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1.Python解釋器

他的執(zhí)行力比較低，原因是他是一邊翻譯一邊執(zhí)行所以比較的低。但是解釋器的實現(xiàn)較為簡單，而且編寫源程序的高級語言可以使用更加靈活和富于表現(xiàn)力的語法。Python是現(xiàn)在的代碼時代，需要運用到的代碼的到的是一個包含Python

2.Java和Python的不同

Python是簡單已讀的高級編程語言，因為靈活強大給很多人帶來了“生產力”的大幅提高！它是一種解釋型的編程語言，不需要編譯而是一邊執(zhí)行一邊翻譯代碼。Java支持封裝、繼承多態(tài)這三大面向對象的核心能力，這使它成為標準的面向對象語言。

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3.Python語言培訓

這種情況至少持續(xù)了半年，我突然反應過來這樣不行，我工作輕松還有雙休，每天閑暇時間不如去學學新技能，說干就干！經過一系列編程語言的對比和自身條件，我選擇了適合零基礎入門的Python語言。反正我看得是有點懵的，可能由于我是文科生沒接觸過編程的原因吧。

4.Python編程語言的學習

但無論是hadoop還是Python編程語言的學習，你都要對自己規(guī)劃一套系統(tǒng)的學習路線，因為開發(fā)語言*的特點就是成體系，要想應用它進行開發(fā)工作，那么就一定要有一個系統(tǒng)的學習過程，每個階段對應不同的知識點學習，像語言基礎、數(shù)據(jù)存儲、架構設計、框架學習等等都是需要層層遞進的?？紤]到學習難度和學習路線，hadoop會更容易上手，入門的難度會低一點，因為一些比較熱門的的大數(shù)據(jù)框架也都是根據(jù)它上面進行延伸發(fā)展而來。

5.python技術和架構

我以AB實驗平臺為例，簡單介紹一下我們整體的技術棧和架構。AB實驗平臺整個產品的技術架構包括指標建設模塊、數(shù)據(jù)分流模塊等，以及底層的查詢引擎能力。指標建設模塊負責數(shù)據(jù)的接入和清洗，包括整個AB實驗平臺數(shù)據(jù)體系的建設。數(shù)據(jù)分流模塊模塊主要是根據(jù)不同用戶實時決定用戶屬于的實驗組。

6.更為強大的Python

應用模塊不僅讓我們改變了過去一個文件通篇編寫一個程序的方式，更給我們打開了Python強大的庫的大門。從此，我們每個人都不再是孤零零的開發(fā)者，而會因為庫的存在和應用連接在一起，共同創(chuàng)造一個更為強大的Python。

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