各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享我想问一下，学过python，还用学c吗求解答，谢谢，以及python为什么不建议global的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

本文目录

1. 我想问一下，学过python，还用学c吗求解答，谢谢
2. 为什么感觉python比java、c++慢很多
3. false为什么不是python语言的保留字
4. python多线程会运行在多个cpu么

我想问一下，学过python，还用学c吗求解答，谢谢

看了一下其他答案，大家说的好像都有点跑偏

从我的个人理解来说吧（我是一名PHPer，Python也有4年多接触）。其实Python在我的眼里是一个编程工具，不算是一种专业的开发语言，为什么这么说呢？

从开发而且，目前Python主要的应用场景都是在爬虫上，像机器学习，神经网络的入门成本非常的高，并不适合一名普通的开发进入（因为要求有较高的数据和算法基础）

市场上python的招聘岗位在相对java，golang、php来说，份额还是比较少。

所以如果你真的在学习python，对于普通个人来说，python更适合做为一个工具，工具，工具。

对于python的总结基本就是这些，这个时候我再说一下学C的问题。C语言的学习难度是所有高级语言中较高的，但是入门难，我不推荐你学C

不知道你的身份现在是什么？如果你还是一名学生（大学生或大学生以下），我推荐你学golang或java，如果是研究生，你可以继续深入python，因为python作为研究工具真的很强。如果你想在开发上面找到持久并且稳定的工作，我推荐你学java。经过几十年的java依然为老牌技术。各行各业都能应用广泛。

以上都是个人观点，基于我自己的经验和体会，手打不易，如果对你有帮忙请记得点个赞加个关注噢。我历史发表的内容也有一些我写的Python文章，以后也会持续更新。

为什么感觉python比java、c++慢很多

谢邀。为什么Python很慢？由于各种原因，Python比Fortran和C慢：其中有一个很主要的原因是Python是动态类型而不是静态类型。

这意味着在程序执行时，解释器不知道定义的变量的类型。此图表总结了C变量（我使用C作为编译语言的替代）和Python变量之间的区别：

对于C中的变量，编译器通过其定义知道类型。对于Python中的变量，在程序执行时你所知道的只是它是某种Python对象。

因此，如果您在C中编写以下内容：

C编译器从一开始就知道a和b是整数：它们根本不可能是其他任何东西！有了这些知识，它可以调用添加两个整数的例程，返回另一个整数，这只是内存中的一个简单值。作为粗略的原理图，事件序列如下所示：

C加法

将<int>1分配给a

将<int>2分配给b

调用binary_add<int，int>（a，b）

将结果分配给c

Python中的等效代码如下所示：

这里解释器只知道1和2是对象，但不知道它们是什么类型的对象。因此，解释器必须检查每个变量的PyObject_HEAD以找到类型信息，然后为这两种类型调用适当的求和例程。最后，它必须创建并初始化一个新的Python对象来保存返回值。事件序列看起来大致如下：

Python加法

将1分配给a

1A。将a->PyObject_HEAD->typecode设置为整数

1B。设置a->val=1

将2分配给b

2A。将b->PyObject_HEAD->typecode设置为整数

2B。设置b->val=2

调用binary_add（a，b）

3A。在a->PyObject_HEAD中找到typecode

3B。a是整数;值是a->val

3C。在b->PyObject_HEAD中找到typecode

3D。b是整数;值是b->val

3E。调用binary_add<int，int>（a->val，b->val）

3F。结果是结果，并且是整数。

创建一个Python对象c

4A。将c->PyObject_HEAD->typecode设置为整数

4B。设置c->val结果

所有动态类型都意味着任何操作都涉及更多步骤，这是Python与数值数据操作相比较慢的主要原因。

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false为什么不是python语言的保留字

在Python中，"False"是一个布尔类型的常量，并且是Python语言的保留字。我对之前的回答表示歉意。

在Python中，以下是布尔类型的常量和保留字：

常量：

-True：表示真或真实的值。

-False：表示假或错误的值。

保留字：

-True

-False

这些保留字在Python中具有特殊的含义，它们不能用作标识符（如变量名或函数名），而是被用于表示布尔值。所以，"False"是Python语言中的保留字，用于表示假或错误的布尔值。

python多线程会运行在多个cpu么

在Python中，多线程并不会自动运行在多个CPU上。这是因为Python的全局解释器锁（GlobalInterpreterLock，GIL）的存在。

GIL是Python解释器中的一个机制，它确保在任何给定的时间点只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着即使在多线程的情况下，同一时间只有一个线程能够真正执行Python代码，而其他线程则处于等待状态。

由于GIL的存在，多线程在Python中主要用于处理I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等。对于CPU密集型任务，多线程并不能充分利用多核CPU的优势。

如果您希望在Python中充分利用多核CPU，可以考虑使用多进程（multiprocessing）模块。多进程允许多个进程同时运行在不同的CPU核心上，每个进程都有自己独立的Python解释器和GIL。

另外，还可以考虑使用其他支持多线程的编程语言，如Java或C++，它们在多线程并发执行方面更加灵活和高效。

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