Что лучше питон или с

Python лучше C! (Или все-таки наоборот?)

Если вы введете в поисковик Google что-нибудь вроде «Python vs. C», то найдете множество сравнений этих языков. К сожалению, понять, какой же из них «лучше», почти невозможно по многим причинам, и не в последнюю очередь из-за того, что чрезвычайно трудно определить, что подразумевается под «лучшим».

Одним из аспектов всего этого является то, что в сети не так уж часто встречаются дискуссии, в которых языки Python и C сравниваются в контексте встраиваемых систем, особенно приложений на основе малых микроконтроллеров для «вещей», предназначенных для подключения к Интернету вещей. Так что, я готов порассуждать здесь об этом, но сначала…

… интересно отметить, что сегодня существуют буквально сотни и сотни различных языков программирования. Если вы посмотрите, например, в Wikipedia, то найдете 54 языка, названия которых начинаются с буквы «A» (я уж не говорю о тех, которые начинаются с «C» или «P»), и этот список даже не включает в себя более эзотерические языки, такие как Whitespace, в котором используются только пробельные символы (пробелы, табуляции и возврат), и игнорируются все другие, но мы отвлеклись…

Причина, по которой я затеял здесь эту пустую болтовню, заключается в том, что я только-только закончил чтение блестящей книги под названием «Учимся программировать с Minecraft» (Learn to Program with Minecraft) автора Крейга Ричардсона (Craig Richardson). Акцент в этой книге сделан на обучении языку программирования Python; в ней предлагается наиболее удобный, интуитивно понятный и новаторский подход, который я когда-либо видел для любого языка.

В своем обзоре книги я, в частности, сказал: «Я не хочу блуждать в этих дебрях, обсуждая здесь плюсы и минусы таких языков, как C и Python – это заслуживает отдельной статьи». И я был не слишком удивлен, обнаружив, что был прав на 100%, поскольку это действительно отдельная статья.

Назвать меня экспертом в программировании можно лишь с большой натяжкой, но занимаюсь этим я достаточно долго, и, как мне кажется, я знаю о Python и C достаточно, чтобы пуститься в рассуждения об этих языках. Есть множество сравнений, которые могут быть сделаны между этими двумя языками; проблема зачастую заключается в том, чтобы понять, какова суть этих сравнений. Очень часто приходится слышать, например, что C статически типизирован, а Python – динамически, но людям даже трудно договориться между собой о том, что же эти термины означают.

Кто-то мог бы сказать: «Язык является статически типизированным, если типы любых переменных известны во время компиляции, а динамически типизирован тот язык, в котором типы любых переменных интерпретируются во время выполнения». В то же время, в консалтинговой компании Cunningham & Cunningham, скажут, что на самом деле статическая типизация означает, что «…значение явно (что не то же самое, как во время компиляции) ограничено в отношении типа значения, которое оно может обозначать, и что реализации языка, будь то компилятор или интерпретатор, навязывают и используют эти ограничения в максимально возможной степени». Что ж, я рад, что мы прояснили этот момент.

Другое сравнение, которое мы часто слышим, заключается в том, что язык C слабо типизирован, в то время как Python сильно типизирован. На самом деле, заниматься сравнением слабой типизации с сильной можно еще дольше, чем рассуждать о булевой категоризации. Если вы, например, прочитали достаточно статей, то увидите, что C описывается как слабо и сильно типизированный, в зависимости от точки зрения автора. Кроме того, если вы принимаете определение сильной типизации как «Тип значения не меняется внезапно», то как объясните тот факт, что в Python можно сделать следующее:

bob = 6
bob = 6.5
bob = "My name is Bob"

На самом деле, говоря «строго типизированный», мы имеем ввиду, что строка, содержащая только цифры (вроде « 123456 ») не сможет волшебным образом превратиться в число без выполнения нами явной операции (в отличие от Perl, например). В случае приведенного выше фрагмента кода, все, что мы говорим – это то, что переменная bob может иметь различные типы в разные моменты времени. Если бы мы использовали метод type(bob) после bob = 6 , то было бы возвращено int (целое число), после bob = 6.5 вернется float (число с плавающей точкой), а после bob = "My name is Bob" будет возвращено str (строка).

Одно, с чем можем согласиться мы все – это то, что C, в отличие от Python, не заставит вас использовать отступы. Это еще одна тема, которую люди могут увлеченно обсуждать, но лично я думаю, что мы можем суммировать все, сказав, что (а) если вы попытаетесь, вы сможете написать невероятно запутанный код на C (существует даже международный конкурс по написанию самого запутанного кода на языке C), и (б) Python заставляет вас использовать отступы, что вы должны делать в любом случае, и в этом не может быть ничего плохого.

Еще один момент, с которым мы все готовы согласиться, касается того, что код на языке C компилируется, а код на Python интерпретируется (давайте не будем здесь погружаться в дебри обсуждения компиляции «на лету»). С одной стороны, это означает, что программа, написанная на Python, как правило, работает медленнее, чем эквивалентная программа на языке C, но это не вся история, потому что во многих случаях в такой программе не будет взаимосвязи между скоростью и производительностью. Это особенно верно в случае приложений, работающих на малых микроконтроллерах, например, таких, которые используются в «вещевой» части Интернета вещей.

Я чувствую, что уже загнал себя в угол тем, что написал, так что давайте пойдем до конца и обсудим несколько примеров, которые показывают, что я думаю об этих вещах, и что думают о них другие люди. Давайте начнем с того, что я думаю о том, что происходило до эпохи Python – примерно в конце 1980-х и начале 1990-х. В то время я был склонен визуализировать программный пейзаж каким-то таким образом (Рисунок 1).

Рисунок 1.

Так я думал примерно в 1990-м году.

Опять же, я знаю, что в мире было множество других языков, но для этой части нашей дискуссии мы сфокусируемся на ассемблере и C. В то время многие разработчики встраиваемой электроники писали свой код на ассемблере. Для этого существовало несколько причин, и одной из них было то, что многие ранние архитектуры микроконтроллеров не были приспособлены к получению оптимальных результатов от компиляторов C.

Теперь давайте вернемся в наше время и обсудим, что я думаю о том, как люди воспринимают сегодняшнее положении дел с языками Python и C. Очевидно, процессоры стали больше и быстрее, плюс мы имеем многоядерные процессоры, но здесь мы составим общую картину. В рамках этого мы могли бы заметить, что, по большому счету, сегодня ассемблер используется лишь в малых микроконтроллерах с крохотными объемами памяти (Рисунок 2).

Рисунок 2.

Как, по моему мнению, люди думают о языках программирования в 2016 году.

В свою очередь, это приводит нас к тому, что С часто описывается как язык низкого уровня. Термин «низкого уровня» может показаться немного пренебрежительным, но в информатике он на самом деле относится к языку программирования, который практически не обеспечивает никакой абстракции от базовой аппаратной архитектуры компьютера. Для сравнения, Python часто называется языком высокого уровня, что означает, что он абстрагирован от мельчайших деталей базовой системы.

Далее, безусловно, верно, что модель языка C для указателей и памяти достаточно хорошо соответствует стандартным процессорным архитектурам. Также верно и то, что чистый Python изначально не позволяет делать такие вещи, как считывание регистров микроконтроллера и ячеек памяти, хотя он поддерживает битовые операции. При этом если вы используете Python на микроконтроллере, в нем также будет аппаратный уровень абстракции, который обеспечивает интерфейс, позволяющий написанному на Python приложению напрямую связываться с базовым оборудованием.

Один из примеров использования Python во встраиваемых системах можно обнаружить в радиочастотных модулях компании Synapse Wireless, которые применяются для реализации маломощных беспроводных сетей. Эта разработка также предоставляет хорошую базу для сравнения с аналогами на основе языка C.

