大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python语言的编程效率比C语言高的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python语言的编程效率比C语言高的解答，让我们一起看看吧。
c加加和python的区别？
区别有以下几点：
2、执行效率不同
C++执行效率高 ，Python执行效率低，C++的运行效率要比Python快。
3、开发效率不同
C++开发效率低 ，编程难度大；Python开发效率高，编程难度小；C++的开发效率要比Python低。
Python 提供了被称为【垃圾收集器】的自动内存管理机制，不允许直接进行内存处理操作。但在C++里则没有这样的机制，并且所有内存管理操作都需要自行处理。
自动化学c语言好还是python好？
自动化学C语言更好。因为当你要继续深入发展的时候，你可能还需要进行地层的程序设计，学了C语言之后就没有这个问题了。
而且学了C语言之后再学Python难度也不大，只需要简单的了解编程的方式，然后就可以直接拿来使用了，基本上不需要学习。
C/C++和Python在人工智能开发实现中哪一门语言使用最多？
但在一些对应能要求较高的场景 如自动驾驶 高频交易 c++是非常必要的
如果刚学习编程的话 从c++开始是比较好的 如果直接上手python会有很多概念上的问题 毕竟编程建模不仅仅是学习语言 而是学习语言所体现的编程和建模思想
这可能取决于应用领域。如果是做人工智能应用系统，当前最有可能选择的是类似TensorFlow或Pythorch这样的深度学习框架，这些框架通常Python API是支持最好的，所以做人工智能应用系统来说，目前***用Python是主流的语言。如果是做人工智能底层框架，由于性能方面的原因，目前基本***用C/C++。
个人建议：如果是做人工智能应用系统，可以考虑直接从Python入手，一是因为Python更容易入门，二是因为Python的学习资料比较丰富系统，三是Python也是业界的主流技术。有些人纠结于Python的性能问题，但是目前人工智能系统基本都是***用GPU来加速，Python性能方面的问题在很大程度上就不成为问题了，而Python在数据处理和可视化方面带来的开发效率的提升，使得选择Python作为人工智能系统项目的首选开发语言。
当然如果楼主希望进入TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等开发团队，精通C++是必须的，因为这些框架核心都是用C/C++写成的，但是如果同时精通Python将是一个非常大的项。
c语言和python哪个好入门？
C语言和Python都是非常流行的编程语言，但它们在语法和应用上可能有所不同。根据您的目的和背景，可以选择不同的编程语言进行入门。
如果您希望以后从事底层编程（例如嵌入式系统开发），则C语言可能是更好的选择。C语言非常强调计算机硬件操作，因此可以直接控制指针、内存等低级别概念。这种控制过程对于刚开始学习编程的人来说可能会比较艰难，但是一旦掌握了基本知识，就会对理解其他编程语言产生很大帮助。
如果您只是想快速入门，并且对机器学习、数据分析或者科学计算等领域比较感兴趣，则Python可能更适合您。 Python具有简洁易懂的语法、广泛的库和框架支持以及易于使用的IDE。因此，它是许多[_a***_]首选的编程语言之一，并且适合各种应用领域。
最终，选择哪种语言取决于您的需求，建议您先尝试两种语言，并选择最适合自己的一门进行深入学习。
到此，以上就是小编对于Python语言的编程效率比C语言高的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python语言的编程效率比C语言高的4点解答对大家有用。
