大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程入门csdn的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python编程入门csdn的解答，让我们一起看看吧。
- python的1到10行怎么表示？
- 哪些编程语言的官方网站好看？
- python实现并行计算，怎么实现？
- 感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？
- 有没有适合有一定基础的java研发人员的网站？
python的1到10行怎么表示？
for i in range(1, 11): print(i)
这段代码使用了range()函数来生成一个从1到10的整数序列，使用for循环遍历这个序列，并使用print()函数将每个数字打印出来。
哪些编程语言的官方网站好看？
九种主流编程语言：Python、java、C、C++、JavaScript、C#、Ruby、PHP以及Objective-C。对于每种编程语言，大家都能够看到由其打造的顶级应用成果，相关职位的平均薪酬（美国）以及该语言的优势与弊端。
当前使用最多时PHP语言，要说php7功能会比较全，
你要问编程语言的官方网站好看，这问题要怎么说，网站做出来，主要还是靠设计网页版技术实力。这问题就不回答
题主你好，我有时候在浏览那些编程类的网站的时候，会把那些有用的东西和觉得好看的网站保存下来，有时候觉得真是一种很方便的习惯。
第一款网站，家喻户晓，CSDN 中国最大的IT社区和服务平台，为中国的开发者和IT从业者提供知识传播、职业发展、软件开发等。 首页方面大分类和小标签巧妙结合，广告融入推荐首图也非常恰当，让人觉得很舒服，广告也显得不太突兀。登录入口小巧灵动。
第二款网站，***s://techcrunch***/ 可以看出他的广告两处都在用，但是他的广告弹出用了非常巧妙的方式，设置了动作特效，光标移上去才会弹出设定，这个样子的排版更像油管的网站模式。
今天先介绍这两款网站，大家有喜欢的可以推荐推荐哈~
python实现并行计算，怎么实现？
用 Python 做并行计算的途径有很多，比如说使用标准库中的 [threading 模块](***s://docs.python.org/2/library/threading.html)进行线程级别的并行，[multiprocessing 模块](***s://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)进行进程级别的并行，[concurrent.futures 模块](***s://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)实现异步并行，使用 [IPython.parallel 模块](***s://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)进行多种方式的并行，使用 [mpi4py 包](***s://pypi.org/project/mpi4py/)进行 MPI 消息传递并行计算，等等。我的个人[简书专题](***s://***.jianshu***/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 博客专栏](***s://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有对用 Python 做并行计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。
感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？
虽然不知道从哪里听说学起来陡峭。但如果真的有这种说法的话，抱怨的多半是需要做统计工作的学生和相关人士吧。
如果要拿R和SPSS或者Excel比的话，确实有一点“陡峭”，因为R毕竟是个编程语言。其实语言也只是一个工具；用深了真正困难的还是统计、算法等知识。这时候R啊，Python啊就无所谓了
哇 我承认我孤陋寡闻了... 居然没听说过.....R语言，顾名思义，它首先是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，J***a语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。这是因为，R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适，数据分析、统计[_a***_]、数据可视化才是它的舞台。 csdn得到的答案.....看样子是专注做统计的....r语言没具体了解
python在人工智能 和爬虫方面优秀....其实python的应用还是太浅了....还是j***a ，c....强大
伊凡回答，观点与一颗优雅草科技无关
R首先是统计学和数据分析工具，可以用来做别的，是它的扩展功能。
而Python是一种通用计算机语言，做统计和数据分析只是它的一个应用方向。
统计学的学习曲线比计算机编程要陡峭一些，这使得R看起来难学一点。
R语言因为一开始不涉及复杂的编程概念，主要强调统计计算，因此在初学时会让人觉得比较简单。然而，当面对复杂的数据统计处理应用时，需要借助各种编程逻辑结构和函数调用时，会发现其语法并不简便。相比之下，对Python语言的学习，一开始主要强调语法，显得更像是在学一门真正的编程语言。而Python的大数据处理则是第三方非核心的代码库，通常当你学到这部分的时候，你的语法已经很专业了。而python的这些库的函数接口又很简单，因而会有一种越学越简单的感觉。
因为R语言语法简单（类似于matlab），函数功能强大，所以很容易上手。
真正让R无法媲美python的主要有两个原因：
1. R的有太多的包（这点和python一样，但是R更多）。但是R做的不好的地方是，很多packages有自己各自的逻辑，并且各不一样，导致R的学习者不仅仅要学R本身，还有学习各个packages背后的一套逻辑，并且需要花时间精力去记住每个package里面命名各异的函数。这种情况造成了学习者在短时间内无法把从一个package里获得的经验和代码流出迁移到另一个package里，经常会不断地学习新的function，这是为什么R的学习曲线陡峭。而在工业界，比较忌讳这一点。
2. R和matlab一样，每个package里面的函数集合了太多的功能（比python的还要***的多）。虽然这些函数实现起来很傻瓜，但是无法满足工业界处理大数据的需求（***的功能太多，一方面造成不必要的***消耗，另一方面给底层代码优化带来了难度，所以R和matlab的底层优化做的并不好）。因此R，在python没有兴起之前，在美国大学学术界占有统治地位。学术界所需要的data量不大，那些professor很容易用R实现自己的统计分析和可视化报告。但是在工业界，R的数据处理能力比起python就相形见绌了。
综上所述，R和matlab偏学术研究，而python配合Go，J***a，C，C++更适合能够落地的业界项目。
有没有适合有一定基础的j***a研发人员的网站？
有挺多的，你是要学习还是要自己可以搭建可以写代码，二次开发的框架还是挺多的，比如***，铭飞，jeecg等等很多，都是可以拿去学习也可以二次开发的，里面集成了各种技术，是很好的学习脚手架框架，很方便学习和拓展
到此，以上就是小编对于python编程入门csdn的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程入门csdn的5点解答对大家有用。
