Python是什么编程语言，和C++比怎么样？

python是解释语言，c++是编程语言。
1、编译器是off-line，解释器是on-line。编译器把整个程序读进来，进行一系列变大变小转化优化的过程，产生可执行文件，然后编译器退出，由可执行文件来读取和输出数据，python mainpy这个命令会启动python虚拟机和解释器，将mainpy的代码一行一行解释，只不过不同于REPL，它不会把每一行表达式的值打印出来。
2、Python是一种解释执行的语言，Python的缩进要求十分严格，通过缩进来区别代码块，C++是一种需要编译执行的语言，通过大括号来区分代码块。C++的工作方式是，首先将写好的代码保存到扩展名为cpp的文件中，然后编译cpp文件。编译器将C++代码转换为原生代码。然后执行这些机器代码。因此，C++非常靠近硬件。
、C++和Python都是从C语言演变出来的面向对象的编程语言，将相关数据和 *** 作数据的方法打包成一个类，不同的类相互隔离，也可以自由组合，类是一组数据以及 *** 这组数据的函数（方法）的集合。类是对象的抽象模板，对象是类的具体实例，给类的数据取不同的值，同一个类就产成了不同的对象。

语言只是一种与系统的交互工具，要做一个应用系统，自然是系统涉及到的相关知识都要学习，具体到你的问题，Python本身就不用说了，树莓派的开发应用基础、物联网的组网基础及相关协议、RFID及各种传感器原理等等。

Python是当下非常热门的一种编程语言。热门到什么程度？我们首先看看最近流行的编程语言排行榜：
这是 TIOBE编程语言社区发布的2018年1月排行榜，Python已经超过C#跃居热门编程语言的第四位。
那么，Python为什么会成长为如此热门的语言呢？
首先，跟最近大热的AI人工智能和深度学习技术是分不开的。现在流行的AI人工智能技术大部分都是用Python语言编写的，这大大促进了的Python语言的发展。AI深度学习技术本身的特点决定了其不适合静态编译型语言，而Python语言被选作AI技术框架的基础语言，更多的是源于Python的动态特性及其开发效率高等性能优势。
说起来Ruby、Perl等与Python同属动态语言，三者的运行效率相差并不大，而Python既可以写网络又可以处理数据，所以Python当仁不让的成为了AI技术的首选。
豆瓣的崛起是对Python语言性能的实例鉴证。豆瓣是最早使用Python作为语言的网站，其创始人用3个月时间使用基于Python的Quixote框架开发搭建了最初的豆瓣社区的框架。当时，PHP和JAVA是绝对的主流技术，但是想要用PHP或JAVA开发网站，需要自己动手处理大量的工作，单靠一个人在短时间内完成开发一个功能齐全的大型网站几乎是不可能的，所以Python的敏捷性与高效性使其当选为豆瓣的网站语言。
其次，Python涉及多领域的应用范围，促进了其成为热门语言。除了web开发，Python也应用于学术研究及科学领域。对于科研人员来说，Python简单易学，容易上手，即使非计算机专业的科研学者利用Python庞大的库和简单的语法，也可以编写工具帮助进行科学学术研究。
Python拥有Matplotlib（matplotliborg/）及numPy（>毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuumio下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供 *** 作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！

Python最近一两年的火热是有目共睹的，根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java，C,C++成为全球前5大流行编程语言之一。从云端、客户端，到物联网终端，Python应用无处不在。每年的python人才缺口人数都高达30万以上。
事实说明，互联网已经越来越广泛地深入到人们生活的方方面面，python技术服务市场需求空缺会越来越大，转行学Python的人也是越来越多。
因此，想学Python就要加快速度了，想要好好学习Python，又没有开发基础的，建议报班学习，更高效、轻松！

icode是指微软亚洲研究院的“创新工程实验室”（Innovation Experiment Lab）下的一个项目，旨在通过在线编程比赛的方式，促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。目前icode项目包括以下几个方面：
1icode竞赛：在线编程比赛，旨在帮助参赛者提高编程技能和创新能力。
2icode学院：提供在线编程课程和实验，帮助学生掌握编程技能。
3icode开放平台：提供在线编程工具和资源，帮助开发者快速构建应用程序。
4icode创新项目：通过支持创新项目的方式，培养年轻人的创新和创业能力。
以上是icode目前的几个项目，这些项目的设计和实施都是为了促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。随着信息技术的快速发展和应用的广泛普及，编程已经成为了一种必备的技能。而icode项目的推出，为广大年轻人提供了一个学习和实践的平台，有助于他们更好地掌握编程技能，提高创新能力，从而更好地适应未来的工作和生活需求。

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