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和c语言哪个先学习的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python和c语言哪个先学习的解答，让我们一起看看吧。
学习python与c语言哪个好？
不同的编程语言有不同的应用场景，不能一概而论。就以Python和C语言来说，两者分别有以下的特点和应用场景：
Python:
- 学习曲线低,语法简单易于上手,适合初学者。对于初学者，不需要你一上手就了解各种复杂的语言特性以及计算机底层原理，包括数据结构与算法，网络等领域的知识。
- 功能强大,有丰富的库,适用于人工智能、数据分析、web开发等领域。例如：人工智能领域有TensorFlow，Keras，Pytorch这些封装好的库，可以轻松搭建出符合你要求的神经网络等模型。
- 跨平台,可以在Windows、Linux、macOS等系统上使用。
- 作为脚本语言,无法直接编译,运行效率相对较低。
C语言：
- 学习曲线稍陡,需要理解数据类型、指针、内存管理等底层知识,门槛较高，耗时长。
- 功能底层,主要用于开发操作系统、数据库、游戏等系统软件和应用，开发效率较低，很多功能需要自己造轮子。
- 需要编译后运行,跨平台需要重新编译,开发难度大。如果涉及平台特性的功能，还需要调用不同平台的API，跨平台兼容性差。
- 作为系统级语言,运行效率高,可以充分利用硬件***。
综上所述，要选择学习Python还是C语言,可以根据你的学习阶段和目的:
- 初学者和对效率不太在意,更重视易用性的,可以选择Python。它易于上手,功能强大,可以快速开发。
- 对技术原理和运行效率较为在意,想从底层学习计算机系统的,可以选择C语言。虽然难度较大,但可以学到系统级的知识。
- 如果希望兼顾,也可以先学习Python,掌握编程思想和开发技能,然后再学习C语言,理解系统知识和提高效率。
- 如果目的不同,也可以同时学习两种语言。Python进行快速开发,C语言开发关键的系统模块。它们可以很好地协同工作。
Python与C语言都是非常流行和强大的编程语言,但在学习难度和适用场景上有些差别:
优点:
1. 易读和易学:Python有简洁的语法和直观的语义,学习曲线平稳,非常适合初学者。
2. 高生产力:Python有丰富的库和框架,能够高效完成各种开发任务。
3. 适用于脚本和web开发:Python脚本的开发效率很高,Django、Flask等框架适合web开发。
缺点:
1. 执行效率略低:Python是解释型语言,执行效率无法与C语言等编译型语言媲美。
2. 不适合移动端和嵌入式开发:Python无法直接在这些平台上运行。
优点:
1. 执行效率高:C语言是一门编译型语言,生成的机器码运行效率高。
这是一个让不少同学都感到纠结的问题，我结合计算机专业的学习和科研特点来说说个人建议。
首先，编程语言仅仅是一种工具，从哪种编程语言开始学起要结合当前的学习和实践场景，以及未来的发展规划。
对于计算机专业的同学来说，应该先学习一下C语言，这对于后续学习计算机体系结构、操作系统、编译原理等课程都会有一定的帮助。在参加科研实践和项目实践之后，可以根据实践项目的具体要求来学习一门全场景编程语言，比如Java或者Python、C#等。
对于非计算机专业的同学来说，如果未来并没有读研计算机专业的打算，可以直接开始学习Python，毕竟学习Python会有更多的实践场景，更容易获得学习的成就感，从而推动自己持续提升编程能力。
学习编程语言尽量[_a***_]脱离实践，如果能够参加有专业老师指导的科研课题或者项目是比较理想的，这不仅会提升学习效率，同时也会少走不少弯路，但是如果没有实践场景，可以通过复现已有的开发案例来积累实践经验，这也是不少非计算机专业同学比较有效的学习方式。
学习编程语言应该选择一个主攻方向，结合这个主攻方向来搭建知识体系，这样才会有一个比较好的学习效果。学习C语言时，可以主攻嵌入式开发方向，由于嵌入式开发具有较强的趣味性，所以学习嵌入式的同学往往会很快获得学习的成就感。
学习Python语言时，可以主攻数据分析方向，此时需要学习机器学习和统计学相关知识，虽然具有一定的难度，但是目前可以参考的学习资料和案例也都比较丰富。
学习编程语言应该积极参加一些科研实践和项目实践活动，考虑到很多同学并没有参加高质量实践的渠道，我联合多所国内外大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展与程序设计相关的实践活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，近期论坛正在开展基础编程相关的讲座，相信一定会让同学们有所收获。
最后，如果有编程相关的问题，欢迎与我交流。
到此，以上就是小编对于python和c语言哪个先学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python和c语言哪个先学习的1点解答对大家有用。
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