C/C++ 这类更底层的语言,如果把平时常用的高级函数和功能都实现,能否达到 Python 的开发效率?
不是指重新实现一遍 Python。
回复内容:
Greenspun's tenth rule,与君共勉:Any sufficiently complicated C or Fortran program contains an ad hoc, informally-specified, bug-ridden, slow implementation of half of Common Lisp. 谢谢邀请。
这个问题的目的有点可疑。读过这里的大部分回答之后,我的感觉是,也许我们都误解了提问者的意思。我猜提问者的意图跟 Python 没关系,真实的意思是:「我们能不能把尽可能多的 C/C++ 常用功能塞进标准库,让 C/C++ 程序员不再需要打理各种细节」。至于所谓「达到和 Python 的开发效率」,只是一个比方。
如果我的猜测没有错,那么我的回答是:可以,但只在具体的领域有效。
熟悉分布式程序设计的老程序员可能会记得 CORBA 和 ICE。CORBA 是老一辈的分布式架构,C/C++ 绑定时用的是 C 字符串类型;而 ICE 则直接用了 C++ 标准库的字符串。不仅如此,ICE 大量用了 STL 标准库。具体到开发效率时,ICE 的 C++ 绑定确实让我省去了大量时间折腾 CORBA 里的 C 字符串分配和释放问题,做个小应用确实轻松了很多。
但为什么我说只在具体领域内有效?因为 C/C++ 的定位决定它存在巨大的限制。仍然是字符串的例子:有谁知道有多少广为使用的 C++ 库没有实现自己的字符串类么?ICU、WxWidget、Qt、MFC,还有很多流行的库,都这样重新发明着轮子。我无意追问为什么我们会面对如今这种混乱的情况:这是个历史问题。无论如何,C++ 使用库碎片化已经是事实,无法如果。
既然不能如果,现在再谈重建标准功能库,就只能限定在某个具体的框架里,比如 MFC,比如 Qt。在这些具体的框架之内,确实可以有比纯利用 C++ 标准库高得多的开发效率。唯一的问题:请别超出框架的范围,不然就可能给自己惹麻烦。
那么,在理想情况下我们能不能达到 Python 的开发效率?也许可以吧,不过如果理想都达不到,我想我们还是别讨论了,立足现实更好些。 C/C++本质上是Raw Memory Processing语言
如果你不需要处理原始用户态内存,却选择了C/C++,说明你不理解C/C++
因为你放弃了这两个语言最有用的功能 你说的是用 C/C++ 写个 DSL? 不能。
你会花和Python差不多的时间构思。
Python两倍的时间打字。
Python一百倍的时间编译。
比以上加起来还多十倍的时间debug内存越界和野指针。 c++的时候觉得最影响开发效率的我觉得是没法像python那样对什么东西都可以print出来。
和成熟的logging日志库来帮助调试。
所以在开发c++的时候自己写了一个头文件库。没有依赖,就没有伤害。
直接include进来就可以使用的。
https://github.com/yanyiwu/limonp
hope it will help 首先回答问题,不行!(仅回答c++语言)
从语言本身角度,c++不是为了这种生产环境设计,就算再多的类库,再多的补丁,实现再多的python功能,她还是c++,该有的c++功能还是有,而更多功能当然带来更复杂的逻辑,所以并不能像python一样快速开发。而且这个C++库恐怕会大到普通pc无法容忍的地步,编译时间和大小都不是普通用户能承受的。
但是!!如果拥有一个非常大的类库,确实大大增加c++的学习成本,同时增加c++的复杂性,同时,c++的源代码会变得比较简短也是事实,如果库写的不错,代码简化之后和python差距不大,或者更像一种神奇的c++类似的内存自动管理语言。
我现在刚接触了一个非常大的C++库,现在正在学习,个人感觉就像在用一门完全陌生的语言,各种调用都要查询很久文档才能写出几行代码,但是如果熟练的话,应该能够做到原来C++至少一半的代码量就解决相同问题。 为什么不理解成:有人为了用C/C艹语言实现高开发效率,最后发明了Python呢?
你觉得CPython里的C是啥意思… objectivec 嘛
开发速度快 但是执行速度慢 C++11 + STL + boost 的开发效率大可与 Python 一战,不过编译速度不能比
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XML을 PDF로 직접 변환하는 응용 프로그램은 근본적으로 다른 두 형식이므로 찾을 수 없습니다. XML은 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 PDF는 문서를 표시하는 데 사용됩니다. 변환을 완료하려면 Python 및 ReportLab과 같은 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 사용하여 XML 데이터를 구문 분석하고 PDF 문서를 생성 할 수 있습니다.

