python与C的区别？

一、python与C的区别？

1、语言类型不同。

Python是一种动态类型语言，又是强类型语言。它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。C 是静态类型语言，一种在编译期间就确定数据类型的语言。大多数静态类型语言是通过要求在使用任一变量之前声明其数据类型来保证这一点的。

2、对象机制不同。

Python中所有的数据，都是由对象或者对象之间的关系表示的，函数是对象，字符串是对象，每个东西都是对象的概念。每一个对象都有三种属性： 实体，类型和值。

C中没有对象这个概念，只有“数据的表示”，比如说，如果有两个int变量a和b，想比较大小，可以用a ＝＝ b来判断，但是如果是两个字符串变量a和b，就不得不用strcmp来比较了，因为此时，a和b本质上是指向字符串的指针，如果直接用＝＝比较， 那比较的实际是指针中存储的值地址。

3、变量类型不同。

python六个标准的数据类型：Number数字、String字符串、List列表、Tuple元祖、Sets集合、Dictionary字典，数字类型有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。C语言也可分四类：基本类型、枚举类型、void的类型、派生类型。基本类型：整数类型、浮点类型。

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4、函数库的使用方法不同。

在C语言中使用那个库函数，需要引入头文件用include引入，而在python中需要引入别的模块或者函数时需要用import引入。

两者的不同机制是C语言中include是告诉预处理器，这个include指定的文件的内容，要当作本地源文件出现过，而python中的import可以通过简单的import 导入，或者是 import numpy as np 。

5、全局变量不同。

在C语言中，声明全局变量，如果值是恒定的，那么可以直接用#define声明，如果只是声明全局，并且变量的值是可变的，那么直接类似int a 就可以了。

在python中，声明全局变量时，需要加上global，类似global a，在函数里面使用的时候需要先声明global a ，否则直接用a那么python会重新创建一个新的本地对象并将新的值赋值给他，原来的全局变量的值并不变化。

二、C++与python区别？

1、语言类型不同：c++属于静态；Python属于动态。

2、运行效率不同：c++的运行效率要比Python快。

3、学习难度不同：c++更加复杂；Python更容易上手。

4、编程执行方式不同：c++需要经过编译才能运行；Python不需要经过编译。

5、函数库的使用方法不同：c++引用头文件需要告知预处理器这个文件的内容；Python可以使用函数直接引用。

三、python与c语言编程哪个好？

Python和C语言都是非常流行的编程语言，它们各有优缺点和应用场景。下面是它们的一些比较：

学习曲线：C语言是一种非常成熟和强大的编程语言，学习曲线相对较陡峭。Python则相对容易学习，因为它具有简洁的语法和丰富的库，可以帮助初学者快速上手。

性能：C语言是一种编译型语言，它的执行速度非常快，适合编写对性能要求较高的应用程序。Python则是一种解释型语言，它的执行速度相对较慢，但是可以通过使用更高效的库和框架来提高性能。

开发效率：C语言适合开发底层系统和应用程序，因为它可以直接操作硬件和内存。Python则适合开发Web应用程序、数据分析和人工智能等高级应用程序，因为它可以使用高级编程技术和库来简化开发过程。

生态系统：Python拥有非常庞大的开源社区和丰富的库，可以帮助开发者快速构建应用程序。C语言也有自己的生态系统，但是相对来说较小一些。

因此，选择哪种语言更好取决于你的具体需求和偏好。如果你需要开发底层系统或者对性能要求较高的应用程序，C语言是一个不错的选择；如果你需要快速开发Web应用程序、数据分析和人工智能等高级应用程序，Python可能更适合。当然，你也可以同时学习这两种语言，以便在实际项目中灵活使用。

四、c语言与python哪个含金量高？

c语言学习难度大于python，但是目前python的火热程度要高于c语言，被广泛用于数据分析，全栈开发等等。c语言是出现较早的编程语言，也是学习所有编程语言的基础，但是目前基本没有公司使用。python语法简单，项目之间相互独立，目前在市场上比较火热。

五、c语言如何与plc串口通信？

要在C语言中与PLC进行串口通信，你需要使用串口通信库或API来实现。通常，你需要打开串口设备、设置串口参数（如波特率、数据位、停止位等）、发送数据到PLC，然后接收PLC的响应数据。具体实现方法会因使用的操作系统和串口设备而异。

常用的串口通信库包括Windows下的WinAPI、Linux下的termios库等。在C语言中调用这些库函数，可以实现与PLC的串口通信。与PLC的通信协议和数据格式也需要与PLC进行适配，确保通信正确和稳定。

六、c python和java

**Python和Java**：编程语言的选择与比较

当谈到编程语言的选择时，**Python**和**Java**往往是两个备受关注的选项。两者都是流行且广泛使用的编程语言，但它们在许多方面有着显著的不同。本文将深入探讨**Python**和**Java**这两种编程语言，比较它们的特点、优缺点以及应用场景，帮助读者更好地了解两者之间的差异，以便在实际项目中做出更明智的选择。

**Python**

**Python**是一种动态类型的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而闻名。它被广泛应用于数据科学、人工智能、机器学习等领域，成为许多开发者的首选语言之一。

**Python**的优点之一是其易学性和易读性。由于**Python**具有清晰直观的语法，初学者可以更快地掌握基本概念，并且代码更易于阅读和维护。这使得**Python**成为教学和实验的理想选择。

另一个**Python**的优势是其丰富的库和框架。**Python**拥有大量的第三方库，例如**NumPy**、**Pandas**、**TensorFlow**等，为开发者提供了丰富的资源和工具，能够简化开发流程并提高效率。

