и почему они решили это сделать.

Instagram В 2017 году Instagram перенес большую часть своего кода с Python 2.7 на Python 3. Причины, по которым они это сделали:

Facebook В настоящее время Facebook находится в процессе обновления своей инфраструктуры и систем обработки данных с Python версии 2 до Python версии 3.

Согласно данным с RealPython:

Простота использования библиотек Python подразумевает, что производственным инженерам не нужно писать или поддерживать большое количество кода, что позволяет им сосредоточиться на оптимизации проекта.

Это также гарантирует, что инфраструктура Facebook способна эффективно масштабироваться.

С какой версии языка мне стоит начать, если я новичок?

Самый простой и короткий ответ — с последней версии. Обновления выпускаются постоянно и не имеет смысла гоняться за призраками старых версий. Большинство изменений, внесенных в Python 3 направлены на упрощение, поэтому новичкам понравятся подобные нововведения, они сделают процесс обучения проще.

Немаловажным фактом выступает и то, что с апреля 2020 года версия 2.7 больше не будет поддерживаться, поэтому не имеет никакого смысла браться за изучение технологии, которая перестанет быть актуальной менее, чем через несколько месяцев. Факт, актуальность будет спадать постепенно, но, этот процесс неизбежен в ближайшем будущем.

В каких случаях имеет смысл изучать 2-ую версию?

И все же, существует несколько ситуаций, когда изучение второй версии необходимо:

К счастью, с какой бы версии вы ни начали свое обучение, вам будет достаточно легко перейти на новейшую версию, т.к. база везде общая.

Источник

Выбираем язык программирования: что нужно знать о Python

Рассказываем, чем хорош Python, сложно ли его учить, где его используют, — и сравниваем Python с Java и JavaScript.

Python — скриптовый язык общего назначения. Скриптовые языки обычно используются для небольших задач, но Python никак не вписывается в эти рамки. В отличие от, например, JavaScript, сфера применения Python не ограничивается веб-разработкой: подробнее мы об этом расскажем ниже.

Этот язык программирования:

В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.

Для чего его используют

Из самых популярных отраслей — Data Science, автоматизация и веб-разработка. Вот области, в которых используется Python:

Подробнее о применении Python можете почитать здесь: Для чего нужен язык программирования Python.

Легко ли учить Python?

Python — один из лучших языков для начинающих. Он гибкий, почти «всепрощающий», и у него минималистичный синтаксис. В работе на Python вам не придётся беспокоиться о тонкостях работы с памятью и указателями (как, например, в C++), зато вы сможете сразу приступить к программированию в дружелюбной среде. А ещё Python подробно пишет, где у вас в коде ошибка и какая (на английском), — это очень удобно.

Плюсы и минусы Python

Плюсы

Минусы

Какие у Python конкуренты

Стоит ли учить именно Python? И чем он отличается от других языков? Давайте сравним его с Java — ещё одним кроссплатформенным объектно-ориентированным языком, с которым Python соревнуется в рейтингах, и с JavaScript — популярным скриптовым языком для веб-разработки.

Python vs. Java

Python и Java — соседи по рейтингу, и у них есть общие черты: например, поддержка объектно-ориентированного программирования и кроссплатформенность.

Но много и различий.

Типизация

Начнём с формальных различий: в Java, в отличие от Python, типизация статическая. Это значит, что типы переменных прописываются в коде и считываются на этапе компиляции, а некорректная программа просто не запустится. В Python вы сэкономите время разработки (типы переменных не надо обозначать), но об ошибках узнаете уже после запуска программы.

Компиляция

Python — интерпретируемый язык (об этом мы чуть подробнее рассказали выше), а Java использует и компиляцию, и интерпретацию. Благодаря этому Java получает выгоду обоих способов — кроссплатформенность и скорость.

Скорость

Здесь выигрывает Java. Скорость — её большое преимущество, в то время как у Python это одна из слабостей. Например, простое двоичное дерево выполняется в Java в 10 раз быстрее.

Синтаксис и читаемость

Синтаксис Java похож на синтаксисы C и С++. У всех этих языков достаточно строгий и «многословный» синтаксис, и для новичков это минус: вместо того чтобы сосредоточиться на том, что писать, приходится больше думать о том, как писать. Впрочем, от витиеватости языка страдают не только новички. Большая часть работы программиста — это работа с уже написанным кодом, поэтому читаемость очень важна.

В Python синтаксис очень лаконичный, а код минималистичный и хорошо читается.

Применение

Java — лидер в разработке мобильных приложений, а ещё хорошо подходит для десктопных приложений, промышленных программ и программ для корпораций.

Python — замечательный выбор для машинного обучения, автоматизации, искусственного интеллекта и веб-разработки.

Python vs. JavaScript

Типизация

В Python строгая типизация. Как мы писали выше, несмотря на то что это достаточно гибкий язык, у него есть свои границы. В JavaScript слабая типизация: она даёт большую свободу, но из-за этого могут возникать ошибки или просто странные выражения.

Источник

Топ 16 различий между Python и C++

Python и C++ — два очень разных языка программирования. У них разные особенности и предназначены они для разных задач. Однако у обоих есть одна общая черта: поддержка объектно-ориентированного программирования.

В этом руководстве рассмотрим особенности Python, и его ключевые отличия от C++.

Особенности C++

Особенности Python

Теперь посмотрим на основные отличия:

Ключевые отличия C++ и Python

Дальше перечислены основные отличия C++ и Python с точки зрения языков программирования.

