Ⅰ python的作用
你不能算是菜鳥，很有潛力。
我原來是學習C++的。用了前後5-6年左右才熟悉了，精通了。後來互聯網時代來了，我覺著java不好用，在研究了當時市面上的所有語言後選擇了python，至今，用了10年了。這期間用java, .net，php, c++都做過項目。在學習python前，我也學習過其它的各種語言。甚至fortran和prolog. 還有些不知名的語言。
一個東西好不好，其實還是要自己在實踐中的感受。也許今天覺著它好。幾年後又覺著它不好。
python好不好，還在於自己的積累與感覺。如果你積累的多，游刃有餘，會覺著它很好。從一般情況來看python是腳本語言之王，十年前是這樣，十年後還是這樣。
膠水是指，python藉助C語言介面，幾乎可以驅動所有已知的軟體，模塊。 只要我們用到的，通常你都能找到一個開源的庫。安裝後就可以驅動它。無論是資料庫，網路，互聯網，圖形，游戲，科學計算，GUI，OA，自動控制，甚至宇航員都在用。
python通常不作為工程語言出現。就是正規的軟體生產不使用它。主要用java, c#, xml, c。至於為什麼，這是軟體工程的需要。python不具有完整的語法檢查。
python並不為特定目的而產生。雖然它更適用於系統維護。不過它就是一個通用的腳本語言。
從個人感覺來說，微軟體東西，非常好，省心，一流的技術理念，開發工具是全世界最好的（沒有之一）。不過，因為它只限於微軟的平台，所以范圍上大大打了折扣。 世界上最流行的伺服器還是unix和linux。而不是windows。桌面操作系統最流行的是windows。不過在所有的平台上都有C語言，大部分平台，甚至手機平台都有python語言和它的執行環境。這是其它的所有語言，包括java幾乎都很難做到的。
python嚴格說叫CPython，與C/c++有天然的融合性。這也是python強大的原因之一。在windows環境下可以使用ironpython，這個版本與vc可以結合的比較好。其它的平台可以使用eclipse，不過最好還是直接使用普通的文本編輯器。比較推薦的一個編輯器是sublime text2, geany, vi等。
python圖形化編程不難。當然MFC也不難。我不認為MFC有多難。其實學習起來只是略難，但是這不是一個數量級的。MFC可以生產出非常強勁的界面。而python界面多屬於簡單的。
虛擬機可以跑linux，配置好就可以。也可以獨立安裝一個linux。也可以直接在windows下學習python。沒有太多區別。建議你買一個200多元的樹莓派，很好玩。安裝的是linux操作系統。
IDLE是我初學，甚至幾年中用得最多的。後來有了sublime才基本上不用它。idle只有一個缺點，就是有時候程序大了，輸入鍵盤會有感覺延遲。
Ⅱ python調用c語言實現comtrade讀取
在處理大量數據時，通過Python調用C語言實現COMTRADE讀取可以顯著提高效率。具體配置如下：
使用環境包括Python版本3.8和Visual Studio版本2017。相較於使用Python獨立讀取COMTRADE文件，C語言實現的讀取方式表現出明顯優勢。
功能介紹主要集中在快速讀取COMTRADE文件的512個通道在10秒內的數據。測試結果表明，C語言的讀取效率遠超Python，耗時僅1.3秒，而Python獨立讀取需20-30秒，使用python自帶的pyComtrade模塊則需要200-300秒。這使得C語言在處理大規模數據時更顯卓越。
接下來是C語言讀取DAT文件的代碼示例，該代碼旨在高效讀取COMTRADE文件的數據。
Python代碼方面，通過調用C語言編寫的函數，可以實現COMTRADE文件的快速解析。這一過程不僅提升了數據處理速度，也節省了計算資源，是處理大規模數據時的優選方案。
Ⅲ python調用c語言動態庫dll/.so中的函數的參數是結構體的問題
java源自C++，C++源自C語言....
各有優點呀，不知道要怎麼回答了，或許樓主是搞C語言的吧，這些語言都各有特點呀...
