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编程弱类型

发布时间: 2023-03-05 22:30:07

㈠ 强类型语言和弱类型的语言有什么区别

拿C++和php打比,php强语言,c++弱语言.
1)语法有区别,最明显的弱语言不需要设定变量类型,强语言需要;
2)底层上,弱语言是解释执行,强语言是编译执行(java另说,生成中间字节码);
3)性能上差距太大,强语言大大快于php;
4)开发效率,弱语言要快于强语言,所以web开发弱语言很高效;
5)学习曲线不同,弱语言简单好学但是精通的太少了,很多强语言的特性都没有或者牵强的模拟实现;强语言入门门槛高,学不容易,语言特性多,逼着你都学会,另外由于传统软件行业对编程的要求本来就高于web行业导致写传统软件的人的编程素质要远远强于web行业的;
6)最佳的应用场景不同,php只能做web,c++做底层 软件,也可以做web(但是没人这么做)
我用最通俗的话告诉你了区别,但是不仅限于这些.
所以无论做软件还是web,建议强语言(c++ java等)和弱语言(php python perl ruby等)都至少懂一种,另外单独的像js这种基于原型的客户端脚本语言也必须要会!

㈡ Python是一门怎样的编程语言

编程语言主要分为编译型和解释型,静态语言和动态语言,强类型和弱类型,混合语言等。

编译型语言:通过编译器把源代码编译(compile)成机器语言,在经过链接(linker)将源代码中所使用的库串联起来生成可执行二进制文件,这样运行时 计算机可以直接以机器语言来运行程序。优点:运行效率高。缺点:编译之后如果需要修改代码需要重新编译整个模块。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码,不同的操作系统之间移植就会有问题,需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件,代表语言:C,C++,object-C等。

解释型语言:不需要编译,只在程序运行时才逐条翻译成机器语言。优点:跨平台支持比较好,缺点:程序运行效率会比较慢。如:python,php,Perl等。

动态语言:动态类型语言,是指数据类型,结构(如对象,函数)的检查是在运行时做的。用动态类型语言编程时,不用给变量指定数据类型,该语言会在你第一次赋值给变量时,在内部记录数据类型,结构。在运行代码时可以根据某些条件改变变量的数据类型,结构。也就是说在运行时代码 可以根据某些条件改变自身结构,数据类型。代表语言:python,PHP,C#等。

静态语言:静态类型语言,是指数据类型,结构的检查是在运行前(如编译阶段)做的,运行时结构不可变。代表语言:C,C++等。

强类型语言:如果某个变量的数据类型不经过强制转换,该变量类型是不会改变的。

弱类型语言:变量可以根据赋值类型调整自身的数据类型。

混合型语言:既然编译型和解释型各有缺点就会有人想到把两种类型整合起来,取其精华去其糟粕。就出现了半编译型语言。比如C#,C#在编译的时候不是直接编译成机器码而是中间码,.NET平台提供了中间语言运行库运行中间码,中间语言运行库类似于Java虚拟机。.net在编译成IL代码后,保存在dll中,首次运行时由JIT在编译成机器码缓存在内存中,下次直接执行。Java先生成字节码再在Java虚拟机中解释执行。严格来说混合型语言属于解释型语言。C#更接近编译型语言。

由此可知python语言是一门解释,动态,弱类型语言。

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python语言的优点:

1、python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”,所以python程序看上去总是简单易懂,对于初学者容易入门。

2、开发效率高,python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子。

3、高级语言,当使用python语言编写程序时,无需考虑如何管理内存等底层细节。

4、可移植性,由于它开源的本质,python已经被移植在许多平台上,如果你小心的避免使用依赖于系统特性,那么你的所有python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台运行。

5、可扩展性,如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以把部份程序用C或C++编写库,然后用python调用。

6、可嵌入式,可以把python嵌入到C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。

python语言的缺点:

1、速度慢,由于是解释型所以运行速度相比编译型语言要慢,跟Java相比也要慢一些。

2、代码不能加密,因为python是解释型语言,它的源码都是以明文形式存放的,所以如果项目要求源代码必须保密或者加密,那一开始就不应该考虑用python来实现。

3、强制缩进,单行语句不用写分号对于习惯了C/C++用户可能不是太习惯。

4、Python2与 Python3不兼容,因为Python没有向后兼容,给所有的Python工程师带来了烦恼。

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