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發(fā)表于 2007-04-04 18:58 |只看該作者 |倒序瀏覽

                看程序是一回事,自己寫又是一回事阿!
好幾天沒有寫什么了,貼點東西吧!
都不知道自己適合不適合學(xué)習(xí)編程,大學(xué)學(xué)C,基本是啥也不懂。現(xiàn)在被迫要學(xué)習(xí)計算機語言,
有時候,很煩看電腦屏幕的,(游戲時除外),不像英語,雖然累點,但是有效果,四,六級沒有復(fù)習(xí)都考過了。計算機語言呢?還有matlab,真是有點煩!
畢業(yè)后,能去干什么呢?
感覺全國學(xué)生物的數(shù)學(xué),計算機好像都很差!我怎么會選擇這呢?
聽天由命吧!不過,命運掌握在自己手中。積極面對吧!
Python是什么
[color="#0000ff"]Python是什么
Python是一種編程語言,它的名字來源于一個喜劇。也許最初設(shè)計Python這種語言的人并沒有想到今天Python會在工業(yè)和科研上獲得如此廣泛的使用。
著名的自由軟件作者Eric
Raymond在他的文章《如何成為一名黑客》中,將Python列為黑客應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)的四種編程語言之一,并建議人們從Python開始學(xué)習(xí)編程。這的確是
一個中肯的建議,對于那些從來沒有學(xué)習(xí)過編程或者并非計算機專業(yè)的編程學(xué)習(xí)者而言,Python是最好的選擇之一。
[color="#0000ff"]Python
第一次學(xué)習(xí)Python,我只用了不到二十分鐘的時間,站在書店里把一本教初學(xué)編程的人學(xué)習(xí)Python的書翻了一遍。也是從那時起,我開始被這種神奇的語言吸引。
[color="#0000ff"]易用與速度的完美結(jié)合
Python是一種用起來很方便的語言,很多初學(xué)Java的人都會被Java的CLASSPATH搞得暈頭轉(zhuǎn)向,花上半天的時間才搞明白原來是CLASSPATH搞錯了自己的Hello World才沒法運行。用Python就不會有這種問題,只要裝上就能直接用。
Python是一種腳本語言,寫好了就可以直接運行,省去了編譯鏈接的麻煩,對于需要多動手實踐的初學(xué)者而言,也就是少了出錯的機會。而且Python還有一種交互的方式,如果是一段簡單的小程序,連編輯器都可以省了,直接敲進去就能運行。
Python是一種清晰的語言,用縮進來表示程序的嵌套關(guān)系可謂是一種創(chuàng)
舉,把過去軟性的編程風(fēng)格升級為硬性的語法規(guī)定。再不需要在不同的風(fēng)格間選擇、再不需要為不同的風(fēng)格爭執(zhí)。與Perl不同,Python中沒有各種隱晦的
縮寫,不需要去強記各種奇怪的符號的含義。Python寫的程序很容易懂,這是不少人的共識。
Python是一種面向?qū)ο蟮恼Z言,但它的面向?qū)ο髤s不象C++那樣強調(diào)概
念,而是更注重實用。不是為了體現(xiàn)對概念的完整支持而把語言搞得很復(fù)雜,而是用最簡單的方法讓編程者能夠享受到面向?qū)ο髱淼暮锰帲@正是Python能
像Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。
Python是一種功能豐富的語言,它擁有一個強大的基本類庫和數(shù)量眾多的第三方擴展,使得Python程序員無需去羨慕Java的JDK。Python為程序員提供了豐富的基本功能使得人們寫程序時用不著一切最底層做起。
說到這里,人們通常會用一種擔(dān)心:腳本語言通常很慢。腳本語言從運行的速度講的確會慢一些,但Python的速度卻比人們想象得快很多。
雖然Python是一種腳本語言,但實際上也可以對它進行編譯,就象編譯Java程序一樣將Python程序編譯為一種特殊的ByteCode,在程序運行時,執(zhí)行的是ByteCode,省去了對程序文本的分析解釋,速度自然提升很多。
在用Java編程是,人們崇尚一種Pure
Java的方式,除了虛擬機一切東西都用Java編寫,無論是基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是圖形界面,而Pure
Java的SWING,卻成為無數(shù)Java應(yīng)用開發(fā)者的噩夢。Python崇尚的是實用,它的整體環(huán)境是用C來編寫的,很多基本的功能和擴展的模塊都是用
C/C++來編寫的,當(dāng)執(zhí)行這一部分代碼時,它的速度就是C的速度。用Python編寫的普通桌面程序,其啟動運行速度與用C寫的程序差別不大。
除了這些,通過一些第三方軟件包,用Python編寫的源代碼還可以以類似JIT的方式運行,而這可以大大提高Python代碼的運行速度,針對不同類型的代碼,會有2倍至100倍不等的速度提升。
Python是我見到過的語言中,在易用性和速度上結(jié)合的最完美的一個,通過喪失一點點經(jīng)常可以忽略不計的運行速度從而獲得更高的編程效率,這就是我選擇Python的原因。
[color="#0000ff"]把精力放在要解決的問題上

