c++如此繁琐，为什么大学不直接开展python课程？
你这个问题触及了很多计算机科学专业学生的心声。说 C++ 繁琐，这绝对不是空穴来风。从初学者的角度来看，C++ 的确有太多需要掌握的概念，而且这些概念往往紧密关联，牵一发而动全身。
C++ 的“繁琐”体现在哪儿？
手动内存管理： 这是 C++ 最让人头疼的地方之一。你需要自己声明变量的内存空间，并在不再需要时手动释放（`new` 和 `delete`）。搞错了，轻则内存泄漏，程序运行效率下降，重则导致程序崩溃，甚至影响整个系统的稳定性。Python 则有自动垃圾回收机制，开发者可以专注于解决问题本身，而不是纠结于内存的生死。
指针和引用： 指针就像一把双刃剑，它赋予了 C++ 强大的底层控制能力，但同时也带来了极大的复杂性。理解指针的含义、解引用、指针运算，以及它们与内存地址的关系，对新手来说就是一个巨大的挑战。引用虽然相对友好一些，但其背后的机制仍然需要深入理解。Python 则完全屏蔽了这些底层细节，我们只需要操作对象本身。
类型系统和模板： C++ 强大的静态类型系统提供了编译时错误检查，这在大型项目中是宝贵的，但对于初学者而言，理解各种数据类型、类型转换、以及模板（泛型编程）的概念，会消耗大量的精力。模板尤其灵活，但也非常复杂，常常伴随着晦涩难懂的编译错误信息。Python 则是动态类型语言，类型检查在运行时进行，这使得代码编写更快速，但有时也可能在运行时才发现类型问题。
语法复杂性和大量“魔法”： C++ 的语法规则非常多，而且存在一些“约定俗成”但又不像字面意思那么直观的用法，比如各种运算符重载、头文件包含、命名空间等等。这些都需要时间去熟悉和掌握。
编译过程： C++ 代码需要经过预处理、编译、汇编、链接等多个步骤才能生成可执行文件。理解这个过程，以及如何处理链接错误，也是学习曲线的一部分。
为什么大学还普遍开设 C++？
尽管 C++ 有这些“门槛”，但大学选择它作为入门语言，背后有几点非常重要的考量：
1. 理解计算机底层运作原理： C++ 被视为“接近硬件”的语言。学习 C++ 能够让学生深入理解计算机内存是如何工作的，数据是如何存储和处理的，程序是如何被编译和执行的。这些底层知识对于理解操作系统的原理、编译器的设计、高性能计算等至关重要。这就像学开车，有些人只想直接开到目的地，而有些人则想了解发动机的构造和传动原理。计算机科学教育，尤其是在学术层面，更倾向于后者。
2. 培养严谨的编程思维： C++ 的强制性要求，比如手动内存管理和严格的类型检查，迫使开发者在编写代码时必须更加谨慎和细致。这有助于培养一种严谨、细致的编程习惯，这种习惯一旦养成，在学习其他语言时会受益匪浅。可以说，C++ 是一个“硬核”的训练营，它能让你在面对复杂问题时，不至于因为对底层缺乏理解而感到束手无策。
3. 性能和效率： 在很多对性能要求极高的领域，比如游戏开发、操作系统内核、嵌入式系统、高性能计算、图形图像处理等，C++ 仍然是无可替代的选择。了解 C++ 的编译优化、内存布局等，能够让你编写出更高效、更快的程序。大学教育需要为学生提供进入这些领域的“敲门砖”。
4. 历史传承和生态系统： C++ 拥有悠久的历史和庞大的生态系统。许多重要的库、框架和现有的大型项目都是用 C++ 编写的。即使不直接使用 C++，理解它的设计思想和编程模式，也有助于理解和维护这些系统。
那么，为什么不直接开展 Python 课程？
虽然 Python 在工业界越来越受欢迎，尤其是在 Web 开发、数据科学、人工智能等领域，但它在计算机科学教育中的地位，目前还无法完全取代 C++，原因如下：
1. “抽象层”太高： Python 封装了太多底层细节，比如内存管理、类型检查等。学生可能能够很快写出可运行的 Python 代码，但他们可能对代码背后的“为什么”不甚了解。就像只学了如何使用计算器，却不知道数学的运算规则一样。
2. 可能导致“浅尝辄止”： 过于简单的入门，有时也可能让学生觉得计算机科学并没有那么复杂，从而缺乏深入探索的动力。当他们遇到需要更底层控制或更高性能的场景时，可能会感到力不从心。
