【8大编程语言的适用领域】先别着急选语言学编程,先看它们能干嘛

铭飞MCMS源码部署 文章目录前言一、下载铭飞源码二、部署源码1.使用IDEA打开源码2.配置tomcat环境2.1下载tomcat并测试是否可以成功启动(此处不赘述)2.2在IDEA中安装tomcat环境并配置3.添加数据库,并配置3.1新建数据库3.2 导入sql配置三、启动测试 前言 铭飞MCMS基于IDEA、tomcat和mysql的环境搭建。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、下载铭飞源码 gitee:https://gitee.com/mingSoft/MCMS/releases(各种版本按需下 阅读详情

简介

很多人学编程经常是脑子一热然后就去网上一搜资源就开始学习了,但学到了后面发现目前所学的东西并不是自己最喜欢的,要考虑自己以后想做什么,好像自己更喜欢另一个技术,感觉自己学错了,于是乎又去学习别的东西。

结果竹篮打水一场空,前面所付出的努力都白费了,甚至有人还花了钱买了课,这个实在是划不来。

所以在你学一门编程语言之前,一定要弄清楚它适用于什么领域。龙叔今天就来给大家讲讲8大主流编程语言的使用领域,看看它们学完能干什么。

一、C语言

C语言的主要应用领域是操作系统、嵌入式和服务器这三块,它是一门强大的被广泛运用于底层的高级语言,比如说微软的Windows系统占据着全球90%以上的操作系统份额,而它的内核就是用C语言写的。

毫不客气地说,如果C语言排第二的话,没人敢排第一。不过C语言也是出了名的难学,市面上真正懂C的人并不多,如果你精通C语言,那么收入必然不会低。

二、Java

Java主要用于企业级应用开发、网站平台开发、移动领域的手机游戏和移动android开发,举个例子吧,几乎所有的交易网站(淘宝,天猫,京东等)的保险和金融等网站都是用的Java做开发。很多大公司都使用Java开发,选择考虑到:成熟,稳定,安全,便捷。毕竟谁都不想去做小白鼠试错

Java是目前市面上找工作机会最多但也同样竞争最激烈的一门语言,相对于C语言来说,Java更容易学一些。

三、C++

C++主要用于游戏领域、办公软件、图形处理、网站、搜索引擎、图形界面层、关系型数据库、浏览器、软件开发、集成环境IDE等等,太多了。龙叔也给大家举个例子,我们来看一下用C++写的游戏引擎的代表作
在这里插入图片描述
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C++在目前的招聘情况中,招聘数量仅次于Java,它的学习难度也不低。

四、Python

Python的主要应用领域是爬虫、数据分析、自动化测试和机器学习,还有一些中小企业会用它做后端开发,也是比较容易学的一门语言。

尽管目前Python在所有编程语言排行中已经高居第一,但它依然是饱受争议,这也很正常,毕竟学习和使用Python的人也不止程序员,还有其他岗位的人,比如运营,甚至财务。

我查了一下目前的招聘情况,目前的话Python的招聘数量比以前多了很多,已经达到了Java的2/3了,大家可以去前程无忧看一下就知道了。

五、C#

C#主要用于Windows运用、商业应用和软件开发领域,比如网站,b/s应用系统,c/s桌面应用系统,手机wf7游戏开发,手机应用开发,xna游戏开发等等,近几年的话也是势头不错。

六、JavaScript

JavaScript以前大多用于前端开发,同时也奠定了它在web前端不可撼动的地位,但现在的JavaScript可不只是前端,后端也可以用Node.js来做,可谓是前后端开发必学JavaScript。

七、PHP

相信很多人都听过“PHP是世界上最好的语言”这种说法,曾经PHP在web开发方面确实占据着很大的市场比例,甚至还多于Java。但其实PHP并没有多强,它也只能用于web开发,任何能用PHP做的东西,其他语言都能做。

它之所以流行起来,是得益于它易学、开发容易且维护方便的特点。不过这几年势头不太好,在前十的编程语言排名中已经摇摇欲坠了,市面上的招聘数量也下滑了很多。

八、Go

全称Golang,简称GO语言,谷歌的“孩子”,它主要用于区块链技术和后端服务器应用,在去年的时候Go开始火起来了,为什么会火起来,你大致可以这么理解:

  • C++默认完全相信人类,所有权力交给了开发者;Java完全不相信人类,把人的权力锁到JVM的沙箱里,但是给开发者提供了更友好的编码方式。
    Golang,试图在调和这两个矛盾。 .
    而Rust更激进,既不相信人类,也不考虑对开发者友好,你可以简单地认为,Rust在试图让开发者创作更容易让机器处理的代码,从而实现最高的性能。

言尽于此,希望对你有所帮助

原文档地址:https://sslljy.blog.youkuaiyun.com/article/details/123008613

持续更新

更新:2022年7月11日
数据分析实战:如何用皮尔逊相关系数避免伪相关陷阱(附Python代码) 本文通过实战案例与Python代码,深入解析了皮尔逊相关系数在数据分析中的应用与常见陷阱。文章重点揭示了如何识别与避免由混杂变量导致的伪相关,并介绍了通过可视化、敏感性分析、分层分析与偏相关分析等方法来检验相关性的可靠性,帮助分析师建立严谨的相关性思维。 阅读详情

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