擇一種合適的語言,才能讓你把有限的精力放到最需要解決的問題上。不同的語言有不同的作用,C和匯編適合編寫系統(tǒng)軟件,如果用它們來編寫企業(yè)應(yīng)用,恐怕沒
幾個人能得心應(yīng)手。我以前就碰到一個用匯編寫數(shù)據(jù)庫程序的哥,雖然最基本的功能完成了,但要增加個報表預(yù)覽什么的,他就沒法應(yīng)付了。聰明的程序員是用合適
的工具去完成任務(wù),想找一把萬能鑰匙是不太可能的。
Python的自動的垃圾回收機制是高級的編程語言的一種基本特性,用擁有這一功能的語言編程,程序員們通常不用去關(guān)心內(nèi)存泄漏的問題,而當(dāng)我們用C/C++寫程序時,這卻是最重要的需要認(rèn)真考慮卻又很容易出錯的問題之一。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是程序構(gòu)成的重要部分,鏈表、樹、圖這些在用C編程時需要仔細(xì)表達(dá)的問題在Python中簡單了很多。在Python中,最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是數(shù)組、序列和哈希表,用它們想要表達(dá)各種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是非常容易的。沒了定義指針、分配內(nèi)存的任務(wù),編程變得有趣了。
CORBA是一種高級的軟件體系結(jié)構(gòu),它是語言無關(guān)平臺無關(guān)的。C++、
Java等語言都有CORBA綁定,但與它們相比,Python的CORBA綁定卻容易很多,因為在程序員看來,一個CORBA的類和Python的類用
起來以及實現(xiàn)起來并沒有什么差別。沒了復(fù)雜體系結(jié)構(gòu)的困擾,用Python編寫CORBA程序也變得容易了。
好鋼要用在刀刃上,要想用有限的時間完成盡量多的任務(wù),就要把各種無關(guān)的問題拋棄,而Python恰恰提供了這種方法。
[color="#0000ff"]跨平臺又易擴展

著Linux的不斷成熟,越來越多的人轉(zhuǎn)到Linux平臺上工作,軟件的開發(fā)者自然就希望自己編寫的軟件可以在所有平臺下運行。Java一次編寫處處運行
的口號使它成為跨平臺的開發(fā)工具的典范,但其運行速度卻不被人們看好。實際上,幾乎所有的著名腳本語言都是跨平臺的,Python也不例外。Python
不僅支持各種Linux/Unix系統(tǒng),還支持Windows,甚至在Palm上都可以運行Python的程序。
一個程序想要跨平臺工作,不僅僅需要語言本身能夠做到在平臺之間兼容,在圖
形化界面的時代,還需要有能跨平臺工作的Widget。Python不僅支持老一些的TK,還支持新的GTK+、QT以及wxWidget,而這些
Widgets都可以在多個平臺上工作。通過它們,程序員就可以編寫出漂亮的跨平臺GUI程序。
Python通常是運行在native代碼與腳本代碼之間,程序員可以用C/C++為Python編寫各種各樣的模塊,這不僅可以讓程序員以Python的方式使用系統(tǒng)的各種服務(wù)及用C/C++編寫的優(yōu)秀函數(shù)庫和類庫,還可以大幅度提高Python程序的速度。
用C/C++編寫Python的模塊并不復(fù)雜,而且為了簡化這一工作,人們還制作了不少工具用來協(xié)助這一工作。正是因為如此,現(xiàn)在各種常用的函數(shù)庫和類庫都有Python語言的綁定,用Python可以做到的事情越來越多了。
[color="#0000ff"]萬能鑰匙?
Python功能強大,但它卻不是萬能的。如果你要編寫操作系統(tǒng)或驅(qū)動程序,很顯然,Python是做不到的。要寫軟件,沒有哪個工具是萬能的,現(xiàn)在之所以有那么多的編程語言,就是因為不同的語言適合做不同的事情。因此,選擇適合自己的語言工具是最重要的
來自:http://constant007cn.spaces.live.com/Blog/cns!4084B2F389C9FE86!139.entry
               
               
               
               
               

本文來自ChinaUnix博客,如果查看原文請點:http://blog.chinaunix.net/u1/33851/showart_271000.html

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