Python 和 C++ 如何选择?
大三狗,想要大四找到一线城市工作,主要方向是linux下编程,有linux c编程经验,最近一直在纠结是学c++还是python,请求各位解答,小弟拜谢…
回复内容:
有等答案的功夫python就学完了。 基本上只要是靠谱的公司都不是看你现在会什么语言才要你的。基本上找工作的时候也别抱着『我会XXX』就妄想这辈子只靠这个语言工作。 两个都学,并且还要学Python的C API。这样就可以任意互相调了。 28原则吧 80%精力学习c++ 20精力学习一门脚本语言
主要看楼主以后方向吧 如果是网络安全python肯定需要 如果是游戏可以先学lua
光学习语言是不行的 多看看优秀的源码的 openresty skynet stl
对于python可以先过书 几天搞定一个高级话题 如装饰器 迭代器 协程 元类
学一门学累了 看看csapp 算法导论 挺好 要完成一些成规模的项目,软件架构与性能都必不可少。C++正是为此而生,在尽量不牺牲性能的情况下,提供高层次抽象所需的功能。毕竟C所缺少的命名空间、高级数据结构等,使其完成大规模项目是有一定困难的。
不过C++并不是解决该问题的唯一方案。很多其他方案并不专注于同时确保两点,而是将目标集中于更好的软件架构,以及可以接受的性能。Python、Lua等很多语言都是如此。而同时,对于要求性能较高的部分,或者与系统结合紧密的部分,则是交给C模块去处理。这样的思路对大型项目是很有利的,架构方面因为有高级语言的支持而得到了更好的抽象,更容易实现复杂的逻辑。而循环次数较多的部分则交给C去处理。尤其是引入高级语言后,可以迫使人们将传递的数据交给高级语言,而不是C里随处使用全局变量。
所以,以实用的角度讲,Python+C是更好的选择。另外就是C++为了寻求性能与架构的折中而不得不引入很多概念,这些概念使得C++比C要复杂很多,同时其对架构的支持能力却又比高级语言查一截。
总的来说,我的建议是:
1. 学Python,反正很快
2. 学好C,结合具体的系统与函数库
3. 学Python与C结合的方法,比如Python的C模块、Cython、Swig等多种方式
4. 学一点C++语法,毕竟还是有一定概率会用到C++的库,但不要在那些奇怪的C++功能上浪费时间 语言有什么用处?不依附平台、需求和project,语言没有任何价值。
所以不要纠结什么c++、ruby、python、php之类的该如何选,要看你的职业规划、看你的需求和项目。 由c++入python易,由python入c++难 “人生苦短,我用Python”。不过,不要浮躁。
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语言只是做事的方法,你要专注于要做的事情本身。你应该根据实际需要选择合适的技术去学习。如果是想做网站后台,做爬虫,做系统管理……肯定python更好。如果想做游戏,做操作系统级编程,显然c++好很多。
而且,python和c++并非水火不容。两者都是c语言系的,基本语法差别不大,而且在python中的关键部分可以嵌入c/c++/java程序片段。没记错的话,python也被称作一种“胶水语言”。
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从笔记本上摘几句相关的话供参考:
- 『你不应该“嫁”给任何特定的技术,而应该有足够宽的技术背景和经验基础,使自己能针对特定的情景选择好的解决方案。』——《程序员修炼之道》
- 『我永远不会用自己的技术来定位自己,而是用我已经做过的和我将要做的事情来定位自己。技术只是一种做事的方法。』
- 『软件开发界有很多这样肤浅的专业人士,这些人以“专业人士”为借口,只知道一门技术。』——《The Passionate Programmer》
- 『身为合格的程序员,扎实的基础+快速学习能力才是你最可靠的武器。至于何种技术,别担心,不过又是一种微风。』
- 『程序员就是程序员,写得出程序就是程序员。程序员不要在自己脑门上加太多修饰,什么C++程序员,什么Java程序员,什么Windows程序员,什么Linux程序员,这些加了修饰的程序员,其实不容易存活的。』
- 『学编程有点像修炼,心静神宁可以让学习更有效率,浮躁要不得。……不要贪多嚼不烂,一定要精于某一方面。』
- 『学以致用』
- 『学习是一辈子的事,不用着急。』
C和C++都有“开发人员过多精力放在人机对话上”的问题,而python好一些,代码逻辑密度更大,OO也比C++更容易。 语言不是女朋友,你可以有两个的~

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无法找到一款将 XML 直接转换为 PDF 的应用程序,因为它们是两种根本不同的格式。XML 用于存储数据,而 PDF 用于显示文档。要完成转换,可以使用编程语言和库,例如 Python 和 ReportLab,来解析 XML 数据并生成 PDF 文档。

手机XML转PDF的速度取决于以下因素:XML结构的复杂性手机硬件配置转换方法(库、算法)代码质量优化手段(选择高效库、优化算法、缓存数据、利用多线程)总体而言,没有绝对的答案,需要根据具体情况进行优化。

没有APP可以将所有XML文件转成PDF,因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局,需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库(如ElementTree)解析XML,并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML,可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时,考虑使用多线程或多进程,并选择合适的库。

XML 转换图片需要先确定 XML 数据结构,再选择合适的图形化库(如 Python 的 matplotlib)和方法,根据数据结构选择可视化策略,考虑数据量和图片格式,进行分批处理或使用高效库,最终根据需求保存为 PNG、JPEG 或 SVG 等格式。

不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务,通过两步走的方式实现:1. 在云端转换 XML 为 PDF,2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

用大多数文本编辑器即可打开XML文件;若需更直观的树状展示,可使用 XML 编辑器,如 Oxygen XML Editor 或 XMLSpy;在程序中处理 XML 数据则需使用编程语言(如 Python)与 XML 库(如 xml.etree.ElementTree)来解析。

XML 美化本质上是提高其可读性,包括合理的缩进、换行和标签组织。其原理是通过遍历 XML 树,根据层级增加缩进,并处理空标签和包含文本的标签。Python 的 xml.etree.ElementTree 库提供了方便的 pretty_xml() 函数,可以实现上述美化过程。

直接在手机上将XML转换为PDF并不容易,但可以借助云端服务实现。推荐使用轻量级手机App上传XML文件并接收生成的PDF,配合云端API进行转换。云端API使用无服务器计算服务,选择合适的平台至关重要。处理XML解析和PDF生成时需要考虑复杂性、错误处理、安全性和优化策略。整个过程需要前端App与后端API协同工作,需要对多种技术有所了解。