В случае с беспроводным стеком ZigBee, написанным на C, где любые приложения, как правило, будут также написаны на C, сам стек может занимать порядка 100 КБ Flash-памяти, а затем вы должны будете рассмотреть вопрос о дополнительной памяти, необходимой для приложения (более сложным приложениям понадобятся более дорогие микроконтроллеры с памятью 256 КБ). Кроме того, скорее всего вам придется скомпилировать стек на основе C в сочетании с вашим приложением, также на основе C, в один исполняемый файл, который затем нужно будет загрузить в ваш узел беспроводной связи. Помимо этого, придется перекомпилировать ваше приложение со стеком для каждого целевого микроконтроллера.

Для сравнения, стек компании Synapse, который, как и ZigBee, находится на вершине физического уровня и уровня управления доступом к среде стандарта IEEE 802.15.4, требует лишь порядка 55 КБ flash-памяти, включая виртуальную машину Python. Это означает, что если вы решили использовать недорогой микроконтроллер с объемом памяти 128 КБ, то для приложений на основе Python у вас останется 73 КБ памяти.

И эти приложения на основе Python интерпретируются в байткод, выполняемый на виртуальной машине Python. Поскольку каждый байткод формируется из 1 до 10 машинных кодов – давайте возьмем среднее значение 5, – это значит, что 73 КБ памяти вашего приложения на самом деле эквивалентны 73 × 5 = 365 КБ. Кроме того, то же самое приложение с байткодом будет работать на любом целевом микроконтроллере, использующем стек Synapse.

Продолжая свои размышления, я также поинтересовался у моего друга Дэвида Юинга (David Ewing), что он думает о дискуссии «C против Python». Дэвид работает техническим директором Synapse Wireless и, в отличие от вашего покорного слуги, является опытным программистом. Дэвид ответил следующим образом:

C и Python – это фантастические языки, и я люблю их одинаково сильно. Между ними есть, конечно, многочисленные технические, синтаксические и семантические различия – статичность и динамичность, типизация, компиляция и интерпретация, – но суть всего этого заключается в следующем:

• С является компилирующим языком, более «близким к железу». Это «универсальный ассемблер». Он чист и элегантен. Моя любимая цитата из книги K&R 30-летней давности: «C не является большим языком, и его нельзя хорошо описать большой книгой».
• Python с его «динамической типизацией» и прочими особенностями снижает риск появления «ненужных сложностей». Python интерпретируется (или компилируется «на лету»), поэтому у вас могут быть глупые ошибки, которые не будут обнаружены до момента исполнения. Тем не менее, компиляторы не всегда выявляют серьезные нетривиальные ошибки. В таких случаях поможет только тестирование; решение должно быть тщательно протестировано, независимо от языка реализации.

Если проблема может быть решена на Python, то она также может быть решена и на C; но обратное не всегда верно. Однако если проблема может быть решена на Python, то:

• Решение (исходный код) будет проще, чем соответствующий код на C.
• Код будет более «читаемым».
• Возможно, еще важнее, что он будет более легок в написании (это качество часто упускается из виду!).

Благодаря отмеченным выше качествам, решение будет иметь меньше ошибок, и его можно будет гораздо быстрее разработать. И это реальные аргументы в пользу выбора Python вместо C для многих задач.

Я похож на Дэвида в том, что ценю плюсы, связанные с обоими языками. Мне нравятся умные вещи, которые можно сделать с указателями в C, но я также ценю более интуитивный, простой в использовании синтаксис Python.

Итак, какой же язык лучше всего подходит для встраиваемых приложений? Я затрудняюсь с ответом. В значительной степени это зависит от того, что вы хотите (должны) получить от своих приложений. Что я скажу дальше, вы знаете, не так ли? Что вы думаете обо всем этом? Какой из этих двух языков вы предпочитаете (а) в общем, и (б) для встраиваемых приложений? Кроме того, если бы мы расширили сферу, то есть ли какой-нибудь другой язык, который вы предпочли бы использовать в мире встраиваемых систем?

Python против C ++: выбор правильного инструмента для работы

Python против C ++: выбор правильного инструмента для работы

Вы разработчик C, сравнивающий Python и C? Вы смотрите на Python и задаетесь вопросом, о чем весь этот шум? Вам интересно, как Python сравнивается с концепциями, которые вы уже знаете? Или, может быть, у вас есть ставка на то, кто победит, если вы заперли C ++ и Python в клетке и позволили им сражаться? Тогда эта статья для вас!

In this article, you’ll learn about:

Различия и сходства, когда вы сравниваете Python с C ++

Времена, когда Python может быть лучшим выбором для проблемы, и наоборот

Ресурсы, к которым можно обратиться, поскольку у вас есть вопросы при изучении Python

Эта статья предназначена для разработчиков на языке C, изучающих Python. Он предполагает базовое знание обоих языков и будет использовать концепции от Python 3.6 и выше, а также C11 или новее.

Давайте погрузимся в изучение Python против C ++!

Free Bonus:Click here to get access to a chapter from Python Tricks: The Book, который демонстрирует вам лучшие практики Python на простых примерах, которые вы можете мгновенно применить для написания более красивого кода Pythonic.

Сравнение языков: Python против C ++

Часто вы найдете статьи, которые превозносят достоинства одного языка программирования над другим. Довольно часто они превращаются в усилия по продвижению одного языка, унижая другой. Это не тот тип статьи.

Когда вы сравниваете Python с C ++, помните, что они оба являются инструментами, и они оба используют для разных задач. Подумайте о сравнении молотка и отвертки. Вы,could, забиваете гвозди отверткой, а вы,could, забиваете шурупы молотком, но ни то, ни другое не поможет.

Использование правильного инструмента для работы важно. В этой статье вы узнаете о функциях Python и C, которые делают каждую из них правильным выбором для определенных типов проблем. Так что не рассматривайте «vs» в Python vs C как значение «против». Скорее воспринимайте это как сравнение.

Компиляция против виртуальной машины

Начнем с самой большой разницы, когда вы сравниваете Python и C. В C вы используете компилятор, который преобразует ваш исходный код в машинный код и создает исполняемый файл. Исполняемый файл — это отдельный файл, который затем можно запустить как отдельную программу:

Этот процесс выводит фактические машинные инструкции для конкретного процессора и операционной системы, для которых он создан. На этом рисунке это программа для Windows. Это означает, что вам придется перекомпилировать свою программу отдельно для Windows, Mac и Linux:

Скорее всего, вам придется изменить свой код C ++ для работы на этих разных системах.

Python, с другой стороны, использует другой процесс. Теперь помните, что вы будете смотреть на CPython , который является стандартной реализацией языка. Если вы не делаете что-то особенное, это Python, который вы используете.

Python запускается каждый раз, когда вы запускаете вашу программу. Он компилирует ваш исходный код так же, как компилятор C ++. Разница в том, что Python компилируется вbytecode вместо машинного кода. Байт-код — это собственный код инструкции дляPython virtual machine. Чтобы ускорить последующие запуски вашей программы, Python сохраняет байт-код в файлах .pyc :

Если вы используете Python 2, вы найдете эти файлы рядом с файлами .py . Для Python 3 вы найдете их в каталоге __pycache__ .

Сгенерированный байт-код не работает на вашем процессоре. Вместо этого он запускается виртуальной машиной Python. Это похоже на виртуальную машину Java или .NET Common Runtime Environment. Первоначальный запуск вашего кода приведет к шагу компиляции. Затем байт-код будет интерпретирован для запуска на вашем конкретном оборудовании:

Пока программа не была изменена, каждый последующий запуск будет пропускать этап компиляции и использовать ранее скомпилированный байт-код для интерпретации:

Интерпретация кода будет медленнее, чем запуск собственного кода непосредственно на оборудовании. Так почему же Python работает именно так? Что ж, интерпретация кода в виртуальной машине означает, что только виртуальная машина должна быть скомпилирована для конкретной операционной системы на конкретном процессоре. Весь код Python, который он запускает, будет работать на любой машине с Python.

