一、python
python比較容易學習，語法很簡單，融入了很多現代編程語言的特性。python的庫非常豐富，可以迅速地開發程序，無論是網站還是小游戲都非常方便。不過，python的腳本的運行效率較低，不適合對運行效率要求較高的程序。
Python是一種腳本語言。它更適合用來做演算法。Python簡單易學，對於新手來講是編程入門的好選擇。Python其實也是基於C++創造的，它們的區別主要體現在，C++效率高，編程難；Python效率低，編程簡單。比如同樣的事情，Python程序員可以很快的寫出代碼，但機器運行卻可能需要成倍於C++的時間；反之，C++程序員編程實現的難度比較大，但在機器上的運行效率很高。因此，很多公司在核心的功能、需要大量運行的部分更傾向於選擇C++，而在執行次數不多，但對寫代碼速度要求比較高的部分則更傾向於使用Python。
（1）用途：爬蟲，Web開發，視頻游戲開發，桌面GUIs（即圖形用戶頁面），軟體開發，架構等。
（2）優勢：擁有強大的開源類庫，開發效率高，作為Raspberry Pi等新型平台開發基礎，易上手。
（3）缺點：運行速度低於編譯型語言，在移動計算領域乏力。
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二、java
Java的語法比較規則，採用嚴格的面向對象編程方法，同時有很多大型的開發框架，比較適合企業級應用。Java的學習曲線較長，不僅要學習語言相關的特性，還要面向對象的軟體構造方法，在此之後要學習一些框架的使用方法。
（1）用途：Android & IOS 應用開發，視頻游戲開發，桌面GUIs（即圖形用戶頁面），軟體開發，架構等。
（2）優勢：市場對JAVA開發者需求旺盛，Android開發的基石，java跨平台實現一處編譯多處執行，擁有強大的類庫，Web開發（主流語言）。
（3）缺點：佔用大量的內存，啟動時間較長，不直接支持硬體級別的處理。
三、C
C語言的優點：
1.面向過程的語言
C語言是面向過程的語言，在這里用戶創建過程或函數來執行他們的任務。面向過程的語言是很容易學，因為它遵循的演算法來執行你的語句。要使用面向過程的語言開發程序，你需要畫/編寫演算法，然後開始轉換成程序或功能。
2.擁有許多庫
C語言中提供了大量的函數其中包括系統生成的函數和用戶定義的函數。 C編譯器自帶的頭文件，其中包括可用於開發程序的許多基本功能列表。同時，程序員還可以創建功能，按他們的要求被稱為用戶生成/定義的函數。
3.編譯速度
C編譯器產生的機器代碼非常快相比其他語言的編譯器。 C編譯器可以在兩秒編譯約1000行代碼。 C編譯器的另一個好處是，它還優化了代碼更快的執行速度。
4.易學（語法是接近英語）
C語言的語法是很容易理解的。它使用關鍵字就像if, else, goto, switch, goto, main等。這類關鍵詞，我們都在我們的日常生活使用的是傳達意義或得到一些決定。
5.可移植
C語言的設置是大約3-5 MB。所以，你可以隨身攜帶在你的軟盤驅動器或隨身碟這種語言。它非常易於安裝和操作，又其輸出是可以在任何一台電腦，沒有任何其他的框架/軟體執行的exe文件。
C是高度可移植的語言。這意味著，對於一台計算機編寫的C程序可以在另一台計算機上輕松地運行而沒有任何變化或做一個小的變化。
6.C語言為許多其他目前已知的語言構建模塊。
C語言具有各種各樣的數據類型和強大的操作符。由於這個原因，用C語言編寫程序是高效，快速和易於理解。
7.只有32 ANSI C關鍵字和它的長度依賴於它的的內置函數。
有幾個標準的函數可用於開發程序。
8.C的另一個重要優勢是它能夠擴展自己。
一個C程序基本上是那些由C庫支持的功能集合，這讓我們更容易對我們自己函數添加到C庫中。
由於大量功能的可用性，編程任務變得簡單。
9.C語言是一種結構化程序設計語言。
這使得用戶能夠想到一個問題中的功能模塊或塊的條款。這些模塊的集合可以編寫一個完整的程序。這種模塊化結構，使程序調試，測試和維護變得更加容易。
C語言的缺點：
1.面向對象編程功能（OOPs）
面向對象編程的特點是C語言缺少的，你只能使用面向過程的語言來開發程序。C沒有的OOPs概念，這就是為什麼C ++被開發。
2.運行時類型檢查是不可用
在C語言沒有規定運行時類型檢查，比如我傳遞浮點值，而接收參數為整數類型那麼值將會被改變，它不會給任何類型的錯誤信息。
3.命名空間功能
C不提供的命名空間功能，讓你是不能夠在一個范圍內再次使用相同的變數名。如果命名空間功能可用的話，那麼你可以能夠重復使用相同的變數名。
4.構造函數和析構函數不可用
C不提供面向對象的特性，因此它不具有構造和析構功能。構造函數和析構函數用於構造對象和銷毀對象。因此，在C語言中，你必須通過方法或者以其他方式來手動實現變數的析構和構造。
2. 最常用Python開源框架有哪些
django
flask等等
建議先把django學會，慢慢來，舉一反三。前期比較困難。
3. python是開發BS還是CS的啊
Python是一種通用的編程語言，B/S和C/S都能做
Python做的網站不像php和ASP.Net，一般都不帶擴展名py的
國內用Python支撐的網站比較少，比如有豆瓣：http://www.douban.com/
4. Python幾種主流框架比較
Django：Python界最全能的Web開發框架，各種功能完備，可維護性和開發速度都非常強大。常有人說Django慢，其實主要慢在Django
ORM與資料庫的交互上，所以是否選擇使用Django，取決於項目對資料庫交互性的要求以及各種優化。
而對於Django的同步特性導致吞吐量小的問題，其實可以通過Celery等解決，不算是什麼根本問題。Django代表的項目有：Instagram、guardian等。
Flask：屬於微框架的典範，也是Python代碼寫的最好的項目之一。Flask框架的靈活性很高，但也是一把雙刃劍，能用好Flask的，可以做成Pinterest，用不好就沒有什麼太大的作用了。Flask雖然屬於微框架，但也可以做成規模化的Flask，加上flask可以自由選擇自己的資料庫交互組件，再加上celery+redis等非同步特性以後，flask框架的性能非常不錯，之所以很多團隊選擇flask框架，主要原因就是對靈活性的要求。
Tornado：天生非同步，性能強悍，這是它的代名詞。對比Django而言，Tornado屬於較為原始的框架，諸多內容需要自己去處理。不過，隨著項目的不斷壯大，框架能夠提供的功能佔比越來越小，更多的內容需要團隊自己去實現，而大項目往往需要性能的保證，這時候Tornado就是非常不錯的選擇。代表項目：知乎等。
5. Python中的爬蟲框架有哪些呢
實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。那麼，Python爬蟲一般用什麼框架比較好？