3. 学术研究和理论性： 计算机科学不仅仅是写代码解决实际问题，也包含了很多理论研究。很多算法的设计、分析，以及对计算复杂度的理解，都需要在更接近硬件的语言环境中进行。
未来趋势与可能性：
这并不意味着 Python 没有地位，恰恰相反。很多大学已经开始调整课程设置，将 Python 作为第一门语言或者第二门语言，或者并行开设。
Python 作为“软入门”： 一些学校会先用 Python 教授编程基础概念，比如变量、循环、条件语句、函数等，让学生快速建立编程的信心和兴趣，然后再引入 C++ 来讲解更深入的计算机原理。
Python 在特定方向的课程： 在数据科学、人工智能、Web 开发等专业方向，Python 的课程会更加侧重，甚至成为核心语言。
混合教学： 很多老师会采用混合教学的方式，用 Python 来讲解概念，然后用 C++ 来演示更底层的实现细节。
总而言之，C++ 的“繁琐”是其强大和底层能力的代价，而大学选择它，是为了构建扎实的计算机科学基础，培养严谨的思维，并为学生进入高性能和底层系统领域打下基础。
然而，时代在发展，技术在进步。 随着 Python 的普及和易用性，以及其在各个领域的强大生命力，未来大学的课程设置肯定会更加灵活和多元化。将 Python 融入教学体系，甚至作为某些方向的首选语言，已经成为一种不可逆转的趋势。
所以，抱怨 C++ 繁琐是正常的，也是可以理解的。但理解它在教育体系中的位置和原因，才能更全面地看待这个问题。也许，你的感觉是对的，大学的教学方式也应该与时俱进，但要做到这一点，需要对教育目标、学生能力、以及技术发展方向进行更深入的权衡。
C++ 的“繁琐”体现在哪儿？
手动内存管理： 这是 C++ 最让人头疼的地方之一。你需要自己声明变量的内存空间，并在不再需要时手动释放（`new` 和 `delete`）。搞错了，轻则内存泄漏，程序运行效率下降，重则导致程序崩溃，甚至影响整个系统的稳定性。Python 则有自动垃圾回收机制，开发者可以专注于解决问题本身，而不是纠结于内存的生死。
指针和引用： 指针就像一把双刃剑，它赋予了 C++ 强大的底层控制能力，但同时也带来了极大的复杂性。理解指针的含义、解引用、指针运算，以及它们与内存地址的关系，对新手来说就是一个巨大的挑战。引用虽然相对友好一些，但其背后的机制仍然需要深入理解。Python 则完全屏蔽了这些底层细节，我们只需要操作对象本身。
类型系统和模板： C++ 强大的静态类型系统提供了编译时错误检查，这在大型项目中是宝贵的，但对于初学者而言，理解各种数据类型、类型转换、以及模板（泛型编程）的概念，会消耗大量的精力。模板尤其灵活，但也非常复杂，常常伴随着晦涩难懂的编译错误信息。Python 则是动态类型语言，类型检查在运行时进行，这使得代码编写更快速，但有时也可能在运行时才发现类型问题。
语法复杂性和大量“魔法”： C++ 的语法规则非常多，而且存在一些“约定俗成”但又不像字面意思那么直观的用法，比如各种运算符重载、头文件包含、命名空间等等。这些都需要时间去熟悉和掌握。
编译过程： C++ 代码需要经过预处理、编译、汇编、链接等多个步骤才能生成可执行文件。理解这个过程，以及如何处理链接错误，也是学习曲线的一部分。
为什么大学还普遍开设 C++？
尽管 C++ 有这些“门槛”，但大学选择它作为入门语言，背后有几点非常重要的考量：
1. 理解计算机底层运作原理： C++ 被视为“接近硬件”的语言。学习 C++ 能够让学生深入理解计算机内存是如何工作的，数据是如何存储和处理的，程序是如何被编译和执行的。这些底层知识对于理解操作系统的原理、编译器的设计、高性能计算等至关重要。这就像学开车，有些人只想直接开到目的地，而有些人则想了解发动机的构造和传动原理。计算机科学教育，尤其是在学术层面，更倾向于后者。