Note: CPython написан на C, поэтому он может работать в большинстве систем, в которых есть компилятор C.

Еще одна особенность этой кроссплатформенной поддержки заключается в том, что обширная стандартная библиотека Python написана для работы во всех операционных системах.

Например, с помощью pathlib можно управлять разделителями путей независимо от того, работаете ли вы в Windows, Mac или Linux. Разработчики этих библиотек потратили много времени на то, чтобы сделать его переносимым, так что вам не нужно беспокоиться об этом в вашей программе на Python!

Прежде чем двигаться дальше, давайте начнем отслеживать сравнительную таблицу Python и C ++. Когда вы осветите новые сравнения, они будут добавлены курсивом:

Более быстрое выполнение

Теперь, когда вы увидели различия во время выполнения, сравнивая Python с C ++, давайте углубимся в особенности синтаксиса языков.

Синтаксические различия

Python и C ++ имеют много синтаксических сходств, но есть несколько областей, которые стоит обсудить:

Переменные и указатели

Давайте начнем с наиболее спорного один первый: пробел.

Пробелы

Первое, что замечает большинство разработчиков при сравнении Python и C, — это «проблема с пробелами». Python использует начальные пробелы для обозначения области видимости. Это означает, что тело блока `+ if +` или другой подобной структуры обозначается уровнем отступа. C использует фигурные скобки ( <> ) для обозначения той же идеи.

В то время как лексер Python принимает любые пробелы, если вы согласованы,PEP8 (official style guide для Python) указывает 4 пробела для каждого уровня отступа. Большинство редакторов могут быть настроены для этого автоматически.

Уже было написано огромное количествоwriting,shouting иranting о правилах использования пробелов в Python, поэтому давайте перейдем к другим вопросам.

Вместо того, чтобы полагаться на лексический маркер, например ; , для завершения каждого оператора, Python использует конец строки. Если вам нужно растянуть оператор на одну строку, вы можете использовать обратную косую черту ( \ ), чтобы указать это. (Обратите внимание, что если вы находитесь внутри набора скобок, то символ продолжения не нужен.)

Есть люди, которые недовольны по обе стороны проблемы пробелов. Некоторым разработчикам Python нравится, что вам не нужно вводить скобки и точки с запятой. Некоторые разработчики C ++ ненавидят зависимость от форматирования. Лучше всего научиться чувствовать себя комфортно с обоими.

Теперь, когда вы рассмотрели проблему пробелов, давайте перейдем к проблеме, которая менее спорна: булевы выражения.

Логические выражения

То, как вы будете использоватьBoolean expressions, немного изменится в Python и C. В C вы можете использовать числовые значения для обозначения true или false в дополнение к встроенным значениям. Все, что оценивается как 0 , считается false , а любое другое числовое значение — true .

Python имеет похожую концепцию, но расширяет ее, чтобы включить другие случаи. Основы очень похожи. Python documentation указывает, что следующие элементы оцениваются как False :

Константы определены как ложные:

Нули любого числового типа:

Пустые последовательности и коллекции:

Все остальные элементы — True . Это означает, что пустой список [] равен False , в то время как список, содержащий только ноль [0] , остается True .

Большинство объектов будут оценивать как True , если только объект не имеет __bool__() , который возвращает False , или __len__() , который возвращает 0. Это позволяет вам расширять ваши собственные классы, чтобы они действовали как логические выражения.

Python имеет несколько небольших отличий от C в логических операторах. Во-первых, операторы `+ if +` и `+ while +` не требуют окружающих скобок, как в C. Однако, круглые скобки могут помочь в удобочитаемости, так что примите правильные решения.

Большинство булевых операторов C ++ имеют похожие операторы в Python:

Большинство операторов похожи на C ++, но если вы хотите освежить свои знания, вы можете прочитатьOperators and Expressions in Python.

Переменные и указатели

Когда вы впервые начинаете использовать Python после написания на C, вы можете не задумываться о переменных. Похоже, что в целом они работают так же, как в C. Тем не менее, они не одинаковы. В то время как в C ++ вы используете переменные для ссылки на значения, в Python вы используете имена.

Note: В этом разделе, где вы изучаете переменные и имена в Python и C, вы будете использовать * переменные * для C иnames для Python. В другом месте они оба будут называтьсяvariables.

Во-первых, давайте вернемся немного назад и посмотрим наobject model Python шире.

В Pythoneverything — это объект. Числа хранятся в объектах. Модули хранятся в объектах. И объект классаand, и сам класс являются объектами. Функции также являются объектами:

Вызов list() создает новый объект списка, который вы назначаете a_list_object . Использование имени класса list само по себе помещает метку на объект класса. Вы также можете разместить новый ярлык для функции. Это мощный инструмент, и, как и все мощные инструменты, он может быть опасным. (Я смотрю на вас, мистер Бензопила.)

Note: Приведенный выше код показан работающим вREPL, что означает «Цикл чтения, оценки, печати». Эта интерактивная среда часто используется для опробования идей на Python и других интерпретируемых языках.

Если вы наберете python в командной строке, то появится REPL, где вы сможете начать вводить код и пробовать все сами!

Возвращаясь к обсуждению Python и C, обратите внимание, что это поведение отличается от того, что вы увидите в C. В отличие от Python, в C ++ есть переменные, которые назначаются ячейке памяти, и вы должны указать, сколько памяти будет использовать эта переменная:

В Python все объекты создаются в памяти, и вы применяете к ним метки. Сами метки не имеют типов, и их можно наносить на объекты любого типа:

Вы можете назначить my_flexible_name любому типу объекта, и Python просто будет работать с ним.

Когда вы сравниваете Python с C ++, разница между переменными и именами может немного сбивать с толку, но она имеет некоторые превосходные преимущества. Во-первых, в Python у вас нетpointers, и вам никогда не нужно думать о проблемах кучи и стека. В этой статье вы немного углубитесь в управление памятью.

постижения

У Python есть языковая функция под названиемlist comprehensions. Хотя в C ++ можно эмулировать списочные выражения, это довольно сложно. В Python они являются основным инструментом, который преподается начинающим программистам.

Один из способов осмыслить списки состоит в том, что они похожи на сверхзаряженный инициализатор для списков, диктов или наборов. Имея один повторяемый объект, вы можете создать список, а затем отфильтровать или изменить оригинал:

Этот сценарий начинается с итерируемого range(5) и создает список, содержащий квадрат для каждого элемента в итерируемом объекте.

Можно добавить условия к значениям в первой итерации:

if x % 2 в конце этого понимания ограничивает используемые числа от range(5) только до нечетных.

В этот момент у вас могут возникнуть две мысли:

Это мощный синтаксический прием, который упростит некоторые части моего кода.

Вы можете сделать то же самое в C ++.

Хотя верно, что вы можете создать vector квадратов нечетных чисел в C ++, это обычно означает немного больше кода:

Для разработчиков, пришедших из языков C-стиля, составление списков — один из первых заметных способовwrite more Pythonic code. Многие разработчики начинают писать Python со структурой C ++:

Это совершенно правильный Python. Однако он, скорее всего, будет работать медленнее, и он не так ясен и лаконичен, как понимание списка. Изучение использования списочных представлений не только ускорит ваш код, но также сделает ваш код более Pythonic и легче для чтения!

