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Python PK C++,究竟誰更勝一籌?

開發 后端
在本文中,我們重點介紹了這兩種語言之間的相似點和差異性,以便我們理解何時使用哪種語言。

在編程生涯的早期階段,我參與過一款C++數學優化應用程序的開發,這個程序對性能的要求很高。至今我依然記得那段艱難的經歷。

在那個項目中,我遇到了一些概念,比如指針、并發和垃圾回收,剛開始的時候這些概念非常難以理解。

然而,如果你問我對C++的看法,那么我會很高興地向想要構建實時應用程序的人推薦C++。

C++是一門非常強大的編程語言。

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最近,我一直在從事有關機器學習和數據科學解決方案的架構和實現工作。我選擇的語言是Python。我承認也很欣賞這種語言的簡單性和強大性。有些程序員認為Python是一種原型編程語言,當然他們有自己的正當理由。但是,我會毫不猶豫地向想要構建數據分析應用程序的人推薦Python。

Python是對開發人員非常友好的編程語言。

C++和Python都是非常流行的編程語言。本文將重點介紹兩種語言之間的相似點和差異性,以便我們理解何時使用哪種語言。

這兩種語言有很多差異和相似之處,但本文只介紹我們必須了解的關鍵性功能。

首先,兩種編程語言有很多相似之處,所以學習起來也不難。

Python是解釋型語言,而C++不是

C++的工作方式是,首先將寫好的代碼保存到擴展名為.cpp的文件中。

然后編譯.cpp文件。編譯器將C++代碼轉換為原生代碼。然后執行這些機器代碼。因此,C++非常靠近硬件。

所以,C++的速度非常快,非常適合實時應用程序。關鍵在于C++應用是“原生”應用,這表明編譯器是依賴操作系統和處理器的組件。

編譯器依賴機器,因此C++也依賴機器。 

但是,這意味著代碼只能在與編譯代碼的編譯器相兼容的操作系統(和處理器)上運行。具體來說:

  •  如果在Windows機器上用Windows編譯器來編譯代碼,則會生成Windows機器代碼。
  •  如果使用Linux編譯器來編譯cpp代碼,則編譯后的代碼只能在Linux機器上運行。

有時,有些C++模塊/軟件包并不能與所有操作系統兼容。

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另一方面,Python是一種解釋語言。Python的工作方式是,首先在安裝Python軟件包的位置創建一個虛擬機。

然后將寫好的python代碼保存到.py文件中。

然后再通過CPython,將Python代碼編譯為Python虛擬機的字節碼。

那么,這個Python虛擬機就像C++一樣是依賴于機器的,但是Python代碼卻不是。 

當你想執行字節碼時,這些代碼就會在運行時被解釋。因此Python不依賴于機器。

Python字節碼依賴于Python虛擬機,而Python不依賴于機器。

需要注意的一點是,我們可以在一個操作系統中編寫Python代碼,然后將其復制到另一個操作系統中,就可以運行。但C++不行。我們必須在每個OS上編譯C++代碼。正是這個原因,與Python相比,C++的運行速度非常快。

由于Python是一種解釋型語言,因此它的運行速度比C++慢。

編程約定

首先,我們來看一看易用性。

Python是一種高級語言,而C++是一種低級語言。Python具有可讀性、簡單、直截了當,而且學習起來很簡單。

這是一大優勢,因為這意味著采用Python的開發人員越來越多。而且這個特性還可以迅速地將Python應用程序推向市場。

由于易用性和大量的庫,Python成為了數據科學和機器學習項目的首選編程語言,而且在Web開發中也越來越受歡迎。

Python非常適合于測試新概念和想法。

然而,有時也因為這個原因導致程序員將Python視為一種原型語言。但話又說回來,這種觀點的理由也很充分。在實現Python時,我們始終應該遵循最佳的軟件原理和實踐。

對于剛接觸編程領域的人來說,Python是一門偉大的語言。

另一方面,C++起源于C語言。它是一種功能強大的語言,因此很復雜,因為它可以執行很多低級任務。

開發人員需要遵守C++中大量的約定和規則。

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C++廣泛用于游戲開發、后端服務器應用程序以及分布式交易應用程序,這些系統都要求快速執行任務。此外,C++具有極強的可移植性。

下面,我們來談談語法。

1. Python編程十分依賴于空白和制表符(縮進)。一切都是對象。所有類的屬性和方法都是公有的。在C++中我們可以利用訪問修飾符隱藏類的屬性/方法,Python卻做不到。

我感覺剛開始的時候很難適應Python的縮進和格式。

2. 我想,大多數開發人員都知道Python中沒有分號或大括號。你可以編寫整潔的列表推導。Python中的布爾表達式也沒有括號。另一方面,C++非常依賴于括號和分號。適應C++的語法需要一定的時間。

3. C++是一種強類型語言,每個變量的類型需要預先聲明。而Python是動態類型,我們不需要指出對象的類型。這種動態特性常常會讓我們遇到意想不到的結果。Python程序員需要保證以正確的方式或在正確的上下文中使用對象,因此既有積極的一面,也有消極的一面。

