编程语言c++和python—python和c语言什么区别 收藏 0

c++和python的区别有哪些

程序有两种执行方式，解释执行和编译执行。

PYTHON是一种脚本语言，是解释执行的，不需要经过编译，所以很方便快捷，且能够很好地跨平台，写一些小工具小程序特别合适。

而C++则是一种需要编译后运行语言，在特定的机器上编译后在特定的机上运行，运行效率高，安全稳定。但编译后的程序一般是不跨平台的。

学习一种编程语言不能看它热不热。而是要看它在某个领域的作用。就像汇编，虽然现在不热了，但是它在某些行业内还是很吃香的。PYTHON确实很强大，但在三五年内，不会作为一种主流的编程语言。至少在Windows程序开发领域内不会。

建议将C++作为主要的学习方向，将PYTHON作为一种辅助工具。当然，都能学通则更好了。

python在游戏开发中充当脚本的角色，比如说一款网页游戏需要一个新的功能，这样就可以使用python 进行二次开发，很简单。C++在游戏开发中充当内核的作用，因为它的执行速度是最快的。至于学什么要看自己的兴趣，因为编程的思想都是一样的，解决问题的能力是时间和工作的经历的累积。脚本语言就是python和ruby但是ruby是日本的。

简短概述

解释执行:

由解释器根据输入的数据当场执行而不生成任何的目标程序

编译执行:

先将源代码编译成目标语言(如:机器语言)之后通过连接程序连接到生成的目标程序进行执行

语法上的区别：

1、缩进

在Python中对于“缩进”的要求比较严格。在Python，用不同级别的缩进表示不同级别的代码块。如下代码：

而在C++中，用大括号对 {} 来标示代码块。

2、全局变量

在Python中，不能在函数定义的内部直接修改全局变量的值，否则直接报错。如下代码：

在程序文件中，会发现提示这样的错误：local variable \’a\’ referenced before assignment。可以看到，函数f(x)中的变量 a 被当做局部变量，而不是外面的全局变量了。如果改成如下代码，则不会报错：

可以看到，在函数内部是可以访问到全局变量的，但直接修改就不行。如果想要修改，可以使用global 标识 a 为全局变量，代码如下：

3、for语句的格式

在Python中，for 语句的格式如下：

可以看到，在Python中，是使用可迭代对象（如字符串、列表、元组、字典、文件等）来构成循环的。

4、关键字参数的使用

在Python中，可以使用“关键字”参数，来打乱函数的原始定义中的传参顺序，如下代码：

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学习分享 | 通过C++python的对比，帮你快速入门python

一、前言

对于只接触过静态语言，而从未使用过动态语言的人来说，第一次看到python的语法可能会大为惊叹。不用申明变量类型？不用等老半天编译完成就能直接运行？不用小心的维护指针？还不用写CMakelist文件？是的,都不用！接下来我就对比下C++与Python，并进行python的快速入门。

二、编译器vs解释器

C++是静态语言，需要编译器将代码翻译成CPU可以直接执行的二进制机器码，因为变量类型，变量所占空间已经被代码的编写者或编译器明确的计算出来翻译成二进制的机器指令，所有CPU只需要无脑的执行二进制机器指令就完成工作。

而对于python这种动态语言来说，代码运行离不开python解释器。代码被执行时，python解释器会读取一句代码,然后翻译一句并输入到CPU中进行执行并获得执行结果。因为python解释器执行每一句代码时都能获取之前代码的执行结果，所以python解释器完全可以自己计算/推导当前所处理变量的类型，所占用空间大小并为其分配空间。所以这样的执行流程，python速度必然比不上编译成二进制包C++。python每一句代码执行都和python解释器强耦合，每执行一句代码，都要推断变量类型，计算所占内存空间，而这些任务C++在编译器编译阶段已经完成了，这也是静态语言一般比动态语言快的原因（之前我有段图像处理代码改用C++重写后速度提升10倍左右）。

另外提一句，C++一旦编译成二进制包后，就不再需要编译器了，把二进制包直接复制到其他机器也能运行，而python想要在其他机器上运行就必须要安装python解释器。

三、包管理器

对于只会C/C++的人来说，甚可能连C++也有包管理器都不知道，vcpkg，因为确实不好用（个人觉得）甚至还不如手动下载。说到学习python，第一个学hello word，第二个可能就是pip install了，pip是python的包管理器，包管理器的存在充分践行拿来主义，不要重复造轮子的原则；举个例子，比如你想用扩展卡尔曼算法来实现一个功能，而自己又写不出来，这时打开搜索引擎输入python ekf pip，第二个就是别人已经给你封装好的算法

点开第二个

然后打开终端，运行pip install filterpy, 等待安装完成，想要使用这个包，你不需要像C++样需要修改CMakeList文件来保证编译通过，而是在python代码中直接import就行了 (类似于C++ include), 这样你就\”学会了写\”扩展卡尔曼算法了。

另外，你可能注意到PyPI这个网站，它是python的官方软件包仓库；组织，个人只要遵循对应的协议都能向PyPI提交自己制作的python软件包。

语法对比（上为C++，下为python）

• 变量声明， C++使用；作为代码行分割，python使用换行作为分割

• 作用域划分， C++依靠大括号{}，python依靠缩进

• 字典map

• vector，对应 python list数据类型，

• 函数定义

• 类, C++类中使⽤类成员时，编译器会隐式添加this指针， ⽽python对于类成员必须显示指定self

• 更多C +，python对⽐

https://programming-idioms.org/cheatsheet/Cpp/Python

四、结尾

python属于动态语⾔，语法简单，⽣态极其完善，可以进⾏快速的算法可⾏性验证，⽽不像 C/C +废了⽼半天的⼒⽓将算法实现，最后却发现算法不可⾏，试错成本太⾼。由于python的 特性，python被运⽤于数据分析等这类需要实时看到结果的任务，各种算法的前期开发，以及 不需要追求速度⼯作中。python的缺点有假多线程，运⾏速度慢，软件分发⼏乎开源等，⼯程上前期使用python开发的项目，后期可能会使用C++重写以加速程序。事实上像python出名软件包numpy, pytorch, opencv等包核⼼功能都是C/C++写的，⽽python只是调⽤这些⼆进制包进⾏计算⽽已；这也可以 叫python，C/C++混合编程,实现⻥与熊掌兼得。

作者：阿木实验室- onexming

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本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com