Bahasa pengaturcaraan terbaik tahun ini
Python
Kepelbagaian: Tujuan umum, terkenal dengan kebolehbacaan dan kemudahan pembelajaran.
Perpustakaan:
Sains Data: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Pembangunan Web: Django, Flask
Automasi: Selenium, Sup Cantik
Pembelajaran Mesin: Keras, OpenCV
JavaScript
Penguasaan Web: Digunakan terutamanya untuk pembangunan web bahagian hadapan, tetapi juga boleh digunakan untuk pembangunan bahagian belakang dan mudah alih.
Perpustakaan:
Bahagian Hadapan: React, Angular, Vue.js
Bahagian Belakang: Node.js, Express.js
Ujian: Jest, Mocha, Jasmine
Jawa
Aplikasi Perusahaan: Digunakan secara meluas untuk aplikasi perusahaan berskala besar dan pembangunan apl Android.
Perpustakaan:
Rangka Kerja Spring: Popular untuk membina aplikasi web
Hibernate: Rangka kerja pemetaan hubungan objek (ORM)
JavaFX: Untuk mencipta aplikasi desktop
C#
Microsoft Ecosystem: Selalunya digunakan untuk membangunkan aplikasi Windows, permainan (dengan Unity) dan aplikasi web dengan .NET.
Perpustakaan:
.NET Framework: Platform pembangunan Microsoft
Xamarin: Untuk pembangunan aplikasi mudah alih merentas platform
Rangka Kerja Entiti: Rangka kerja ORM
C
Pengaturcaraan Prestasi dan Sistem: Terkenal dengan prestasi dan kawalan ke atas perkakasan, digunakan dalam pembangunan permainan, pengkomputeran berprestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem.
Perpustakaan:
Perpustakaan Templat Standard (STL): Menyediakan struktur data dan algoritma
Boost: Koleksi perpustakaan sumber C mudah alih yang disemak rakan sebaya
Pergi
Pengaturcaraan Konkurensi dan Sistem: Direka oleh Google, yang terkenal dengan kecekapan dan ciri konkurensinya, sering digunakan untuk membina sistem dan perkhidmatan mikro yang boleh berskala.
Perpustakaan:
net/http: Untuk membina pelayan HTTP dan klien
pangkalan data/sql: Untuk berinteraksi dengan pangkalan data
Swift
Ekosistem Apple: Bahasa utama untuk pembangunan aplikasi iOS, macOS, watchOS dan tvOS.
Perpustakaan:
UIKit: Untuk membina antara muka pengguna
Foundation: Menyediakan fungsi asas seperti rentetan dan tarikh
Kotlin
Alternatif Java Moden: Selalunya digunakan untuk pembangunan apl Android, terkenal dengan sintaks ringkas dan kesalingoperasian dengan Java.
Perpustakaan:
Kotlinx.coroutines: Untuk pengaturcaraan tak segerak
Anko: DSL untuk pembangunan UI Android
Skrip Jenis
JavaScript dengan Jenis: Superset JavaScript yang menambahkan penaipan statik, meningkatkan kebolehselenggaraan dan kebolehskalaan kod.
Perpustakaan:
TypeScript sendiri: Menyediakan anotasi jenis dan ciri lain
Kebanyakan perpustakaan JavaScript boleh digunakan dengan TypeScript
Karat
Pengaturcaraan dan Keselamatan Sistem: Terkenal kerana tumpuannya pada keselamatan memori dan konkurensi, sering digunakan untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan web dan pembangunan blokchain.
Perpustakaan:
Tokio: Masa jalan tak segerak untuk menulis aplikasi tak segerak yang pantas dan boleh dipercayai
Serde: Rangka kerja untuk mensiri dan menyahsiri struktur data dengan cekap
Atas ialah kandungan terperinci Bahasa pengaturcaraan terbaik tahun ini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