Note: Когда вы читаете о Python, вы часто видите словоPythonic, используемое для описания чего-либо. Это просто термин, который сообщество использует для описания кода, который является чистым, элегантным и выглядит так, как будто он написан джедаем Python.

std::algorithms в Python

C ++ имеет богатый набор алгоритмов, встроенных в стандартную библиотеку. Python имеет аналогичный набор встроенных функций, которые охватывают ту же почву.

Первым и наиболее мощным из них является in operator, который обеспечивает вполне читаемый тест, чтобы увидеть, включен ли элемент вlist,set илиdictionary:

Обратите внимание, что оператор in при использовании в словарях проверяет только ключи, а не значения. Об этом свидетельствует итоговый тест ‘gray’ in y .

in можно комбинировать с not для получения удобочитаемого синтаксиса:

Следующим шагом в вашем параде встроенных операторов Python является any . Это логическая функция, которая возвращает True , если любой элемент данной итерации оценивается как True . Это может показаться немного глупым, пока вы не вспомните свой список понимания! Сочетание этих двух может дать мощный, четкий синтаксис для многих ситуаций:

Наконец, у вас есть all , который похож на any . Это возвращает True only, если, как вы уже догадались,all элементов в итерации равны True . Опять же, объединение этого со списками позволяет получить мощную языковую функцию:

any и all могут покрывать большую часть той же области, в которой разработчики C ++ смотрят на std::find или std::find_if .

Note: В приведенных выше примерах any и all вы можете удалить скобки ( [] ) без потери функциональности. (например: all(x % 2 for x in list_a) ) При этом используетсяgenerator expressions, что, хотя и весьма удобно, выходит за рамки данной статьи.

Прежде чем перейти к типизации переменных, давайте обновим вашу сравнительную таблицу Python и C ++:

Более быстрое выполнение

Переменные одного типа

Переменные нескольких типов

Богатый набор встроенных алгоритмов

Хорошо, теперь вы готовы взглянуть на типизацию переменных и параметров. Пошли!

Статическая и динамическая типизация

Еще одна важная тема, когда вы сравниваете Python и C, — это использование типов данных. C — это статически типизированный язык, а Python — динамически типизированный. Давайте рассмотрим, что это значит.

Статическая печать

C ++ имеет статическую типизацию, что означает, что каждая переменная, которую вы используете в своем коде, должна иметь определенный тип данных, например int , char , float и т. Д. Переменной можно присвоить только значения правильного типа, если только вы не перепрыгнете через некоторые обручи.

Это имеет некоторые преимущества как для разработчика, так и для компилятора. Разработчик получает преимущество, зная, какой тип конкретной переменной опережает время и, следовательно, какие операции разрешены. Компилятор может использовать информацию о типе, чтобы оптимизировать код, сделать его меньше, быстрее или и то, и другое.

Однако это предварительное знание обходится дорого. Параметры, передаваемые в функцию, должны соответствовать типу, ожидаемому функцией, что может снизить гибкость и потенциальную полезность кода.

Duck Typing

Динамическая типизация часто обозначается какduck typing.. Это странное название, и вы узнаете об этом больше всего через минуту! Но сначала давайте начнем с примера. Эта функция берет объект файла и читает первые десять строк:

Чтобы использовать эту функцию, вы создадите файловый объект и передадите его:

Это показывает, как работает основной дизайн функции. Хотя эта функция была описана как «чтение первых десяти строк из файлового объекта», в Python нет ничего, что требовало бы, чтобы file_like_object be был файлом. Пока переданный объект поддерживает .readline() , объект может быть любого типа:

Вызов read_ten() с объектом Duck производит:

В этом сутьduck typing. Поговорка гласит: «Если он похож на утку, плавает, как утка, и крякает, как утка, то, вероятно, этоisутка».

Другими словами, если у объекта есть необходимые методы, его можно передать независимо от типа объекта. Утиная или динамическая типизация дает вам огромную гибкость, поскольку позволяет использовать любой тип, если он соответствует требуемым интерфейсам.

Однако здесь есть проблема. Что произойдет, если вы передадите объект, которыйdoesn’t соответствует требуемому интерфейсу? Например, что, если вы передадите число в read_ten() , например: read_ten(3) ?

Это приводит к исключению. Если вы не поймаете исключение, ваша программа взорвется сtraceback:

Динамическая типизация может быть довольно мощным инструментом, но, как вы видите, вы должны соблюдать осторожность при ее использовании.

Note: Python и C считаются языками https://stackoverflow.com/a/11328980 [строго типизированные]. Хотя C имеет более сильную систему типов, детали этого обычно не имеют значения для тех, кто изучает Python.

Давайте перейдем к функции, которая использует динамическую типизацию Python: шаблоны.

Шаблоны

В Python нет таких шаблонов, как C ++, но, как правило, они не нужны. В Python все является подклассом одного базового типа. Это то, что позволяет вам создавать функции печати утки, подобные приведенным выше.

Система шаблонов в C ++ позволяет создавать функции или алгоритмы, которые работают с несколькими различными типами. Это довольно мощный инструмент, который может сэкономить ваше время и силы. Однако это также может стать источником путаницы и разочарования, поскольку ошибки компилятора в шаблонах могут оставить вас в замешательстве.

Возможность использовать утку вместо шаблонов делает некоторые вещи намного проще. Но это также может вызвать проблемы, которые трудно обнаружить. Как и во всех сложных решениях, при сравнении Python с C ++ возникают компромиссы.

Проверка типа

В последнее время в сообществе Python было много интереса и дискуссий о статической проверке типов в Python. Такие проекты, какmypy, увеличили возможность добавления проверки типов перед запуском в определенные места на языке. Это может быть очень полезно при управлении интерфейсами между частями больших пакетов или конкретными API.

Это помогает устранить один из недостатков утки. Разработчикам, использующим функцию, полезно, если они могут полностью понять, каким должен быть каждый параметр. Это может быть полезно для больших проектных команд, где многим разработчикам нужно общаться через API.

Еще раз, давайте взглянем на вашу сравнительную таблицу Python против C ++:

Более быстрое выполнение

Переменные одного типа

Переменные нескольких типов

Богатый набор встроенных алгоритмов

Динамический набор текста

Теперь вы готовы перейти к различиям в объектно-ориентированном программировании.

Объектно-ориентированное программирование

Как и C, Python поддерживает https://realpython.com/courses/intro-object-oriated-programming-oop-python/[объектно-ориентированную модель программирования]. Многие из концепций, которые вы изучили на C, переносятся и в Python. Вам все равно нужно будет принять решение оinheritance, composition и множественном наследовании.

сходства

Inheritance между классами работает аналогично в Python и C. Новый класс может наследовать методы и атрибуты от одного или нескольких базовых классов, как вы видели в C. Однако некоторые детали немного отличаются.

Базовые классы в Python не имеют своего конструктора, вызываемого автоматически, как в C ++. Это может сбивать с толку, когда вы переключаете языки.

Multiple inheritance также работает в Python, и у него столько же причуд и странных правил, сколько и в C ++.

Точно так же вы можете также использовать композицию для создания классов, где у вас есть объекты одного типа, содержащие другие типы. Учитывая, что в Python все является объектом, это означает, что классы могут содержать что-либо еще в языке.

Различия

Однако есть некоторые различия, когда вы сравниваете Python с C ++. Первые два связаны.

Первое отличие состоит в том, что в Python нет понятия модификаторов доступа для классов. Все в объекте класса является публичным. Сообщество Python разработало соглашение, согласно которому любой член класса, начинающийся с одного подчеркивания, считается закрытым. Это никоим образом не поддерживается языком, но, похоже, работает довольно хорошо.

