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语言比其它语言的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python语言比其它语言的解答，让我们一起看看吧。
python与其他主流设计语言的区别和联系？
Python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及不到的开发之外，其他基本上可以说全能：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、学习、人工智能等等。Python的应用特别广，中国现在的人才缺口超过100万。 如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。
r语言和python语言相似么？
R言和Python语言在某些方面是相似的，但也存在一些区别。以下是它们的相似点和区别：
相似点：
1. 开源语言：R语言和Python语言都是开源的，可以免费获取和使用。
2. 数据科学和统计分析：两者都在数据科学和统计分析领域广泛使用，并提供了许多用于数据操作、统计分析和可视化的库和包。
3. 社区支持：R语言和Python语言都有活跃的开发者社区和丰富的***，可以获取到大量的开源库、代码示例和技术支持。
区别：
1. 语法和设计：R语言主要设计用于统计分析和数据处理，其语法较为专注于数据处理和向量化操作。Python语言则更通用，具有更广泛的应用领域，语法设计追求简洁和易读性。
2. 生态系统和库：Python拥有庞大的生态系统，涵盖了广泛的领域，并提供了许多通用库和工具。R语言则在统计分析和数据可视化方面具有更为强大和专业的库和包。
不相似。R分析数据时需要先通过数据如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。 R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家，新出现的理论很快就被社区开发出相应的库，以供调用。
python的工程化应用强于R。 Python的优势在于其胶水语言的特性，由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。 如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。 些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于Linux开发的Android平台！
python的应用场景大于R。 Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计、数据分析方面比较突出。 但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
python处理大数据的速度快于R。 一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高。
到此，以上就是小编对于python语言比其它语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言比其它语言的2点解答对大家有用。