在執行Python代碼時,我們會遇到運行時錯誤。如果在生產運行時中遇到類型錯誤,就很尷尬了。

值得一提的是,為了實現可以在運行之前就發現問題的Python解決方案,許多開發人員花費了大量時間和精力。

內存管理和并發 

在介紹管理內存的方式之前,首先我們應該注意,這兩種編程語言都支持面向對象的編程和繼承。

當程序員在程序中創建對象時,這些對象會占用內存。當不使用對象時,程序將通過垃圾回收清除掉這個垃圾。

垃圾回收的方式工作是不確定的。

作為Python程序員,我們無需擔心如何以及何時地清除內存。Python會通過智能垃圾回收自動為我們處理內存。C++中沒有這樣的垃圾回收,你必須自己動手管理內存。

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C++中的內存管理需要手動完成。

理由很充分。C++的設計主旨就是打造一種高性能的編程語言。負責管理內存并從內存中刪除不使用對象的垃圾回收會影響應用程序的性能。

最重要的是,垃圾回收在本質上是不確定的。你無法保證對象刪除后是否仍在內存中。

Python是一種對開發人員非常友好的編程語言,因為我們不必擔心忘記釋放內存。

并發

對于受I/O或CPU約束的應用程序,程序員常常喜歡在代碼中創建多個線程,并通過同時運行這些線程加快計算的速度。

不管我們的計算機中有多少個核心,Python只允許我們一次執行一個線程。這是Python的全局解釋器造成的限制。這會給需要多個CPU的應用程序造成問題。

但是,我們可以在Python中創建多個進程。

另一方面,C++允許我們實現多線程應用程序。

C++有指針,但Python沒有

談論C++,怎么能不提指針?

Python中沒有指針,至少沒有開箱即用的指針。但是,C++中有指針。

首先,讓我們來解釋一下指針是什么。

假設有一個變量。這個變量是一個整數,值設置為5。那么,變量與它的值是一個意思,比如x = 5,x是變量的名稱,值為5。

在C++中,變量是通過值傳遞給函數的。

那么問題在于,這些值保存在哪里?

變量的每個值都保存在計算機的內存地址中。你可以使用C++的運算符&訪問變量的內存地址。指針是一個變量,指向了值所在的內存地址。

指針能夠提高程序的效率。 

在標識符之前使用運算符*,就可以聲明一個指針。如下所示: 

  1. int* y = &x 

上述,我們創建了一個指針變量y,這個變量保存了變量x的內存地址。

假設你有一個函數接受變量作為輸入(參數)。這個值的變更意味著在函數內部創建一個新變量。請記住,這在C++中會占用大量的內存,變量是通過值傳遞給函數的。

具體來說,首先我們創建一個將傳入變量加100的函數。 

  1. void add_hundred(int x) {  
  2.     x += 100;  

這段代碼接受一個變量x,然后將x加100。

在函數內部,任何有關這個值的修改都會針對一個新變量,而不是原來的變量。

調用上述代碼的主函數如下: 

  1. int main(void) {  
  2.     int x = 2337 
  3.     add_hundred(x);  
  4.     return 0;  

即使在執行完函數之后,在函數外部,x的值仍然是2337。

那么,為什么我們需要指針? 

為了理解這一點,你必須明白值和引用類型之間的區別。值類型就好像每次都從物理上復制變量并賦給它一個新變量。值類型占用的空間更多,而且每個變量都有自己的內存地址。 

我們可以修改上述函數,讓它接受指針作為參數。這樣的修改可以減少程序占用的內存量。而且還不會創建不必要的重復變量。

如下函數可以直接修改變量的值。  

  1. void add_hundred(int *x) {  
  2.     *x += 100;  
  3. }int main(void) {  
  4.     int x = 2337 
  5.     int *y = &x    add_hundred(y);  
  6.     return 0;  

下面,我們創建了一個指針y,并傳遞給一個函數,而這個函數會將輸入參數x加100,即使位于函數外部的x值也會發生變化。也就是說,在函數執行完成后,x的值為2437。

我對指針的看法

使用指針的原因之一在于,你可以在調用的函數中修改變量或對象。但是,我建議盡量避免使用指針。

在C++中,使用引用比使用指針更好,因為你可以輕松地修改調用的函數,而不會改變調用所表示的語義。 

指針是一個復雜的主題,程序員會經常因為使用指針而造成內存管理錯誤。Python是適合初學者的編程語言,因此Python中沒有這種復雜的類型。

最終的建議

我有什么建議?Python還是C++?

這取決于你需要實現的解決方案。你是否需要跨平臺、高性能、機器學習的解決方案?

如果條件允許的話,你可以同時使用兩者。 

我強烈建議兩者你都應該學習和使用,因為這可以拓寬你對編程語言的理解。

  •  如果你熟悉C++,那么毫不費力就可以用Python編寫程序。
  •  如果你熟悉Python,那么應該對大多數的編程概念都有很好的了解,C++可以幫助你進一步理解內存管理、并發和指針等,因此二者都應該學習。

另外,你還可以將Python和C++集成到一起,實現高級的實時分析解決方案。

總結

C++和Python都是非常流行的語言,我非常推薦所有人都來學習這兩種語言。

在本文中,我們重點介紹了這兩種語言之間的相似點和差異性,以便我們理解何時使用哪種語言。 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: AI科技大本營
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