做科學(xué)計算優(yōu)點多

說起科學(xué)計算，首先會被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些專業(yè)性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應(yīng)的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學(xué)計算有如下優(yōu)點：

●首先，MATLAB是一款商用軟件，并且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學(xué)計算庫都提供了Python的調(diào)用接口。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數(shù)擴展庫。

●其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學(xué)、更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)某绦蛟O(shè)計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護(hù)的代碼。

●最后，MATLAB主要專注于工程和科學(xué)計算。然而即使在計算領(lǐng)域，也經(jīng)常會遇到文件管理、界面設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)通信等各種需求。而Python有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務(wù)，開發(fā)者可以用Python實現(xiàn)完整應(yīng)用程序所需的各種功能。

單行語句和命令行輸缺點

單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path：print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序?qū)懭胍粋€.py文件。

給初學(xué)者帶來困惑：獨特的語法，這也許不應(yīng)該被稱為局限，但是它用縮進(jìn)來區(qū)分語句關(guān)系的方式還是給很多初學(xué)者帶來了困惑。即便是很有經(jīng)驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當(dāng)中。

運行速度慢：這里是指與C和C++相比。Python開發(fā)人員盡量避開不成熟或者不重要的優(yōu)化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合并到Python內(nèi)。所以很多人認(rèn)為Python很慢。不過，根據(jù)二八定律，大多數(shù)程序?qū)λ俣纫蟛桓?。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設(shè)計師傾向于使用JIT技術(shù)，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序?？捎玫腏IT技術(shù)是PyPy。

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