**Java**

与**Python**不同，**Java**是一种静态类型的编程语言，以其跨平台性和稳定性而著称。**Java**被广泛应用于企业级应用程序、大型系统开发等领域，是许多大型项目的首选语言。

**Java**的优势之一是其强大的类型检查和严格的编译过程。通过在编译期进行类型检查，**Java**能够在运行时减少错误，提高代码的稳定性和可靠性，特别适合大型项目的开发。

另一个**Java**的优点是其丰富的生态系统和广泛的支持。**Java**具有庞大的开发者社区和成熟的工具链，使得开发者能够快速解决问题并获得支持，从而加快项目的开发进度。

**Python和Java**的比较

虽然**Python**和**Java**都是优秀的编程语言，但它们在某些方面有着明显的差异。下面是一些**Python和Java**之间的比较：

• **易学性和可读性**：**Python**的语法更简洁明了，易于学习和阅读；而**Java**的语法较为严谨，需要花费更多时间来掌握。
• **性能**：在性能方面，**Java**通常比**Python**更快，特别适合对速度要求较高的应用场景。
• **应用场景**：**Python**适用于数据科学、人工智能等领域，而**Java**更适合于大型企业级应用程序的开发。
• **生态系统**：**Java**的生态系统更加庞大完善，拥有更全面的支持和资源；而**Python**在某些领域拥有更丰富的库和框架。

结论

在选择**Python**或**Java**作为开发语言时，需要根据具体的项目需求和开发背景来进行权衡。如果项目需要快速开发和实验，**Python**可能是更好的选择；如果项目需要高性能和稳定性，**Java**可能更适合。

总的来说，**Python**和**Java**各有其优势和劣势，开发者应根据具体情况进行选择，或者根据项目需求结合两者的特点进行混合使用，以达到最佳的开发效果。

七、c++与Python有什么区别？

1、语言类型不同：c++属于静态；Python属于动态。

2、运行效率不同：c++的运行效率要比Python快。

3、学习难度不同：c++更加复杂；Python更容易上手。

4、编程执行方式不同：c++需要经过编译才能运行；Python不需要经过编译。

5、函数库的使用方法不同：c++引用头文件需要告知预处理器这个文件的内容；Python可以使用函数直接引用。

八、c++与PYTHON有什么区别？

1、语言类型不同：c++属于静态；Python属于动态。

2、运行效率不同：c++的运行效率要比Python快。

3、学习难度不同：c++更加复杂；Python更容易上手。

4、编程执行方式不同：c++需要经过编译才能运行；Python不需要经过编译。

5、函数库的使用方法不同：c++引用头文件需要告知预处理器这个文件的内容；Python可以使用函数直接引用。

九、如何用python绘制通信的星座图？

如果你有点通信背景知识，星座图其实就是将二进制bit 调制为IQ符号，以便提高信道得传输效率。

只要思路正确，其实用什么语言实现都很简单。

_16QAM ={"00" : 0.4472,
         "01" : 1.3416,
         "10" :-0.4472,
         "11" :-1.3416}
sendbit = "10101110101011100110101110101010101"
send_I  = [-0.4472,-1.3416 .. . ..]
send_Q  = [-0.4472, 1.3416 .. . ..]  

上图红线为能量,(QPSK简单起见，选了1为边，所以平均能量为2，当然你也可以选择归一化能量为1，边就是0.707)，这里选的是归一化能量为2，后面才会有0.4472，1.3416这些值，这个只要你保证归一化能量一致就可以。

QPSK： 能量为(1^2 + 1^2)/1 = 2

16QAM：((0.4472^2+0.4472^2) + (0.4472^2+1.3416^2) *2 +(1.3416^2+1.3416^2))/4=2

绘图有现成得matplotlib，具体用法网上有把得使用说明。

还有numpy 不得不提，处理矩阵非常方便，用起来和Matlab一样方便。

如果你想写的专业通用有点，就需要包含定点化，面相对象封装。

class QAM(object):
    # Uplink   : BPSK  4PAM  8PAM
    # Downlink : QPSK  16QAM 64QAM
    _QPSK  ={"0" : 1     ,
             "1" :-1     }

    _16QAM ={"00" : 0.4472,
             "01" : 1.3416,
             "10" :-0.4472,
             "11" :-1.3416}

    _64QAM ={"000": 0.6547,
             "001": 0.2182,
             "010": 1.0911,
             "011": 1.5275,
             "100":-0.6547,
             "101":-0.2182,
             "110":-1.0911,
             "111":-1.5275}

    _sum  = {"QPSK":[_QPSK ,1,1],
             "BPSK":[_QPSK ,1,0],
            "16QAM":[_16QAM,2,1],
            "4PAM" :[_16QAM,2,0],
            "64QAM":[_64QAM,3,1],
            "8PAM" :[_64QAM,3,0]}

    def __init__(self,name="qpsk",quantizer=Quantizer(10,1,1)):
        self.name = name
        self.qt   = quantizer
        self.map  = QAM._sum[self.name.upper()][0]
        self.nbit = QAM._sum[self.name.upper()][1]
        self.is_dl= QAM._sum[self.name.upper()][2]

这是一个通用得QAM 调制类，其他代码就太长不贴了。最后贴一张matplotlib画的星座图。

分别是信源扩频+调制，加扰，解扰，解扩后的星座图

注！：很多能量归一化都没有做，只是一个简单的示意，跟实际的通信处理节点还是有差别的。

十、python网络通信难吗？

具体看个人所掌握的知识以及其运用灵活度。如果你的python基础比较好，那么网络通信你就不觉得难，反之，你会觉得很难！