XML 구조가 유연하고 다양하기 때문에 모든 XML 파일을 PDF로 변환 할 수있는 앱은 없습니다. XML에서 PDF의 핵심은 데이터 구조를 페이지 레이아웃으로 변환하는 것입니다. XML을 구문 분석하고 PDF를 생성해야합니다. 일반적인 방법으로는 요소 트리와 같은 파이썬 라이브러리를 사용한 XML 및 ReportLab 라이브러리를 사용하여 PDF를 생성하는 XML을 구문 분석합니다. 복잡한 XML의 경우 XSLT 변환 구조를 사용해야 할 수도 있습니다. 성능을 최적화 할 때는 멀티 스레드 또는 멀티 프로세스 사용을 고려하고 적절한 라이브러리를 선택하십시오.

모바일 XML에서 PDF의 속도는 다음 요인에 따라 다릅니다. XML 구조의 복잡성. 모바일 하드웨어 구성 변환 방법 (라이브러리, 알고리즘) 코드 품질 최적화 방법 (효율적인 라이브러리 선택, 알고리즘 최적화, 캐시 데이터 및 다중 스레딩 사용). 전반적으로 절대적인 답변은 없으며 특정 상황에 따라 최적화해야합니다.

단일 애플리케이션으로 휴대 전화에서 직접 XML에서 PDF 변환을 완료하는 것은 불가능합니다. 두 단계를 통해 달성 할 수있는 클라우드 서비스를 사용해야합니다. 1. 클라우드에서 XML을 PDF로 변환하십시오. 2. 휴대 전화에서 변환 된 PDF 파일에 액세스하거나 다운로드하십시오.

XML 이미지를 먼저 변환하려면 먼저 XML 데이터 구조를 결정한 다음 Python의 Matplotlib와 같은 적절한 그래픽 라이브러리를 선택하고 데이터 구조를 기반으로 시각화 전략을 선택하고 데이터 볼륨 및 이미지 형식을 고려하고 효율적인 라이브러리를 수행하거나 필요에 따라 PNG, JPEG 또는 SVG로 저장하십시오.

대부분의 텍스트 편집기를 사용하여 XML 파일을여십시오. 보다 직관적 인 트리 디스플레이가 필요한 경우 Oxygen XML 편집기 또는 XMLSPy와 같은 XML 편집기를 사용할 수 있습니다. 프로그램에서 XML 데이터를 처리하는 경우 프로그래밍 언어 (예 : Python) 및 XML 라이브러 (예 : XML.etree.elementtree)를 사용하여 구문 분석해야합니다.

XML 서식 도구는 규칙에 따라 코드를 입력하여 가독성과 이해를 향상시킬 수 있습니다. 도구를 선택할 때는 사용자 정의 기능, 특수 상황 처리, 성능 및 사용 편의성에주의하십시오. 일반적으로 사용되는 도구 유형에는 온라인 도구, IDE 플러그인 및 명령 줄 도구가 포함됩니다.

XML 미화는 합리적인 압입, 라인 브레이크 및 태그 구성을 포함하여 기본적으로 가독성을 향상시키고 있습니다. 원칙은 XML 트리를 가로 지르고 레벨에 따라 들여 쓰기를 추가하고 텍스트가 포함 된 빈 태그와 태그를 처리하는 것입니다. Python의 xml.etree.elementtree 라이브러리는 위의 미화 프로세스를 구현할 수있는 편리한 Pretty_XML () 기능을 제공합니다.
