用以太坊好還是python好

❶ 大數據好還是python好

二者沒有必然聯系 一個是動態腳本語言 一個是生態圈（包含了很多大數據技術 spark hadoop storm等等）
語言只是技術的基礎 服務於技術
建議首學Java 其次Python scala 基礎牢固了學習大數據
望採納 謝謝

❷ 以太坊編程語言Serpent與Python的區別，有什麼優點

mps()函數執行和mp()函數相同的序列化。取代接受流對象並將序列化後的數據保存到磁碟文件，這個函數簡單的返回序列化的數據。
loads()函數執行和load()函數一樣的反序列化。取代接受一個流對象並去文件讀取序列化後的數據，它接受包含序列化後的數據的str對象, 直接返回的對象。

❸ 大數據和python 哪個就業好

python作為一門高級編程語言，它的誕生雖然很偶然，但是它得到程序員的喜愛卻是必然之路，Python入門簡單，相比於其他語言，初學者很容易入門，除此之外，Python還具有以下優點：
1. 簡單：Python奉行簡潔主義，易於讀寫，它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2. 免費：Python是開源軟體。這意味著你不用花一分錢便能復制、閱讀、改動它，這也是Python越來越優秀的原因——它是由一群希望看到一個更加優秀的Python的人創造並經常改進著的。
3. 兼容性：Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
4. 面向對象：Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。
5. 豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。
6. 規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。
7. 可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然後在你的Python程序中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。
Python的學習強度相對於其他的一些編程語言普遍公認的簡單，0基礎也可輕松學會，而且發展前景好，在人工智慧、大數據、雲計算等領域均得到了廣泛的應用，且現階段人才緊缺，薪資普遍高於其他編程語言，因此，是IT轉型的好選擇！

❹ python和前端哪個好

Python和前端那個好，這個是要看你是為了就業還是為了什麼。
如果你是為了就業的話，是Python毋庸置疑是比前端好的很多的，畢竟現在Python因為人工智慧處於一個風口浪尖上面，俗話說：豬站在風口上都能起飛。
再則Python的就業方向很廣，沒有前端那麼狹隘。
Python可以做web開發 自動化運維 運維開發 自動化測試 大數據 數據分析 爬蟲 科學計算 機器學習 人工智慧。
總結：所以Python比前端好

❺ 學區塊鏈好還是python

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法。
而python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言。
可以一起學 不沖突 而哪個好 我感覺是python 因為是一種語言可以做很多事。

❻ 長期來看，比特幣和以太坊哪個更值得看好

從貨幣的角度來說，比特幣是真正意義上的貨幣系統，總量固定（2100萬個），而以太幣從貨幣的角度總量是不固定的，可以根據需要增發，所以以太幣是沒有上限。比特幣從長期來看會持續通縮，而以太跟現行法幣體系一樣，會持續通脹。所以從加密貨幣本身角度來講，比特幣會持續增值，而以太則未必（主要看他的發行量）。

❼ Python和perl各有什麼特點和優勢，哪個更好一些

perl是駱駝，python是蟒蛇，優勢或者兩者差異可以用 perl vs python這些來google一下獲得別人的看法。 perl代碼比較晦澀，python現在也是linux的標配了。建議python，除非你是要維護老代碼。

❽ 為什麼有那麼多人選擇Python，真的有那麼好嗎

今天我們講的是4個關於Python編程語言的故事，看看為什麼那麼多人選擇Python。
＃1 如果想成為一名程序員？快點學會Python
作為一個計算機初級愛好者，據我們這些年敲過的代碼所反饋（是的，我的代碼是有靈魂的），他們還是比較喜歡Python，因為Python干凈利索，簡單直接。
Python編寫代碼的速度非常的快，而且非常注重代碼的可讀性，非常適合多人參與的項目。
它具備了比以前傳統的腳本語言更好的可重用性，維護起來也很方便。與現在流行的編程語言Java、C、C++等相比較，同樣是完成一個功能，Python編寫的代碼短小精幹，開發的效率是其它語言的好幾倍。
所以如果你想嘗試成為程序員，Python將會是一個重要的選擇。
＃2 想要高薪嗎？成為一名Python程序員吧！
在由Indeed.com創建並由codementor.io發布的2016年開發人員薪水研究中，發現Python開發人員的平均工資是107,000美元：
基於這項研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java將讓你賺更多的錢（PHP墊底）。
我們可以看到，Swift下面緊隨其後就是Python和Ruby：前五個中只有兩種腳本語言。
而作為大數據時代，Python排名如此靠前，自然可以理解。
在未來，鑒於Python不僅是一種通用的編程語言，而且也是一門科學的編程語言，我們很快就會看到學習Python將會獲得更高的回報，掙得更多。
＃3 Python是AI和機器學習的未來
Python編程語言目前正在推動科學編程普及，但原來的情況並非總是如此。
多年來，學者和私人研究人員一直使用MATLAB語言進行科學研究。
這一切都開始隨著Python數值計算引擎（如NumPy和SciPy）的發布而改變，允許通過單個「import」語句後跟一個函數調用來完成復雜的計算。
雖慢但確實，Python開始接管作為計算機科學研究的首選語言。
Python是人工智慧的未來。
因為考慮到語言的靈活性，其速度以及提供的機器學習功能庫（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我們將繼續看到Python在機器學習領域占據主導地位。
此時，在我心中毫無疑問：如果你對人工智慧或者大數據有那一丁點的興趣，你都應該學習一下Python。
＃4 想學網路爬蟲、數據分析，卻不想成為專業碼農，那就就用Python吧
大數據與人工智慧時代的到來，讓越來越多的專業，除了本身專業知識的學習，也需要網路採集和數據分析的技能，因為數據儼然已成為價值評估的一種標准。
因為出行數據，滴滴知道你是一個愛爬山的人；
因為通信數據，中國移動知道你是一個跟父母很親近的人；
因為購物數據，阿里巴巴知道你現在還是單身。
而這一切的結論的背後，可以基本上說是數據挖掘的功勞。而作為一名非專業的銷售人員、金融人員，想做一次數據分析初體驗，Python無疑是最適合的入門語言。
為什麼這么講呢？
相比較java、C++，Python似乎更適合非計算機的人學習數據分析、大數據和人工智慧。
因為Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

❾ 前端好入門還是Python好入門

入門都是比較簡單的，如果說哪一個更簡單，個人覺得還是前端開發吧