Тот факт, что каждый член класса и метод является общедоступным в Python, приводит ко второму отличию: поддержка инкапсуляции в Python намного слабее, чем в C ++.

Как уже упоминалось, соглашение об одном подчеркивании делает это гораздо менее важной проблемой в практических кодах, чем в теоретическом смысле. В общем, любой пользователь, который нарушает это правило и зависит от внутренней работы класса, напрашивается на неприятности.

Операторские перегрузки против методов Dunder

В C + вы можете добавить * перегрузки операторов *. Они позволяют вам определять поведение определенных синтаксических операторов (например, `==`) для определенных типов данных. Обычно это используется для добавления более естественного использования ваших классов. Для оператора `== +` вы можете точно определить, что означает равенство двух объектов класса.

Одно из различий, которое некоторым разработчикам требуется много времени, заключается в том, как обойти отсутствие перегрузок операторов в Python. Замечательно, что все объекты Python работают в любом из стандартных контейнеров, но что, если вы хотите, чтобы оператор == проводил глубокое сравнение между двумя объектами вашего нового класса? В C + вы должны создать в своем классе оператор `+ operator == ()` и провести сравнение.

Python имеет аналогичную структуру, которая довольно последовательно используется во всем языке:dunder methods. Методы Dunder получили свое название, потому что все они начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием или «d-under».

Многие встроенные функции, которые работают с объектами в Python, обрабатываются вызовамиdunder methods этого объекта. В приведенном выше примере вы можете добавить __eq__() в свой класс, чтобы делать любое интересное сравнение, которое вам нравится:

Это создает класс, который сравнивается так же, как и любой другой экземпляр этого класса. Не особенно полезно, но это демонстрирует смысл.

В Python используется большое количество более сложных методов, и встроенные функции широко их используют. Например, добавление __lt__() позволит Python сравнить относительный порядок двух ваших объектов. Это означает, что теперь будет работать не только оператор < , но и > , <= и >= .

Еще лучше, если у вас есть несколько объектов вашего нового класса в списке, тогда вы можете использовать sorted() в списке, и они будут отсортированы с использованием __lt__() .

Еще раз, давайте взглянем на вашу сравнительную таблицу Python против C ++:

Более быстрое выполнение

Переменные одного типа

Переменные нескольких типов

Богатый набор встроенных алгоритмов

Динамический набор текста

Теперь, когда вы увидели объектно-ориентированное кодирование на обоих языках, давайте посмотрим, как Python и C ++ управляют этими объектами в памяти.

Управление памятью

Когда вы сравниваете Python и C, одно из самых больших различий заключается в том, как они обрабатывают память. Как вы видели в разделе о переменных в именах C и Python, Python не имеет указателей и не позволяет напрямую управлять памятью. Хотя бывают моменты, когда вы хотите иметь такой уровень контроля, в большинстве случаев в этом нет необходимости.

Отказ от прямого контроля над областями памяти приносит несколько преимуществ. Вам не нужно беспокоиться о владении памятью или о том, что память освобождается один раз (и только один раз) после ее выделения. Вам также никогда не придется беспокоиться о том, был ли объект размещен в стеке или в куче, что может сбить с толку начинающих разработчиков C ++.

Python управляет всеми этими проблемами для вас. Для этого все в Python является производным классом от object Python. Это позволяет интерпретатору Python осуществлять подсчет ссылок как средство отслеживания того, какие объекты все еще используются, а какие можно освободить.

Конечно, это удобство имеет свою цену. Чтобы освободить для вас выделенные объекты памяти, Python иногда потребуется запускать так называемыйgarbage collector, который находит неиспользуемые объекты памяти и освобождает их.

Note: CPython имеет сложныйmemory management scheme, что означает, что освобождение памяти не обязательно означает, что память возвращается в операционную систему.

Python использует два инструмента для освобождения памяти:

Коллектор подсчета ссылок

Давайте посмотрим на каждый из них в отдельности.

Коллектор подсчета ссылок

Сборщик подсчета ссылок является основополагающим для стандартного интерпретатора Python и всегда работает. Он работает, отслеживая, сколько раз конкретному блоку памяти (который всегда является Python object ) было присвоено имя во время работы вашей программы. Многие правила описывают, когда счетчик ссылок увеличивается или уменьшается, но пример одного случая может прояснить:

В приведенном выше примере строка 1 создает новый объект, содержащий строку «A long string» . Затем он помещает имя x на этот объект, увеличивая счетчик ссылок объекта до 1:

В строке 2 он присваивает y имя тому же объекту, что увеличивает счетчик ссылок до 2:

Когда вы вызываете del с x в строке 3, вы удаляете одну из ссылок на объект, уменьшая счетчик до 1:

Наконец, когда вы удаляете y , последнюю ссылку на объект, его счетчик ссылок падает до нуля, и он может быть освобожден сборщиком мусора, подсчитывающим ссылки. Он может или не может быть освобожден немедленно в этот момент, но, как правило, это не должно иметь значения для разработчика:

Хотя это позаботится о поиске и освобождении многих объектов, которые должны быть освобождены, есть несколько ситуаций, которые он не поймает. Для этого вам нужен сборщик мусора поколений.

Поколение сборщика мусора

Одна из больших дыр в схеме подсчета ссылок заключается в том, что ваша программа может построить цикл ссылок, где объект A имеет ссылку на объект B , который имеет обратную ссылку на объект A с. Вполне возможно попасть в такую ​​ситуацию, и в вашем коде ничего не будет упоминаться ни об одном объекте. В этом случае ни один из объектов никогда не достигнет счетчика ссылок 0.

generational garbage collector включает сложный алгоритм, который выходит за рамки этой статьи, но он найдет некоторые из этих бесхозных ссылочных циклов и освободит их для вас. Время от времени он запускается под контролем параметров, описанных вin the documentation. Один из этих параметров — полностью отключить этот сборщик мусора.

Когда ты не хочешь сбор мусора

Когда вы сравниваете Python и C, как и любые два инструмента, каждое преимущество имеет компромисс. Python не требует явного управления памятью, но иногда он тратит больше времени, чем ожидалось, на сборку мусора. Обратное верно для C: ваша программа будет иметь постоянное время отклика, но вам нужно будет приложить больше усилий для управления памятью.

Во многих программах случайное попадание сборщика мусора неважно. Если вы пишете сценарий, который выполняется только в течение 10 секунд, вы вряд ли заметите разницу. Однако в некоторых ситуациях требуется постоянное время отклика. Системы реального времени являются отличным примером, когда реакция на аппаратное обеспечение за фиксированный промежуток времени может иметь важное значение для правильной работы вашей системы.

Системы с жесткими требованиями в реальном времени являются одними из систем, для которых Python является плохим выбором языка. Наличие жестко контролируемой системы, в которой вы уверены, что выбор времени — хорошее применение C ++. Это типы вопросов, которые необходимо учитывать, когда вы выбираете язык для проекта.

Время обновить диаграмму Python против C ++:

Более быстрое выполнение

Переменные одного типа

Переменные нескольких типов

Богатый набор встроенных алгоритмов

Динамический набор текста

Прямое управление памятью

Потоки, многопроцессорность и асинхронный ввод-вывод

Модели параллелизма в C ++ и Python похожи, но имеют разные результаты и преимущества. Оба языка поддерживают потоки, многопроцессорность и асинхронные операции ввода-вывода. Давайте посмотрим на каждый из них.

Многопоточность

Хотя и C, и Python имеют встроенную в язык многопоточность, результаты могут заметно отличаться в зависимости от решаемой проблемы. Часто https://realpython.com/intro-to-python-threading/[threading] используется для решения проблем с производительностью. В C многопоточность может обеспечить общее ускорение как для задач, связанных с вычислениями, так и для задач ввода-вывода, поскольку потоки могут использовать все преимущества ядер в многопроцессорной системе.

