¿Cuáles son los detalles detallados de Python que los novatos no entenderán? Ha pasado más de medio mes desde que entré en contacto por primera vez con Python. He leído dos libros: programación central de Python y DiveintoPython. Dicho esto, leer dos libros en medio mes también hace que las personas se den cuenta de cuánto tragan. Esto también se debe a que por el momento no necesito usarlo para el desarrollo a gran escala, se usa principalmente para programas pequeños diarios. pruebas. Entonces mi estrategia es navegar como un todo y usar la hora actual para verificar. Por cierto, la primera edición de Core Programming es demasiado antigua. Siempre habla de cosas anteriores a la 2.2. Leí la versión electrónica de la traducción, que no estaba bien traducida y era muy oscura. Después de leer esto, todavía estoy un poco confundido. Algunas personas en Internet dijeron que DIP es bueno y Woodpecker proporciona documentos electrónicos gratuitos. ¿Cómo puedo decirlo? La voz es mejor que la programación básica, pero no es adecuada para principiantes que la ven por primera vez. La razón por la que me siento bien es porque cuando leo programación básica, algunos conceptos todavía son un poco vagos, pero después de leer este libro, entenderé muchas cosas. Si un principiante comienza a leer este libro, es seguro que no lo entenderá completamente. Las siguientes son algunas de las diferencias más obvias entre C y Python que se resumieron en el proceso de aprendizaje y lectura de materiales, incluidas instrucciones y detalles generales. Definitivamente no puedo resumirlo, como funciones dinámicas y lambdas, así que soy demasiado vago para escribirlas. De hecho, al ser dos idiomas completamente diferentes, estas diferencias son sólo la punta del iceberg. Esto debería ser útil para cualquiera que comparta mis intereses de investigación y esté considerando aprender otro idioma. Este artículo también puede considerarse como notas de estudio del DIP. Por cierto, si tienes amigos que lo saben, ¿podrías ayudarme a recomendar un libro de texto práctico de Python? Es imposible aprender bien el idioma sin practicar más y simplemente comparar imágenes. Objetivos de aprendizaje Mi dirección de investigación futura está integrada. Obviamente, el lenguaje C es mi lenguaje principal. No soy un entusiasta de los idiomas. Solía pensar que para las personas que investigan en lugar de aplicar, saber varios idiomas no es tan bueno como dominar un idioma. La razón principal por la que aprendí Python es porque es más propicio para desarrollar rápidamente algunos programas, y ahora me doy cuenta de que la investigación y la aplicación son inseparables. Personalmente creo que si quieres mantenerte firme en la competencia de la ingeniería informática, debes conocer el lenguaje C. Porque si realmente desea realizar una programación de alto rendimiento, no puede dejar atrás la arquitectura de la máquina y dejar que la máquina virtual Python (o la máquina virtual Java, etc.) se encargue de todas las tareas subyacentes por usted. Hay cada vez más núcleos de CPU y cuellos de botella cada vez más aterradores en el rendimiento de la memoria. Para los desarrolladores de nivel superior, estos no son importantes, pero para los desarrolladores de programas de alto rendimiento, no son transparentes. En muchas aplicaciones, es más eficaz controlarlo usted mismo. En estos casos, Asamblea y C siguen siendo insustituibles. Sin embargo, no basta con conocer el lenguaje C. Dominar un lenguaje orientado a objetos, un lenguaje de nivel relativamente superior, no sólo beneficiará su futuro desarrollo personal, sino que también ayudará a su comprensión de la tecnología. Si pregunto quién es más importante para mí, creo que es el lenguaje C. La curva de aprendizaje del lenguaje C es relativamente empinada. Parece simple, pero en realidad está llena de trampas. Los programas que parecen relativamente simples e ineficientes no se pueden aprender en uno o dos meses. Cuando se trata de la profundidad y dificultad de la optimización, se requieren años de arduo trabajo. Pero una vez que tenga una buena base en el lenguaje C, su comprensión de las computadoras y otros lenguajes se beneficiará mucho. Por ejemplo, si tiene conocimientos básicos del lenguaje C, puede decir que después de aprender Python por un día, podrá escribir algunos programas cortos. Las optimizaciones posteriores no son algoritmos importantes, son todos intercambios de declaraciones muy básicos. Por supuesto, no estoy diciendo aquí que Python no sea bueno. De hecho, en aplicaciones de alto nivel, Python no es ni siquiera más conveniente que el lenguaje C. Mucha gente piensa que, dado que conocen el lenguaje C, debería ser fácil dominar aún más C. Sin embargo, C no es un superconjunto del lenguaje C y no me gusta la complejidad y complejidad de C, así que decidí tomar Una mirada a Python. Me gusta mucho su elegancia y velocidad. Python es un lenguaje fuertemente tipado y de tipo dinámico.
