无论你是正在学习编程,还是已经是一位经验丰富的开发者,对于选择合适的编程语言都是一个不可回避的问题。在这篇文章中,我们将比较并探讨八种常见的编程语言,帮助你选择最适合你的编程语言。
下图是2023年7月,由全球知名编程语言社区TIOBE公布的榜单,排在前5名的分别为Python,C,C++,Java,C#.
但我并不打算按照排名逐个介绍,而是从我的角度,我自认为的学习复杂度,由简单到复杂开始。这里排除了C语言,因为这个大家都太熟悉了,作为程序员,大学肯定都会学过C语言,即使非计算机专业,也都多少会了解一些C语言。这里主要介绍其他的几个常用的高级语言,介绍其特点,优缺点以及使用场景等。
Python是一种高级、通用、解释型的编程语言。它具有以下特点:
Python的主要优点有:
然而,Python也有一些缺点:
Python适合用于:
典型的开源软件和框架:
Python拥有一个活跃的社区,有大量的在线资源、各种教程和社区论坛,开发者可以方便地获取帮助和交流经验。
Java是一种高级、面向对象的编程语言。它具有以下特点:
Java的主要优点有:
然而,Java也有一些缺点:
Java适合用于:
典型的开源软件和框架:
Java拥有广泛的社区支持和活跃的开发者社区,在线教程、文档和社区论坛等资源丰富,对于学习和解决问题都非常有帮助。
JavaScript是一种脚本语言,主要用于在网页上实现交互功能。它具有以下特点:
JavaScript的主要优点有:
然而,JavaScript也有一些缺点:
JavaScript适合用于:
典型的开源软件和框架:
JavaScript拥有一个非常活跃的社区,开发者可以在GitHub上找到许多优秀的开源项目,也可以通过在线文档和社区论坛获取帮助和交流经验。
C++是一种通用的、编译型的、静态类型的编程语言。它具有以下特点:
C++的主要优点有:
然而,C++也有一些缺点:
C++适合用于:
典型的开源软件和框架:
C++拥有庞大的开发者社区和活跃的社区资源,不仅有众多的在线文档、教程和论坛,还有许多优秀的开源项目可以供开发者参考和学习。
C#(读作C-Sharp)是一种通用的、编译型的、面向对象的编程语言。它具有以下特点:
C#的主要优点有:
然而,C#也有一些缺点:
C#适合用于:
典型的开源软件和框架:
C#拥有活跃的社区和大量的学习资源,开发者可以通过微软官方文档、在线教程和社区论坛等途径获取帮助和交流经验。
PHP(Hypertext Preprocessor)是一种通用的脚本语言,主要用于服务器端编程。它具有以下特点:
PHP的主要优点有:
然而,PHP也有一些缺点:
PHP适合用于:
典型的开源软件和框架:
PHP有一个庞大的开发者社区,有许多在线文档、教程和社区论坛可以供开发者学习和交流。
特点
优点
易学易用:Swift的语法简洁易懂,类似于英语,使得入门门槛较低。
强大的开发工具:Xcode是一款功能强大的集成开发环境,提供了许多有用的工具和调试功能,可以极大地提高开发效率。
多平台支持:Swift可以编写 iOS、macOS、watchOS和tvOS等平台上的应用程序,方便开发者进行跨平台开发。
缺点:
相对较新:Swift相比其他语言来说相对较新,因此社区和生态系统相对较小。
代码兼容性:由于Swift语言不断演进,代码迁移可能会带来一些兼容性问题。
适用场景:
典型的开源软件或框架:
Swift具有一个活跃的社区,有许多在线论坛、博客和代码库,为开发者提供了丰富的资源和交流机会。开发者可以从中获取帮助、分享经验和学习最新的Swift技术。除此之外,苹果公司也在不断推动Swift的发展,发布了大量的教程和文档,致力于提供最佳的开发体验和支持。
特点:
并发性:Go语言具有原生支持并发的特性,通过goroutine和通道机制,可以更轻松地实现并发编程。
高效性:Go语言的编译速度非常快,同时也具有高效的执行性能,适合用于构建高性能的分布式系统。
简洁性:Go语言的语法简洁明了,强调可读性和简单性,对于快速开发和维护代码非常便捷。
优点:
并发编程:通过goroutine和通道机制,Go语言可以轻松实现高并发的并行任务,处理大规模的并发问题非常高效。
内置工具支持:Go语言带有丰富的标准库和内置工具,例如测试框架、性能分析工具等,方便开发者进行开发、测试和性能优化。
跨平台:Go语言可以在多个平台上进行编译,适用于开发跨平台的应用程序。
缺点:
代码冗长:相比起其他语言,Go语言的代码可能会显得冗长,一些简单的功能可能需要较多的代码行数来实现。
生态系统相对较小:虽然Go的生态系统正在不断发展壮大,但与其他一些编程语言相比,它的生态系统相对较小一些。
适用场景:
典型的开源软件或框架:
Go语言拥有一个活跃的社区,吸引了许多开发者和公司的关注,提供了丰富的资源和交流机会。开发者可以从社区获得教程、文档、示例代码等,同时也可以积极参与社区的讨论和贡献。
在选择编程语言时,关键是要考虑你的目标和项目需求。不同的语言在不同的应用场景下有其优势和限制。因此,建议你根据自己的兴趣和需求进行选择,并相应地学习和提升。无论你选择哪种编程语言,持续学习和实践都是成为一名优秀开发者的关键
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现在人工智能、大数据需求量越来越大。随着互联网的发展,工业、汽车、家庭、医药、医疗等等都在使用人工智能。而且往后随着人工智能更加一步的成熟,未来会在更多的领域中存在。
如果你也对其感兴趣,想积极投身于其中,那么学习Python是必不可少的!!!
作为一名程序员,下面给大家带来一些Python技术资料的分享,感谢大家长期以来的支持。
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识,想做爬虫、数据分析或者人工智能,都得先学会他们。任何高大上的东西,都是建立在原始的基础之上。打好基础,未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取!!!
包含:
计算机基础
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Python入门视频600集:
观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
爬虫作为一个热门的方向,不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率,都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来,分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作,可应用的范畴非常的广泛,无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等,都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型:人才与就业》报告显示,2025年,数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口,数据分析俨然是一片广阔的蓝海!起薪10K真的是家常便饭。
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面,各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务,这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL,利用ETL平台的能力,E=从源数据库抽取数据,L=将数据清洗(不符合规则的数据)、转化(对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计),T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型,然后利用此模型进行预测的一种方法,这个过程跟人的学习过程有些类似,比如人获取一定的经验,可以对新问题进行预测。
机器学习资料:
从基础的语法内容,到非常多深入的进阶知识点,了解编程语言设计,学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了,如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板,我这里也为大家整理了一份,真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就,而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线,是希望和大家共同进步,我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手,还是需要进阶的有一定经验的程序员,我相信都可以从中有所收获。
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