大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python语言开发效率的，于是小编就整理了3个相关介绍Python语言开发效率的解答，让我们一起看看吧。
- Python的开发效率真的比Java高吗？
- 为什么即使Python的效率比其他编译型语言低几个数量级，Dropbox等大型服务仍使用它作为主要语言？
- 最近Python这门语言很火，说是学习后会提高工作效率，是真的吗？小白能学会吗？
Python的开发效率真的比java高吗？
Python的优点是入门简单，越学越难，对于学习者的数学要求非常高，如果只是用于数据分析，自动化、网络爬虫效率高于Java。
同样的功能用JAVA开发可能需要写200条代码，但是用Python只需要30~50条；
在大数据挖掘方面有突出优势，是大数据分析首选的编程语言，Python可以让开发人员轻松表达概念，程序员维护和更新代码库更容易；Python是做人工智能的首选语言，其他语言都不具备这样强大的功能，相对J***a而言，Python更年轻，目前国内受众小于J***a。J***a重在编程本身，Python重在解决问题，更像是工具。
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Python容易上手，但是运行速度不高。适合高校写程序，写好了以后当那跑几天的情况。而j***a
比较适合商用，j***a运行速度更快些。比如双十一这种高并发的场景，j***a就好的多
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，这两门编程语言都有使用过，所以我来回答一下这个问题。
首先，编程语言的应用与具体的开发场景有非常直接的关系，由于Python语言和J***a语言都是当前非常具有代表性的全场景编程语言，所以二者之间有很多开发场景是重叠的，也确实有很多开发团队会考虑到这两门编程语言的开发效率问题。
整体上来说，在很多开发场景下，Python的开发效率要更高一些，尤其在与数据相关的开发任务中（数据分析等），会有更明显地体现，这一点相信很多程序员也有切身体会。之所以Python的开发效率更高，主要原因在于Python语言的语法设计上和丰富的开发库支持上，这与Python语言的设计理念有非常直接的关系。
在当前的大数据和人工智能时代，很多J***a程序员在做与大数据和智能化相关的项目时，也会***用Python语言，由于Python语言的学习成本比较低，所以不少J***a程序员也会一边学习Python一边使用。以机器学习类的开发项目为例，***用Python语言会明显提升开发效率，所以不少J***a程序员在使用Python之后，对于Python的方便性会有比较高的评价。
当然，开发效率本身除了与开发场景相关之外，与开发团队的技术积累也有非常直接的关系，比如不少技术积累比较丰富的开发团队，会为J***a语言做很多功能性封装，甚至会定义自己的开发框架，这在特定的场景下，尤其是行业应用场景下，会明显提升开发效率。所以，如果仅仅关注开发场景，而忽略技术积累来谈开发效率，也会有一定的片面性。
最后，在产业互联网时代，在技术平台（大数据平台、云计算平台、人工智能平台等）的推动下，未来Python语言的应用前景还是非常广阔的，很多非IT互联网行业的职场人也会大量使用Python语言。所以，对于当前传统行业的职场人来说，学习一下Python还是有必要的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
为什么即使Python的效率比其他编译型语言低几个数量级，Dropbox等大型服务仍使用它作为主要语言？
使用什么语言需要看做什么工作，工作任务分为IO密集型和计算密集型，IO密集型工作很多时候需要等待IO，所以Python和C效率虽然差很多，但是由于等待时间是大头，那么他们使用起来差别就没区别，Python开发维护容易，当然用Python就行了，所以你可以看到前端和大多数后端全部使用解释性语言
谢邀。我觉得这个问题需要分成两个角度看，一个是从经济角度考量，另一个是从性能方面来考虑。
Python作为[_a***_]解释性语言，优点就在于开发速度快，但执行效率低。但对于这些正在大规模使用Python的公司而言，开发速度的好处已经大大超过了额外的处理时间+服务器成本，特别是当公司规模小的时候。
而且Dropbox是IO密集型的软件， 因此使用编译语言优化Dropbox的性价比比较低，因为大部分时间都是读/写数据而不是计算数据。
首先，敏捷开发通常会比理论最高性能更为重要。我们经常遇到这种情况，被产品经理要求在短时间内完成某个需求，这需要我们可以使用更富有表现力的语言来更快地开发，例如Python，Lua等。当完成需求后，我们才可以有额外时间来调整它，所以一般而言，产品的快速迭代和需求的按时完成所产生的经济效益远远比提升性能要大。
其次，现在机器性能基本都过剩，以前一台电脑要好几万，现在配置提升了几个数量级还***价，而且动不动就直接上集群，反正大家都可以用。反而开发人员的工资越来越高，你说公司找一个靠谱的C++程序员一个月开发一个功能还是找一个Python程序员一个月开发十个功能划算？
最近Python这门语言很火，说是学习后会提高工作效率，是真的吗？小白能学会吗？
“Python学习完就可以提高工作效率”，最近我也经常在抖音看到这样的广告，真是让人哭笑不得。这个就是典型混淆视听，模糊宣传！
先说说是怎么混淆视听，搞模糊宣传的
Python作为一种编程语言，虽然在IT数据领域比较受欢迎，但在其他的行业它的运用是很有限的。确实Python有很多优势，同样的问题Python可能几行代码就可以解决，但是其他语言像J***A,J***aScript可能要写几十行甚至上百行才能搞定。
所以Python的简单和使用性是人们比较喜欢的，同时也成为宣传者口中的能提高工作效率的原因。但是它只是在IT领域，并且也只是再处理某些问题时候才能提高效率。而不是所有的工作Python都可以轻松搞定的。这与其他行业就没有半毛钱关系。还有所谓的自动化办公更是无稽之谈。
再说说Python是否适合小白学习
Python可能是目前最简单的编程语言之一了，语言简单，有强大的库。非常适合没有基础的小白学习。Python发展到现在应该有三十年了，再次期间它一直不温不火，知道Facebook把它运用到深度学习框架TensorFlow中，从此一发不可收拾。现在已经是人工智能的基础语言，并且运用在大数据分析中。
学习Python前景还是不错的，但是要想转行专门做，还需要结合自身的条件考虑。学历、爱好、年龄、工作环境和工作地点都应该考虑。要是这些都没有问题，那就选一个以后要发展的方向，然后根据这个方向在学习相关的课程。可参考的方向有：人工智能(学历要求较高)，大数据分析，Python工程师，爬虫工程师，或者自动化工程师等等。
到此，以上就是小编对于python语言开发效率的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言开发效率的3点解答对大家有用。