¿Cuál es el significado de esta clasificación? Se puede clasificar aproximadamente según la siguiente descripción: Un lenguaje de tipado estático es un lenguaje en el que el tipo de datos se determina durante la compilación. La mayoría de los lenguajes de tipo estático garantizan esto al requerir que el tipo de datos de cualquier variable se declare antes de su uso. Java y C son lenguajes de tipo estático. Un lenguaje de tipo dinámico se refiere a un lenguaje en el que los tipos de datos se determinan en tiempo de ejecución, a diferencia de un lenguaje de tipo estático. Python es un lenguaje de tipo dinámico porque determina el tipo de una variable la primera vez que se le asigna un valor. Lenguaje fuertemente tipado Un lenguaje que siempre impone definiciones de tipos. No hay forma de tratar un número entero como una cadena sin una conversión explícita. Lenguaje débilmente tipado Un lenguaje en el que los tipos pueden ignorarse, a diferencia del lenguaje fuertemente tipado. En VBScript, puede concatenar la cadena "12′" con el número entero "3" para obtener la cadena "123′", que luego se trata como el número entero "123" sin ninguna conversión explícita. Los objetos (en lo sucesivo denominados objetos) son la abstracción de datos de Python. Todos los datos en Python están representados por objetos o relaciones entre objetos. Todos los datos en Python están representados por objetos o relaciones entre objetos. Las funciones son objetos, las cadenas son objetos, todo es un objeto. Cada objeto tiene tres propiedades: entidad, tipo y valor. Comprender las entidades es un paso importante para comprender los objetos. Una vez que se crea una entidad, permanece sin cambios y no se puede destruir explícitamente. En sentido general, el tipo (número, cadena, tupla, etc.) que determina las operaciones soportadas por un objeto no cambia, sólo cambia su valor. Si se necesita una descripción más específica, la entidad equivale a la dirección del objeto en la memoria y es la esencia de la existencia del objeto. Los tipos y valores son solo representaciones externas de entidades. Python proporciona algunas interfaces para que los usuarios interactúen con objetos. Por ejemplo, la función id() se usa para obtener la representación de la forma de la entidad del objeto (en realidad, la dirección aquí), y la función type() se usa para obtener el tipo de. el objeto. El mecanismo de objeto es algo que c no tiene, lo que se refleja principalmente en los siguientes puntos: 1. Como se acaba de mencionar, c es un lenguaje de tipo estático. Podemos definir inta, charb, etc., pero deben especificarse en. el código fuente de antemano. Por ejemplo, podemos especificar directamente a="lk" en cualquier lugar de Python, de modo que el tipo de a sea una cadena, que se determina en el momento de la asignación, y no tenemos que escribirlo explícitamente en el código. En lenguaje C, debemos especificar explícitamente char*a="lk", es decir, especificar manualmente el tipo 2 de a por adelantado. Dado que en el lenguaje C no existe el concepto de objetos, solo "representación de datos", por ejemplo, si hay dos variables int a y b, por ejemplo, si hay dos variables int a y b, queremos comparar los tamaños. , podemos usar a == b Para juzgar, pero si se trata de dos variables de cadena a y b, tenemos que usar strcmp para comparar, porque en este momento, a y b son esencialmente punteros de cadenas si se comparan directamente o con. ==, la comparación real Arriba es el valor almacenado en el puntero: ¡la dirección! En Java, utilizamos punteros a cadenas para comparar a y b. En Java, podemos determinar si dos variables de cadena apuntan a la misma ubicación de memoria física mediante str1 == str2, esta es la llamada "identificación de objeto". En Java, para comparar dos valores de cadena, puede usar str1.equals(str2). En Python, la diferencia con los dos primeros es que debido a la introducción de objetos, podemos usar el operador "es" para comparar las entidades de dos objetos, independientemente del tipo de objeto específico. Por ejemplo, su objeto es. una tupla o Para cadenas o incluso clases, puede usar el operador "es" para comparar las entidades de dos objetos, independientemente del tipo de objeto específico. Por ejemplo, si su objeto es una tupla o una cadena o incluso una clase. , puedes usar "is" " para comparar las entidades de dos objetos. Puede utilizar "is" para comparar, que es esencialmente una comparación de "identidad de objeto", similar a = = = en Java y similar a la comparación de punteros en C.