Python, с другой стороны, пошел на компромисс в дизайне, чтобы использоватьGlobal Interpreter Lock илиGIL, чтобы упростить реализацию потоковой передачи. GIL имеет много преимуществ, но недостатком является то, что в один момент времени будет работать только один поток, даже если имеется несколько ядер.

Если ваша проблема связана с вводом / выводом, например, при загрузке нескольких веб-страниц одновременно, то это ограничение вас ничуть не смущает. Вы оцените более простую модель потоков Python и встроенные методы дляinter-thread communications. Однако, если ваша проблема связана с процессором, то GIL ограничит вашу производительность одним процессором. К счастью, многопроцессорная библиотека Python имеет интерфейс, аналогичный библиотеке потоков.

многопроцессорная обработка

ПоддержкаMultiprocessing в Python встроена в стандартную библиотеку. Он имеет чистый интерфейс, который позволяет вам ускорять несколько процессов и обмениваться информацией между ними. Вы можете создать пул процессов и распределить работу между ними, используя несколько методов.

Хотя Python все еще использует похожие примитивы ОС для создания новых процессов, большая часть низкоуровневых сложностей скрыта от разработчика.

C ++ полагается на fork() для обеспечения поддержки многопроцессорности. Хотя это дает вам прямой доступ ко всем элементам управления и вопросам порождения нескольких процессов, это также намного сложнее.

Async IO

Хотя и Python, и C поддерживают процедуры асинхронного ввода-вывода, они обрабатываются по-разному. В C методы std::async , вероятно, будут использовать потоки для достижения асинхронного характера операций ввода-вывода. В Python кодAsync IO будет выполняться только в одном потоке.

Здесь есть и компромиссы. Использование отдельных потоков позволяет коду асинхронного ввода-вывода C ++ быстрее выполнять задачи, связанные с вычислениями. Задачи Python, используемые в его реализации Async IO, более легки, поэтому их быстрее раскручивать для решения проблем, связанных с вводом / выводом.

Ваша таблица сравнения Python против C ++ остается неизменной для этого раздела. Оба языка поддерживают полный спектр вариантов параллелизма с различными компромиссами между скоростью и удобством.

Разные проблемы

Если вы сравниваете Python с C ++ и смотрите на добавление Python в ваш инструментарий, то есть еще несколько вещей, которые следует учитывать. Хотя ваш текущий редактор или IDE, безусловно, будет работать для Python, вы можете добавить определенные расширения или языковые пакеты. Также стоит взглянуть наPyCharm, поскольку он специфичен для Python.

Несколько проектов C ++ имеют привязки Python. Такие вещи, какQt,WxWidgets и многие API обмена сообщениями, имеющие многоязычные привязки.

Если вы хотитеembed Python in C++, вы можете использоватьPython/C API.

Наконец, есть несколько методов использования ваших навыков C для расширения Python и добавления функций или для вызова существующих библиотек C из вашего кода Python. Такие инструменты, какCTypes,Cython,CFFI,Boost.Python иSwig, могут помочь вам комбинировать эти языки и использовать каждый для того, что у него получается лучше всего.

Резюме: Python против C ++

Вы потратили некоторое время на чтение и размышления о различиях между Python и C ++. Хотя Python имеет более простой синтаксис и меньше острых углов, он не идеально подходит для всех задач. Вы рассмотрели синтаксис, управление памятью, обработку и некоторые другие аспекты этих двух языков.

Python Или C++: Что Лучше? Давайте Узнаем!

После прочтения этой статьи у вас сложится полное понимание того, какой язык программирования вам лучше выбрать Python или C++.

Обновлено: February 16, 2023

Программирование может быть действительно интересным и прибыльным способом развить вашу карьеру, но есть некоторые вопросы, которые вам нужно решить, прежде чем приступить к изучению этого навыка. Первый вопрос для тех, кто решит хочет изучить программирование с нуля является выбор языка программирования (например, Python или C++). До того, как вы начнете изучать любой язык вам следует понять, с какой целью вы будете изучать его. Сделать правильный выбор будет сложно, особенно если вы новичок. Именно поэтому в этой статье мы разберем в чем язык Python превосходит язык C++, или же наоборот.

Я предполгалаю, что у вас нет никакого опыта в программирование и поэтому мы начнем с того, что разберем саму профессию программиста и какие у нее есть преимущества. Даже если вы уже продвинутый программист, эта информация освежит ваши знания. После этого мы рассмотрим каждый язык программирования в отдельности. Затем определим критерии сравнения и сможем ответить на вопрос «Python или C++: как начать программирование с нуля?».

Содержание

Введение

Мы определились, что программирование является отличной возможностью для развития вашей карьеры. Но почему это так? У каждого человека свои причины, почему он изучает программирование. Но существует определенные причины, которые свойственны всем.

Прежде всего, востребованность работы. Вы наверное много раз слышали о том, что на рынке труда нехватка программистов. Рынок труда в любой момент нуждается в профессиональных программистах. Все, что вам нужно сделать, это сделать простой поиск в Google а запросом «работа программиста» или «работа кодера», и вы увидите бесконечные списки предложений (это варьируется от вашего места жительства). И это тесно связано с темой Python или C++.

Каждый день появляются новые компании, которые занимаются веб-разработкой. Этим компаниям нужны профессиональные программисты, чтобы развивать свои платформы. Но компании не ограничиваются специалистами только в одном языке программирования. Все зависит от проекта, над которым они работают. Помимо этого темы сравнения «Python или C++» популярны. Люди часто пытаются узнать, для чего создан каждый языки подходит ли он под цели, которые ставит программист перед его изучением.

И как же не упомянуть вопрос зарплаты программиста. Это, наверное, одна из первых тем (к сожалению, часто единственная), которую люди вспоминают, когда обсуждают, стоит ли становиться программистом.

Область ИТ (или, если более конкретно — отрасль компьютерных наук) имеет репутацию одной из самых прибыльных отраслей. Аналитики данных и ученые, разработчики программного обеспечения и веб-программисты — это всего лишь несколько профессий, которые зарабатывают на жизнь тем, что они делают. Хоть зарплата не является пунктом номер один, но она находится в топе по заработкам среди всех профессий.

Как вы видите, программирование — это отличный карьерный путь — и одна из самых обсуждаемых цен. С учетом сказанного, давайте перейдем к сравнению Python или C++ и сперва разберем каждый отдельно и начнем с Python.

Самые Полюбившиеся Статьи

Ищете более подробную информацию по какой-либо связанной теме? Мы собрали похожие статьи специально, чтобы вы провели время с пользой. Взгляните!

Что Такое Дополненная Реальность: Разбираемся в Работе AR

Понимание, что такое дополненная реальность будет важным для изучения новейших технологий. Прочитайте руководство, чтобы узнать необходимую информацию!

Как Стать Учителем: Со Степенью и Без Неё

Мечтаете стать преподавателем? Узнайте, как стать учителем со степенью и даже без неё, а также быть частью сообщества учителей.

SQL Онлайн: ТОП- 10 Платформ Для Практики

Лучший SQL онлайн тренажёр. Узнайте, где лучше всего решать SQL задачи и практиковаться в работе с SQL. Онлайн платформы и эмуляторы.

Python

Python, созданный еще в 1991 году Гвидо ван Россум, является языком программирования общего назначения, основная функция которого это легкость его чтения. С самого начала язык Python задумывался как максимально простой в использовании. На самом деле простота — это то, чем он известен — в Python используется большое количество пробелов, таким образом код остается легко читаемым, это обеспечивает приятное и простое обучение.