一般來講，只有在遇到比較大型的需求時，才會使用Python爬蟲框架。這樣的做的主要目的，是為了方便管理以及擴展。本文我將向大家推薦十個Python爬蟲框架。
1、Scrapy：Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders)，對智能處理爬取數據提供了內置支持。
2、Crawley：高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
3、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
4、newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感，使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。
5、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
6、Beautiful Soup：名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。
7、mechanize：它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點，比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件，可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅動以及與Python的對接，Python進行後期的處理。
9、cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。
10、PySpider：一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫，分布式架構，支持多種資料庫後端，強大的WebUI支持腳本編輯器，任務監視器，項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。
6. Python 適合開發什麼
Python是一個非常好用的編程語言，開發的速度非常快，而且語法簡單，通俗易懂，很容易上手，很適合初學者學習，對於Python的了解，很多人只知道Python與人工智慧關系密切，卻不知道Python的其他用途，其實學好Python還可以做很多事情，以下是具體的介紹：
1. WEB開發
Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
2. 網路編程
網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
3. 爬蟲開發
在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
4. 雲計算開發
Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。
6. 自動化運維
Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。
7. 金融分析
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。
8. 科學運算
Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。
9. 游戲開發
在網路游戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！
7. 雲伺服器支持C++開發的cs架構嗎
如你所述，據我所知 新浪的SAE的雲伺服器只支持php，python和jsp這三種腳本語言。目前需要付月租費的騰訊雲伺服器可以滿足你的要求，支持很多語言的開發，不過環境需要你自己搭建的，你可以上網搜到需要哪些代碼包，騰訊雲官方也有一些說明文檔的，我試過，支持cs架構。個人水平有限，希望回答能讓你滿意。(*^__^*) 嘻嘻……
8. Python的爬蟲框架有哪些
向大家推薦十個Python爬蟲框架。
1、Scrapy：Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders)，對智能處理爬取數據提供了內置支持。
2、Crawley：高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
3、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
4、newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感，使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。
5、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
6、Beautiful Soup：名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。
7、mechanize：它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點，比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件，可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅動以及與Python的對接，Python進行後期的處理。
9、cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。
10、PySpider：一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫，分布式架構，支持多種資料庫後端，強大的WebUI支持腳本編輯器，任務監視器，項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。
以上就是分享的Python爬蟲一般用的十大主流框架。這些框架的優缺點都不同，大家在使用的時候，可以根據具體場景選擇合適的框架。
9. 如何通過python獲取應用程序里列表的值
界面自動化是相當困難的，成本也高
測試還不如在代碼里多加點輔助代碼，測試的時候不依賴界面就方便了
另wpf的mvvm模式之所以受歡迎，原因之一就是因為對測試的友好，大多數情況下要相信binding的可靠性（因為這是由微軟保證）測試只需要驗證數據即可
10. 有沒有用python實現的，可以測C/S架構的自動化測試工具
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