一、python
python比较容易学习，语法很简单，融入了很多现代编程语言的特性。python的库非常丰富，可以迅速地开发程序，无论是网站还是小游戏都非常方便。不过，python的脚本的运行效率较低，不适合对运行效率要求较高的程序。
Python是一种脚本语言。它更适合用来做算法。Python简单易学，对于新手来讲是编程入门的好选择。Python其实也是基于C++创造的，它们的区别主要体现在，C++效率高，编程难；Python效率低，编程简单。比如同样的事情，Python程序员可以很快的写出代码，但机器运行却可能需要成倍于C++的时间；反之，C++程序员编程实现的难度比较大，但在机器上的运行效率很高。因此，很多公司在核心的功能、需要大量运行的部分更倾向于选择C++，而在执行次数不多，但对写代码速度要求比较高的部分则更倾向于使用Python。
（1）用途：爬虫，Web开发，视频游戏开发，桌面GUIs（即图形用户页面），软件开发，架构等。
（2）优势：拥有强大的开源类库，开发效率高，作为Raspberry Pi等新型平台开发基础，易上手。
（3）缺点：运行速度低于编译型语言，在移动计算领域乏力。
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二、java
Java的语法比较规则，采用严格的面向对象编程方法，同时有很多大型的开发框架，比较适合企业级应用。Java的学习曲线较长，不仅要学习语言相关的特性，还要面向对象的软件构造方法，在此之后要学习一些框架的使用方法。
（1）用途：Android & IOS 应用开发，视频游戏开发，桌面GUIs（即图形用户页面），软件开发，架构等。
（2）优势：市场对JAVA开发者需求旺盛，Android开发的基石，java跨平台实现一处编译多处执行，拥有强大的类库，Web开发（主流语言）。
（3）缺点：占用大量的内存，启动时间较长，不直接支持硬件级别的处理。
三、C
C语言的优点：
1.面向过程的语言
C语言是面向过程的语言，在这里用户创建过程或函数来执行他们的任务。面向过程的语言是很容易学，因为它遵循的算法来执行你的语句。要使用面向过程的语言开发程序，你需要画/编写算法，然后开始转换成程序或功能。
2.拥有许多库
C语言中提供了大量的函数其中包括系统生成的函数和用户定义的函数。 C编译器自带的头文件，其中包括可用于开发程序的许多基本功能列表。同时，程序员还可以创建功能，按他们的要求被称为用户生成/定义的函数。
3.编译速度
C编译器产生的机器代码非常快相比其他语言的编译器。 C编译器可以在两秒编译约1000行代码。 C编译器的另一个好处是，它还优化了代码更快的执行速度。
4.易学（语法是接近英语）
C语言的语法是很容易理解的。它使用关键字就像if, else, goto, switch, goto, main等。这类关键词，我们都在我们的日常生活使用的是传达意义或得到一些决定。
5.可移植
C语言的设置是大约3-5 MB。所以，你可以随身携带在你的软盘驱动器或随身碟这种语言。它非常易于安装和操作，又其输出是可以在任何一台电脑，没有任何其他的框架/软件执行的exe文件。
C是高度可移植的语言。这意味着，对于一台计算机编写的C程序可以在另一台计算机上轻松地运行而没有任何变化或做一个小的变化。
6.C语言为许多其他目前已知的语言构建模块。
C语言具有各种各样的数据类型和强大的操作符。由于这个原因，用C语言编写程序是高效，快速和易于理解。
7.只有32 ANSI C关键字和它的长度依赖于它的的内置函数。
有几个标准的函数可用于开发程序。
8.C的另一个重要优势是它能够扩展自己。
一个C程序基本上是那些由C库支持的功能集合，这让我们更容易对我们自己函数添加到C库中。
由于大量功能的可用性，编程任务变得简单。
9.C语言是一种结构化程序设计语言。
这使得用户能够想到一个问题中的功能模块或块的条款。这些模块的集合可以编写一个完整的程序。这种模块化结构，使程序调试，测试和维护变得更加容易。
C语言的缺点：
1.面向对象编程功能（OOPs）
面向对象编程的特点是C语言缺少的，你只能使用面向过程的语言来开发程序。C没有的OOPs概念，这就是为什么C ++被开发。
2.运行时类型检查是不可用
在C语言没有规定运行时类型检查，比如我传递浮点值，而接收参数为整数类型那么值将会被改变，它不会给任何类型的错误信息。
3.命名空间功能
C不提供的命名空间功能，让你是不能够在一个范围内再次使用相同的变量名。如果命名空间功能可用的话，那么你可以能够重复使用相同的变量名。
4.构造函数和析构函数不可用
C不提供面向对象的特性，因此它不具有构造和析构功能。构造函数和析构函数用于构造对象和销毁对象。因此，在C语言中，你必须通过方法或者以其他方式来手动实现变量的析构和构造。
2. 最常用Python开源框架有哪些
django
flask等等
建议先把django学会，慢慢来，举一反三。前期比较困难。
3. python是开发BS还是CS的啊
Python是一种通用的编程语言，B/S和C/S都能做
Python做的网站不像php和ASP.Net，一般都不带扩展名py的
国内用Python支撑的网站比较少，比如有豆瓣：http://www.douban.com/
4. Python几种主流框架比较
Django：Python界最全能的Web开发框架，各种功能完备，可维护性和开发速度都非常强大。常有人说Django慢，其实主要慢在Django
ORM与数据库的交互上，所以是否选择使用Django，取决于项目对数据库交互性的要求以及各种优化。
而对于Django的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过Celery等解决，不算是什么根本问题。Django代表的项目有：Instagram、guardian等。
Flask：属于微框架的典范，也是Python代码写的最好的项目之一。Flask框架的灵活性很高，但也是一把双刃剑，能用好Flask的，可以做成Pinterest，用不好就没有什么太大的作用了。Flask虽然属于微框架，但也可以做成规模化的Flask，加上flask可以自由选择自己的数据库交互组件，再加上celery+redis等异步特性以后，flask框架的性能非常不错，之所以很多团队选择flask框架，主要原因就是对灵活性的要求。
Tornado：天生异步，性能强悍，这是它的代名词。对比Django而言，Tornado属于较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。不过，随着项目的不断壮大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候Tornado就是非常不错的选择。代表项目：知乎等。
5. Python中的爬虫框架有哪些呢
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
6. Python 适合开发什么
Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！
7. 云服务器支持C++开发的cs架构吗
如你所述，据我所知 新浪的SAE的云服务器只支持php，python和jsp这三种脚本语言。目前需要付月租费的腾讯云服务器可以满足你的要求，支持很多语言的开发，不过环境需要你自己搭建的，你可以上网搜到需要哪些代码包，腾讯云官方也有一些说明文档的，我试过，支持cs架构。个人水平有限，希望回答能让你满意。(*^__^*) 嘻嘻……
8. Python的爬虫框架有哪些
向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
以上就是分享的Python爬虫一般用的十大主流框架。这些框架的优缺点都不同，大家在使用的时候，可以根据具体场景选择合适的框架。
9. 如何通过python获取应用程序里列表的值
界面自动化是相当困难的，成本也高
测试还不如在代码里多加点辅助代码，测试的时候不依赖界面就方便了
另wpf的mvvm模式之所以受欢迎，原因之一就是因为对测试的友好，大多数情况下要相信binding的可靠性（因为这是由微软保证）测试只需要验证数据即可
10. 有没有用python实现的，可以测C/S架构的自动化测试工具
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