Из-за своей простоты язык Python часто становится предметом споров. Вы можете подумать — с чего бы это? Разве простота это плохо? Хоть простота это преимущество для начинающих, опытные программисты придерживаются другого мнения (это важный момент в сравнении Python или C++).

Python — это язык программирования высокого уровня. Это означает, что задействовано небольшое количество фактического кодирования — вместо этого большая часть синтаксиса Python написана аналогично обычному, повседневному английскому языку. Опять-таки это хорошая новость для тех, кто изучает программирование с нуля. При этом матерые программисты говорят, что это убивает весь дух программирования. По их словам, если новичок выбирает «легкий путь», он или она упустит возможность приобрести сверхценные навыки решения проблем, рационального мышления и не изучит основы, на которой строится вся отрасль.

Несмотря на то, что вопрос Python или C++ остается открытым, язык Python обладает важной особенностью. Он подходит под любые проекты — этот язык весьма универсален. Рабочий стол, веб-разработка, обработка данных — все, что вы хотите!

Это была вся информация про язык Python, которая нам пригодится в сравнении Python или C++. Теперь давайте продолжим и поговорим про язык C++.

Как и Python, C++ — это язык программирования общего назначения, который используется в повседневных задачах и он очень хорошо адаптируем. Последняя особенность очень важна (в сравнении Python или C++ у обоих языков эта особенность есть). Это означает, что язык программирования более или менее объектно-ориентирован и, следовательно, способен работать быстрее и эффективнее.

Язык C++ был создан ученым по имени Бьярн Страуструп еще в 1979 году. Хотя изначально он назывался «C с Классами», имя было изменено на «C++» с добавлением нескольких функций в 1983 году. Имейте в виду, что это супер короткая версия того, как появился язык C++ — за этим стоит целая предыстория, но это не наша цель.

Язык C++ является противоположностью Python, если мы говорим с точки зрения простоты. На самом деле он считается одним из самых сложных (если не самый сложный) языков программирования. Его сверхсложный синтаксис позволяет C++ быть чрезвычайно гибким — это основная причина, почему его часто выбирают для работы с проектами, которые разрабатываются для нескольких различных платформ одновременно.

Я уже упоминал в начале сравнения Python или C++, C++ (так же, как Python) также объектно-ориентированный язык программирования. Я уже говорил, что это делает язык быстрым и эффективным, но я так и не объяснил, что на самом деле означает «объектно-ориентированный».

Объектно-ориентированный язык программирования обладает способностью выполнять процессы, одновременно игнорируя мелкие, менее важные детали. Проще говоря, эти языки имеют определенные специфические особенности, которые позволяют им понять контекст, стоящий за задачей, без глубокого анализа деталей. Это, в свою очередь, значительно ускоряет процессы, выполняемые с помощью этих языков. Большинство современных языков программирования высшего уровня являются объектно-ориентированными.

Итак, теперь, когда мы знаем немного про сами языки программирования, мы можем перейти к сравнению с Python или C++ и разобрать их по определенным критериям.

Критерии анализа

Когда мы начинаем сравнивать языки программирования хочется не упустить из виду ни один аспект. Чтобы сэкономить время и не затягивать сравнение Python или C++ дольше, чем нужно, мы упомянем несколько наиболее распространенных критериев.

В этой статье мы рассмотрим три момента: скорость, популярность и зарплата специалиста. Рассмотрим каждый из этих пунктов в отдельности.

Скорость

Что касается скорости Python или C++, то это самый обсуждаемый вопрос на форумах по поводу сравнения этих двух языков. И это не без оснований! Хороший язык программирования должен быть быстрым, иначе он будет неэффективным и не сможет сравниться с другими более быстрыми языками. На самом деле добавить что-то еще к этому нечего — эти два языка программирования, о которых идет речь, достаточно быстро взаимодействуют и в отношении их скорости разницы нет.

Популярность

Хотя на первый взгляд это может показаться тривиальным, но на самом деле это действительно важно для нашего сравнения. Сейчас я уточню.

Популярность означает, что язык программирования всё делает правильно. В конце концов если язык программирования бесполезен, то им бы никто не пользовался, верно?

Тем более изучать популярный и востребованный язык программирования проще и приятнее, чем тот, которым никто не пользуется и на который нет спроса. Развитие определенных языков связано с некоторыми факторами — интернет-ресурсами и сообществами. С непопулярными языками найти человека, который мог бы поделиться информацией не просто сложно, бывает вообще такую информацию не найти в интернете.

Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?

Зарплаты специалистов

Честно говоря, этот пункт самый очевидный для всех.

Как я уже упоминал в начале статьи сравнения Python или C++, программирование действительно очень прибыльная профессия. Тем не менее специалисты в различных языках программирования также зарабатывают по-разному. Это объясняется многими причинами: некоторые компании ставят конкретные требования к специалистам по знаниям языка, другие компании не имеют конкретных требований. Как бы то ни было, факт остается фактом — не все языки имеют одинаковую зарплату.

Python или C++

Мы подошли к самому интересному, сравнению Python или C++. К концу вы узнаете и сможете самостоятельно определиться с выбором того, какой язык программирования вам изучать.

Какой из них быстрее?

Поскольку скорость в сравнении Python или C++ является важным аспектом, о котором мы сначала поговорим.

На первый взгляд после поиска в Интернете, кажется, что C++ более быстрый. Считается, что C++ более быстро исполняется, главным образом потому, что его конкурент — Python — написан на C. Как я уже упоминал, C++ часто рассматривается как самый быстрый язык программирования.

Сейчас мы разобрались с вопросами скорости в сравнении Python или C++, давайте перейдем к популярности.

Какой язык более популярен?

Несмотря на то, что это сложный критерий в оценивании, очевидно, что у Python, и у C++ есть много поклонников в Интернете. Поскольку сейчас решают цифры, можно уверенно сказать, что все зависит от группы людей, про которую мы говорим, — начинающие программисты, как правило, начинают с Python, в то время как те, у кого уже есть опыт, проявляют интерес к C++.

• Простой в использовании
• Предлагает качественный контент
• Очень открытый в своих ценах

• Бесплатные сертификаты об окончании
• Фокус на навыки науки о данных
• Гибкое расписание занятий

• Простой дизайн (без бесполезной информации)
• Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
• Разнообразие возможностей обучения

• Программа Nanodegree
• Подходит для корпоративного обучения
• Платные сертификаты об окончании

• Огромное разнообразие курсов
• Простая навигация
• Нет технических проблем

• Огромное разнообразие курсов
• Политика 30-дневного возврата средств
• Бесплатные сертификаты об окончании

Чья зарплата выше?

Если вам до сих пор тяжело сделать выбор между языками программирования, то следует рассмотреть вопрос зарплат.

Согласно сайту Glassdoor.com, разработчики Python могут рассчитывать на получение в среднем 92 000 долларов США в год, что примерно составит 7670 долларов США в месяц. Ожидается, что разработчики C++ будут зарабатывать около 95 000 долларов в год или почти 7920 долларов в месяц. Что эти зарплаты говорят нам?

Разница очень низкая, и это довольно удивительно. Это странно, потому что C++ считается очень сложным языком программирования для изучения, в то время как Python стремится к простоте. Честно говоря, эта небольшая разница в зарплате может быть лишь одной из основных причин, почему все больше и больше людей выбирают изучение Python.

Самые Популярные Статьи

Взгляните на нашу коллекцию руководств, статей и уроков про платформы для онлайн обучения и массовые открытые онлайн курсы. Всегда будьте в курсе и принимайте взвешенные решения!

Что Такое Антивирус: Как Работает Антивирусная Защита?

Интернет может быть довольно опасным местом для тех, кто не знает, что такое антивирус. Узнайте о списке обязательных функций для защиты вашей информации!

