大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，关于python编程的结论的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程的结论的解答，让我们一起看看吧。
在学习 Python 的过程中，我进行了一些实验，并得到了以下结论和心得：
结论：
1. Python 是一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，适用于各种应用程序的开发。
2. Python 拥有丰富的内置库和模块，可以帮助开发人员快速实现各种功能，如数据处理、图像处理、网络编程等。
3. Python 的语法简单明了，易于理解和编写，适合初学者入门。
先放结论:matlab对于数模比赛各种尝试很方便。长远考虑Python用处大。核心功能两者差不多，都是脚本语言，都有成熟的平台和工具。
对于数学建模来讲MATLAB用起来更容易，操作比较简单，工具箱用起来比较"傻瓜"式，有些高级算法也可能可以在比赛中现学现用，比如遗传算法工具箱，按在GUI界面填空就行。
Python是通用编程工具，应用面广，数据处理方面的第三方的库如numpy（矩阵基础） scipy（矩阵运算） sklearn（人工智能算法） matplotlib（科学制图）也很强大，学好它们对于数学建模足够了。
关于数模编程能力成长曲线。两个上手都不难，中期（大概就是进步到能拿国奖的水平那个阶段）matlab数据操作和算法积累进步会更快那么一点点，到后期（编程实现不再是难点时）熟练了又会没什么区别。
因为python的适用面广，如果在技术层面有长远打算，建议学Python。
从语言本身的发展看，MATLAB是mathwork公司自己开发维护的，提升已到瓶颈，未来用的人可能会越来越少；python是开源的，全世界一起开发维护，这几年可以颁发个进步最快奖，未来可能更万能，不会可能要再补课。
补充几个MATLAB功能方便的点:
1.对图的交互式编辑功能。画出来的图可以直接在图编辑模式下手动调整大小，增加标注等等，即使不懂相应代码也能处理。缺点:不是用代码画出来的东西，一旦数据要调整重新画很麻烦，画多个相似样式的图也不容易。这会让人养成不好的习惯。
2.方便的帮助功能。哪个函数不会用，选上直接F1就可以帮助查询用法。帮助系统也全面且人性化，只要英语过关非常好用，现用现查。
3.直接在变量区定义和修改变量。又是一个免去代码的操作。Python的两个平台——pycharm学生版或者Spyder也有相同功能。但是不建议用，也是不好的习惯。
python的性能支撑不了大型游戏，通常游戏引擎都是用c/c++语言开发，并用LUA这类脚本语言或者也可以称为胶水语言进行灵活性方面的配置或者定制，比如场景等的定制。
先把后果写出来：[_a***_]慢，功耗大。
速度慢。我之前写过一个功能一模一样的搜索算法，在100w个数中找出最大的50个，并且排序最后打印出时间，c语言比python语言的执行速度相差1000多倍，可见解释型语言的执行速度之慢。
功耗大。语言更多的执行时间就意味着功耗cpu语言提供很多的指令周期，功耗显而易见。
解释型语言和编译型语言的区别。使用编译器对编译语言编译后生成elf或者bin文件是计算机可以直接执行的，而解释型语言不需要编译器，它是通过解释器在程序运行时实时解释执行。这就是为什么解释型（python）语言慢的原因。
到此，以上就是小编对于python编程的结论的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程的结论的3点解答对大家有用。