2. 培养严谨的编程思维： C++ 的强制性要求，比如手动内存管理和严格的类型检查，迫使开发者在编写代码时必须更加谨慎和细致。这有助于培养一种严谨、细致的编程习惯，这种习惯一旦养成，在学习其他语言时会受益匪浅。可以说，C++ 是一个“硬核”的训练营，它能让你在面对复杂问题时，不至于因为对底层缺乏理解而感到束手无策。
3. 性能和效率： 在很多对性能要求极高的领域，比如游戏开发、操作系统内核、嵌入式系统、高性能计算、图形图像处理等，C++ 仍然是无可替代的选择。了解 C++ 的编译优化、内存布局等，能够让你编写出更高效、更快的程序。大学教育需要为学生提供进入这些领域的“敲门砖”。
4. 历史传承和生态系统： C++ 拥有悠久的历史和庞大的生态系统。许多重要的库、框架和现有的大型项目都是用 C++ 编写的。即使不直接使用 C++，理解它的设计思想和编程模式，也有助于理解和维护这些系统。
那么，为什么不直接开展 Python 课程？
虽然 Python 在工业界越来越受欢迎，尤其是在 Web 开发、数据科学、人工智能等领域，但它在计算机科学教育中的地位，目前还无法完全取代 C++，原因如下：
1. “抽象层”太高： Python 封装了太多底层细节，比如内存管理、类型检查等。学生可能能够很快写出可运行的 Python 代码，但他们可能对代码背后的“为什么”不甚了解。就像只学了如何使用计算器，却不知道数学的运算规则一样。
2. 可能导致“浅尝辄止”： 过于简单的入门，有时也可能让学生觉得计算机科学并没有那么复杂，从而缺乏深入探索的动力。当他们遇到需要更底层控制或更高性能的场景时，可能会感到力不从心。
3. 学术研究和理论性： 计算机科学不仅仅是写代码解决实际问题，也包含了很多理论研究。很多算法的设计、分析，以及对计算复杂度的理解，都需要在更接近硬件的语言环境中进行。
未来趋势与可能性：
这并不意味着 Python 没有地位，恰恰相反。很多大学已经开始调整课程设置，将 Python 作为第一门语言或者第二门语言，或者并行开设。
Python 作为“软入门”： 一些学校会先用 Python 教授编程基础概念，比如变量、循环、条件语句、函数等，让学生快速建立编程的信心和兴趣，然后再引入 C++ 来讲解更深入的计算机原理。
Python 在特定方向的课程： 在数据科学、人工智能、Web 开发等专业方向，Python 的课程会更加侧重，甚至成为核心语言。
混合教学： 很多老师会采用混合教学的方式，用 Python 来讲解概念，然后用 C++ 来演示更底层的实现细节。
总而言之，C++ 的“繁琐”是其强大和底层能力的代价，而大学选择它，是为了构建扎实的计算机科学基础，培养严谨的思维，并为学生进入高性能和底层系统领域打下基础。
然而，时代在发展，技术在进步。 随着 Python 的普及和易用性，以及其在各个领域的强大生命力，未来大学的课程设置肯定会更加灵活和多元化。将 Python 融入教学体系，甚至作为某些方向的首选语言，已经成为一种不可逆转的趋势。
所以，抱怨 C++ 繁琐是正常的，也是可以理解的。但理解它在教育体系中的位置和原因，才能更全面地看待这个问题。也许，你的感觉是对的，大学的教学方式也应该与时俱进，但要做到这一点，需要对教育目标、学生能力、以及技术发展方向进行更深入的权衡。
网友意见
通常是因为已经有现成的设计好了的 C++ 课，但 python 课没有人设计。有人设计有教师愿意开这个课的话，那学校自然就有，所以部分学校确实是有 python 课程的，大概率也是刚好遇上了愿意上 python 课的老师而已。
目前国内高校架构体系下，你设计一门新课程基本上是没多少收益的，主要精力都放在卷科研上边了。
那如果开课当然都是拿着现成教材教案走个形式解决问题，完成自己的课时任务。所以图省事就直接现成的搞C++，也不需要向学校有关部门论证「我为什么要开python课程」，必须明白我国的高校，相当于半个体制内单位，要用体制内的思想来考虑问题。
只要高校对教师的考核重点还是唯科研为纲，那么你就很难看到太多的教学方面的创新。
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