Лучшие Онлайн Курсы LinkedIn Learning: Какой Выбрать?

Заинтересованы в LinkedIn Learning, но всё равно не знаете какие курсы LinkedIn Learning выбрать? Узнайте рекомендации здесь!

Прокачай Навыки в Java Spring Framework, Ответив на Эти Вопросы

Полный гайд по Spring Framework поможет вам подготовиться ко всем вопросам, которые могут вам попасться на интервью при устройстве на работу

Заключение

Итак, мы подошли к концу нашего сравнения Python или C++. Вам удалось выбрать из двух? Или вы все еще не уверены?

Если честно, оба языка имеют свои плюсы и минусы. Если мы сравниваем два языка программирования, все упирается в то, какие у вас предпочтения.

Какой бы язык вы ни выбрали, я надеюсь, что эта статья принесла вам больше ясности. Удачи!

Оставьте ваше честное мнение

Оставьте ваше честное мнение и помогите тысячам людей выбрать лучшую платформу для онлайн обучения. Все отзывы, позитивные или негативные, будут приниматься, если они честны. Мы не публикуем предвзятые отзывы и спам. Поэтому, если вы хотите поделиться вашим опытом, мнением или дать совет — у вас есть всё необходимое!

Не начинайте учиться кодингу с Python, начните с языка C

Python удивителен своей способностью продвигать программирование. Он как будто является подтверждением популярной идеи «если вы знаете английский, то должны знать, как писать код». Благодаря синтаксису, напоминающему английский язык, парадигме отступов и огромному количеству библиотек другие языки по сравнению с Python начинают выглядеть бесполезными.

Python — язык программирования по умолчанию для «самой сексуальной профессии 21-го века». Да, громкие слова о данных по-прежнему сохраняют за data science репутацию «сексуальной работы», хотя современные обстоятельства уже не полностью поддерживают это утверждение. Языку Python удалось добиться того, что он позволяет решать большинство проблем data science.

Кроме того, Python также популярен в блокчейне, DevOps и кибербезопасности.

Ажиотаж вокруг Python постоянно растёт. Этот язык используется как средство кодинга в бесчисленном количестве онлайн-курсов и учебных программ.

Несмотря на всё это и вопреки всей привлекательности Python, он не подходит для начинающих в программировании. Лучшим вариантом является C.

В этой статье я расскажу о том, почему в качестве опорной точки вместо Python следует использовать C.

Начинай с самого сильного

Мой научный руководитель однажды сказал мне: «Всегда начинай с самого сильного. Первый удар определяет судьбу боя».

Python — это высокоуровневый язык программирования. То есть Python имеет высокую степень абстракции, обеспечивающую удобство общения между пользователем и языком.

Другими словами, механизм интерпретации Python склонен закрывать глаза на ошибки, о которых другие языки программирования скорее всего сообщили бы. В нём нет объявления переменных, используется автоматическое приведение типов. Всё это упрощает программирование и превращает Python в дружественный к пользователю язык.

Любопытно, что преимущества Python одновременно являются и его недостатками. Такой подход культивирует ментальность, поощряющую нетерпеливость и лень.

С другой стороны, язык C — это язык программирования среднего уровня. Он находится между низкоуровневыми (ассемблер, машинные языки) и высокоуровневыми (Python, Ruby и т.д.) языками. С практической точки зрения из-за этого на C писать сложнее, чем на Python. Однако усилия того стоят.

C отображает истинную картину того, чем является программирование. Программисты на C преодолевают сложности, чтобы их код запускался и работал, и это стимулирует развитие хороших навыков программирования.

Разработчики на C известны тем, что кропотливо создают упорядоченный, чистый код. А поскольку процесс накопления таких навыков начинается на довольно ранних этапах, они влияют не только на программирование на C, но и на кодинг в целом.

Проще говоря, C — это отличная стартовая площадка, потому что он создаёт прочный фундамент для начинающих разработчиков. Такие основы computer science, как динамическое распределение памяти и структуры данных делают программирование сложным трудом, но в дальнейшем разработчики пожнут плоды своих усилий.

Нереалистичные ожидания

В Python меня расстраивает то, насколько нереалистичные ожидания и ложные надежды он заранее даёт. Многие люди думают, что Python — золотой билет в мир их карьеры, поэтому появляется так много новичков, стремящихся освоить этот язык.

Например, недавно в одной группе в Facebook я наткнулся на пост семилетнего ребёнка, ищущего фриланс-работу в сфере data science. Как доказательство своего опыта программирования он приложил сертификат онлайн-курса по Python.

Я ни в коем случае не хочу принизить усилия этого мальчика, ведь многие юные разработчики создают код, свидетельствующий об их мастерстве. Неприятное чувство во мне вызвало желание поиска работы в таком юном возрасте.

Увидев это, я понял, что ситуация на рынке технологий значительно изменилась. Сегодня каждый хочет освоить Python, чтобы получить обещанную прибыльную должность.

Я не говорю, что в этом вина Python. Это наша собственная вина.

Это наша вина, потому что мы обычно ставим планку слишком высоко и ведём себя так, как будто Python — это альфа и омега. Если подходить реалистично, то для успеха в современном непредсказуемом мире требуется больше, чем желание и язык программирования.

Возьмём для примера экономический спад, связанный с пандемией. Этот кризис превратил рынок труда в поле боя. Это, в свою очередь, нанесло урон выпускникам со степенью computer science, которые когда-то устраивались на работу без изматывающих поисков. Следовательно, если вы не продвинетесь дальше, чем глупый сертификат, и не сотрёте пальцы в кровь, то у вас нет ни малейшего шанса.

Да, всё так просто!

C — это хороший выбор для тренировки своих пальцев и подготовки мозга. В конечном итоге, вы как минимум получите представление о трудностях, которые вам предстоят в дальнейшем.

Python приготовлен на C

Python — это всего-навсего набор правил.

Правила, управляющие Python, можно реализовать в некоторых языках. Обычно название конкретной реализации состоит из аббревиатуры использованного языка и слова Python.

Например, для C есть CPython, а для Java — Jython.

Самая популярная реализация Python написана на C. Поэтому определённые знания C точно пригодятся при расшифровке кода на Python.

Кроме того, довольно многие пакеты Python, допустим, NumPy, написаны на C и его младшем брате C++ для устранения недостатков эффективности, потому что по сравнению с ними Python ужасно медленный.

Когда человек привыкает к быстрому коду, он начинает болезненно воспринимать медленно выполняемые программы. Это ведёт к стремлению создавать эффективный код, как на Python, так и на других языках программирования.

Выводы

За свою жизнь я поработал более чем с пятью языками программирования, первым был C, а последним — Python.

Хотя я благодарен тому фундаменту, который приобрёл благодаря старомодному C, я совершенно точно не пристрастен к этому языку. Мои сомнения в обоснованности изучения Python в качестве первого языка программирования обрели основу, когда я поработал с разработчиками, начавшими с Python.

Я заметил, что многим (не всем) разработчикам, с которыми я общался, не хватало навыков рефакторинга. Они редко воспринимали серьёзно проблемы с исполнением программ и их волновало только создание работающего кода. На самом деле, кодинг — это нечто большее.

В этот момент я понял, что под гримом Python скрывается уродливое лицо. Лицо, которое могло бы стать красивее, если бы за ним тщательно ухаживали с самого начала.

В конечном итоге, путь к мастерскому освоению Python становится менее трудным, если есть фундамент в виде знания C.

На правах рекламы

Эпичные серверы — это VPS на Linux или Windows с мощными процессорами семейства AMD EPYC и очень быстрыми NVMe дисками Intel. Расходятся, как горячие пирожки!