Компиляция

C++ — это компилируемый язык. Компилятор создает код из написанного программистом, который потом выполняется для получения результата.

Использование

У C++ много разных функций и относительно сложный синтаксис. Код на этом языке писать не так просто.

У Python синтаксис очень простой, поэтому программы выглядят намного проще и их легче писать.

Статическая/динамическая типизация

C++ — статически типизируемый язык. Таким образом типы данных проверяются во время компиляции. Благодаря этому исходный код при работе защищен от ошибок.

Python же предрасположен к ошибкам, ведь типы там проверяются уже при работе программы.

Портативность

Python портативен. Он также кроссплатформенный, что позволяет запускать код на разных устройствах.

C++ не является портативным, поэтому для каждой платформы код нужно специально компилировать: «Написал код однажды, компилируй везде».

Сборка мусора/управление памятью

В C++ памятью нужно управлять вручную. Здесь нет автоматической сборки мусора.

Python же поддерживает автоматическую сборку мусора. Управление памятью в нем осуществляется автоматически.

Быстрое прототипирование

С помощью Python можно заниматься быстрым прототипированием, чтобы потом создавать приложения на других языках программирования.

Область видимости переменных

Код в C++ разделяется с помощью фигурных скобок в циклах. Область видимости переменных ограничена этими блоками.

В Python область видимости переменных не ограничена ничем. Переменные доступны в рамках одной конструкции.

Установка

C++ можно легко установить на Windows, а вот с Python посложнее. Некоторые библиотеки не совместимы с Windows.

В C++ типы данных привязываются к именам и проверяются при компиляции. Это уменьшает количество возможных ошибок при работе.

В Python же типы данных проверяются уже во время работы программы. Из-за этого количество ошибок в этом языке может быть больше.

Функции

Функции — это блоки кода с одним или несколькими параметрами и возвращаемым значением. У каждого параметра и возвращаемого значения есть свой тип.

В C++ типы всех значений должны совпадать с тем, что передается. В Python таких ограничений нет.

Эффективность

Код на C++ сложнее поддерживать, поскольку он становится только сложнее с ростом размера приложений.

У Python же наоборот более чистый код и понятный синтаксис. Его поддерживать значительно легче.

Сложность синтаксиса

В C++ есть четкое разделение блоков с помощью фигурных скобок, а также точек с запятой. Таким образом этот код отлично организован.

В Python же нет ни скобок, ни точек с запятой. Там используются отступы.

Скорость выполнения

Программы на C++ работают быстрее. Именно поэтому этот язык используется в тех сферах, где скорость имеет значение, например, в играх.

Python же медленнее. Код на Python работает даже медленнее Java-приложений.

Производительность

C++ — статически типизируемый язык, поэтому при работе с программой возникает меньше ошибок. Такой код работает быстрее. Это делает C++ высокопроизводительным языком.

Python динамический, поэтому при работе с ним чаще происходят ошибки, а общая производительность ниже в сравнении с C++.

Зато в машинном обучении Python почти нет равных.

Простота и удобство в использовании

Python дает возможность писать простой и понятный код. Это позволяет разрабатывать сложные приложения для машинного обучения, не задумываясь об особенностях синтаксиса.

Также Python легче изучать. О C++ такого сказать нельзя. Это низкоуровневый язык, который больше подходит компьютерам, чем людям.

У Python в этом плане преимущество, особенности если говорить о приложениях для машинного обучения.

Ключевые достоинства Python

Преимущества C++ над Python

Часто задаваемые вопросы

Лучше учить C++ вместо Python?

Программист должен выбрать, что ему учить. Это также зависит от потребностей. Если вас интересует системное или низкоуровневое программирование, то обратите внимание на C++.

Если же ближе машинное обучение, то Python подойдет больше. Также можно познакомиться с веб-программированием на примере Ruby, JavaScript, Angular и так далее.

Все зависит от интересов и потребностей. Плюс, никогда не будет лишним знать несколько языков программирования.

Python лучше чем C++

Да. Если говорить о простоте синтаксиса и легкости освоения. Python можно взять просто для того, чтобы познакомиться с программированием. Там нет точек с запятой, указателей, шаблонов, STL, типов и так далее.

Если вы хотите познакомиться с основами программирования, то Python явно лучше C++. Однако последний выигрывает в плане производительности, скорости работы, широты применения и так далее.

Может ли Python заменить C++

Нет. C и C++ образуют основу программирования. По сути, даже Python построен на базе C. Поэтому не может быть такого, что Python заменит один из этих языков.

Он может оказаться впереди в тех сферах, где нет взаимодействия с устройствами, производительности, серьезного управления ресурсами и так далее.

Что лучше, если выбирать из C++, Python и Java

У всех трех языков есть свои преимущества и недостатки. C++ славится своей производительностью, скоростью и управлением памятью. В Java основное — это его платформа. В то же время для Python главное простота, читаемость и поддержка со стороны сообщества.

Личные предпочтения помогут сделать выбор. Без этого невозможно сказать, какой язык лучше.

Почему C++ быстрее Python

По следующим причинам:

Это все и влияет на более высокую производительность кода C++. Вот что влияет на более медленную работу Python:

Выводы

C++ и Python — разные языки с разным набором функций и областями применения. У Python более простой синтаксис, хорошая читаемость, однако он проигрывает C++ в плане производительности и скорости.

Python подходит для машинного обучения, а C++ — для широкого спектра приложений, включая системное программирование.

Источник