首先應該清晰，Java是由C++發展而來的，他保留了c++的大部分內容，類似於c++，
但句法更清晰，規模更小，更易學。他是在對多種程式設計語言進行了深入細致研究的
基礎上，據棄了其他語言的不足之處，從根本上解決了c++的固有缺陷，而產生的一種
新的完全方面向對象的語言。
Java和c++的相似之處多於不同之處，但兩種語言問幾處主要的不同使得Java更容易
學習，並且編程環境更為簡單。
因篇幅所限，這里不能完全列出不同之處，僅列出比較顯著的差別：
1．指針
Java無指針，並且增添了自動的內存管理功能，從而有效地防
止了c／c++語言中指針操作失誤，如指針懸空所造成的系統崩潰。
比w操作返回一對象的引用，類似於c++中的引用；在c++中，
new返回一個對象的指針。在Java中無指針，不會遇見下面這樣的
語句：
Mywork?＞Mywork();
沒有指針的程式無法訪問不屬於他的內存，消除了在c++
中?些常見的錯誤，這有利於Java程式的安全。
2．多重繼承
c++支持多重繼承，這是c++的一個特徵，他允許多父類派
生一個類。盡管多重繼承功能非常強，但使用復雜，而且會引起許多麻
煩，編譯程式實現他也非常不容易。Java不支持多重繼承，但允許一個
類繼承多個介面(界面)，實現了c++多重繼承的功能，又避免了c++的
許多缺陷。
Ⅳ 在python中如何調用PCSC中的介面
你找個工具將這個介面API，自動轉換成python版本的就可以了。好象是SWIG和Boost。 這兩個以前看過，偶爾還試過幾次。之所以建議你用自動工具，就是因為python對於C++擴展麻煩些，對知橘於C語言介面可以使用ctypes和cython簡單解決。不過C++如果用這些方法有時候被很麻煩。
boost在linux里會經常用到，在windows下也可以使用。SWIG在一般的教程里都會提及到。SIP也是最近出名的。
下面是一些參考資料，搜索來的。
=== 使用工具進行擴展 ===
雖然擴展過程並不陪碼復雜，但也可以使用許多已知的工具簡化擴展過程。
(1) SWIG
由David Beazley創建，是一個自動的擴展構造工具。它讀入注釋的C/C++頭文件，為python、tcl、perl等多種腳本語言產生wrap代碼。SWIG可以包裝大量C++特性到Python的擴展模塊中。
評價：swig簡單，可以支持多種腳本文件，但支持的c++特性不完備。
(2) SIP
由Phil Thompson創建，是一個C++模塊構造器，專門為C++的類創造wrapper。它曾經被用於創建PyQt和PyKDE擴展模塊，因此比較出名。
評價：支持C++特徵很齊全，但比較復雜。
(3) bgen
該工具被包含在標准Python發布包中的模塊構建工具集里，由Jack Jansen維護。它用於產生在Macintosh版本可用的Python擴展模塊。
(4) pyfort
由Paul bois創建，用來產生Fortran語言生成的擴展模塊。
(5) cxx
也由Paul Dubois創建，是一個庫，為Python的C++擴展提供了友好的API。Cxx允許將許多python對象（如list和tuple）使用到STL的運算中。庫也提供了C++異常處理到python異常處理的轉化。
(6) WrapPy
由Greg Couch創建，通過讀入C++頭文件來產生擴展模塊。
(7) Boost Python Library
由David Abrahams創建。該庫提供了更多與眾不同的C++ wrap到python擴展中，而只需要對要擴展的C++類寫很少的附加信息。
評價：Boost為C++提供了許多實用的庫，如Regex（正則表達式庫）、Graph（圖組件和演算法）、concept check（檢查泛型編程中的concept）、Thread（可移植的C++多線程庫）、Python（把C++類和函數映射到Python之中）、Pool（內存池管理）等等。
Boost總體來說是實用價值很高，質量很高的庫。並且強調對跨平台的支持。但是Boost中也有很多是實驗性質的東西，在實際的開發中實用需蘆猛哪要謹慎。
boost.python支持的c++特性較多，但是比較復雜。
Ⅳ python支持C語言語法嗎
支持C語言語法，但要你自己實現語法分析器。python的模塊導入機制中，可以自定義一些動作，以支持不同語法的導入。
但一般情況沒有必要這樣做，python語法已經夠好了，沒有必要改成C語法。
CPython就是用C語言開發的python平台。
還有Jyphon是用JAva實現的Python。
還有一個更牛PyPy是用python實現的python。據說用pypy實現的伺服器可以支持同時連接100萬個客戶端。
Ⅵ Python C語言API教程（一、用C寫一個Python包）
Python的C語言API教程（一：實踐入門）
Python的C語言API在提升程序性能和實現跨平台適配方面發揮著關鍵作用。通過官方API，開發者可以直接操作Python解釋器的底層，繞過Python的GIL限制，達到加速效果，如cython和codon等工具相比，C語言API更為直接有效。
Python的C語言API還支持本地化適配，例如PyQT庫，它根據操作系統和硬體調整圖形界面。在機器學習框架TensorFlow這類需要底層優化和硬體適配的場景中，C語言API更是不可或缺。
理解C語言API有助於深入學習CPython，因為Python的執行實際上就是調用C語言API。Python源碼閱讀者會發現，熟悉API有助於解析CPython的內部工作原理。
要進行Python的C開發，首先需要配置環境。Windows用戶需安裝Visual Studio Build Tools，選擇Python開發和C++桌面開發工作負荷。Mac/Linux用戶則需安裝Python開發包（如GCC）和調試工具（如Windows的Visual Studio自帶工具或Mac/Linux的GDB）。
接下來，我們將通過實例創建一個簡單的Python擴展模塊datetimecpy，模擬官方datetime模塊。我們從編寫Python調用代碼開始，然後用C語言實現，包括頭文件引入、定義now方法、注冊方法、模塊定義、以及將模塊嵌入到Python解釋器中。
通過本章，你將掌握創建C擴展模塊的基礎步驟。在後續章節，我們將深入講解PyObject對象及其在C語言API中的應用。