学习python与c语言哪个好？
这个问题可以说是编程学习领域里一个永恒的讨论点，很多人在刚踏入编程世界时都会纠结于此。其实，“哪个更好”没有绝对的答案，更关键的是“哪个更适合你”，以及你学习的目标是什么。
为了让你有个更清晰的认识，咱们掰开了揉碎了聊聊 Python 和 C 语言各自的特点、优势、学习曲线以及适合的应用场景。
Python：易学易用，万能胶水
1. 易学性：
这是 Python 最为突出的优点。它的语法设计非常简洁、清晰，接近自然语言。你可能不需要花太多时间去理解复杂的内存管理、指针等概念，就能很快写出能运行的代码。
代码阅读性强： Python的代码块是用缩进来区分的，这强制你写出结构清晰的代码，读起来像一篇通顺的文章。
丰富的库： Python拥有一个极其庞大且活跃的社区，提供了海量现成的库（module），涵盖了从数据科学、人工智能、Web开发、自动化脚本到网络编程的方方面面。这意味着你很少需要“从零开始造轮子”。
动态类型： 你不需要提前声明变量的类型，Python会根据赋值自动判断。这在开发初期能大大加快速度，但也要注意，这可能在后期带来一些潜在的类型错误。
2. 学习曲线：
平缓。对于初学者来说，Python的学习曲线非常友好。你可能只需要几周的时间就能掌握基本的编程概念，并开始尝试一些有趣的项目。
3. 适合场景：
Python的“万能”属性让它几乎无处不在：
数据科学与机器学习/人工智能： 这是Python目前最闪耀的领域。NumPy, Pandas, SciPy, Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch等库是这个领域的基石。如果你对分析数据、训练模型、开发AI应用感兴趣，Python是你的首选。
Web开发： Django、Flask等成熟的Web框架让Python在后端开发中占据重要地位。
自动化脚本： 无论是系统管理、文件处理、网络爬虫还是日常重复性任务的自动化，Python都能派上大用场。
科学计算： 在学术研究和工程领域，Python也越来越受欢迎。
教育： 由于其易学性，Python常被用作入门编程语言。
4. 缺点：
执行效率： 相对于C语言这类编译型语言，Python作为解释型语言，在执行速度上通常会慢一些。对于对性能要求极高的底层系统、游戏引擎等场景，Python可能不是最佳选择。
内存消耗： Python的动态类型和自动内存管理（垃圾回收）机制，虽然方便了开发者，但也会带来相对较高的内存消耗。
C语言：底层操控，效率之王
1. 掌控力：
C语言提供了对计算机硬件的低级访问能力。你需要手动管理内存（申请、释放），理解指针的概念，这使得你可以更精细地控制程序如何运行，如何使用资源。
性能卓越： C语言编译后生成机器码，执行效率极高，非常接近硬件。这使得它成为系统编程、嵌入式开发的首选。
指针： 这是C语言的精髓，也是许多初学者感到头疼的地方。掌握指针意味着你能直接操作内存地址，实现高效的数据结构和算法。
面向过程： C语言是一种面向过程的语言，更强调“如何做”，而不是“是什么”。
2. 学习曲线：
陡峭。C语言的学习曲线相对陡峭，尤其是指针、内存管理、位运算等概念，需要投入更多的时间和精力去理解和掌握。初学者很容易在这些地方遇到困难，导致挫败感。
3. 适合场景：
C语言的强大在于它的底层能力和效率：
操作系统开发： Linux、Windows等操作系统的核心很大一部分是用C语言编写的。
嵌入式系统： 各种微控制器、单片机、物联网设备等，由于资源有限，对性能和内存要求极高，C语言是无可替代的选择。
驱动程序开发： 硬件驱动程序通常需要直接与硬件交互，C语言是理想选择。
游戏引擎： 许多高性能的游戏引擎（如Unreal Engine）的核心部分使用C++（C语言的超集），但C语言也是其重要的组成部分。
高性能计算： 对计算速度要求极致的领域，C语言及其衍生语言（如C++）仍然是主流。
编译器和解释器： 很多编程语言的编译器和解释器本身就是用C或C++编写的。
4. 缺点：
开发效率： 相较于Python，C语言的开发效率较低。编写同样功能的代码，C语言可能需要更多的代码量，而且容易出错，尤其是在内存管理方面。
安全隐患： 不当的内存管理（如缓冲区溢出、野指针）是C语言程序中常见的安全漏洞，也容易导致程序崩溃。
缺乏高级抽象： C语言本身提供的抽象层级较低，很多高级功能需要自己实现或依赖外部库。
那么，到底该怎么选？
与其问“哪个更好”，不如问“我为什么要学习编程？我的目标是什么？”
如果你是编程新手，并且：
对数据科学、机器学习、人工智能、Web开发、自动化脚本等领域感兴趣。
希望快速入门，看到成果，建立信心。
享受简洁、高效的开发体验。
不介意在某些性能敏感的场景下，可以通过其他方式（如调用C/C++库）来弥补。
那么，从 Python 开始学习绝对是一个明智的选择。 Python能让你更快地理解编程的基本思想，并通过实践项目获得成就感，为将来学习更底层、更复杂的语言打下良好的基础。
如果你：
对计算机底层原理、操作系统、硬件交互有浓厚兴趣。
立志于从事嵌入式开发、驱动开发、系统编程或对程序性能有极致追求。
不害怕挑战，愿意花更多时间和精力去钻研复杂的概念（如指针、内存管理）。
希望深入理解程序是如何在计算机上运行的。
那么，直接学习 C 语言会让你受益匪浅。 C语言的学习过程虽然艰辛，但它能为你打下最坚实的计算机科学基础，让你在理解其他语言和系统时，会有一个更深的视角。
更进一步的思考：
“先学哪个，后学哪个？” 很多经验丰富的开发者会建议先学 Python 入门，建立起编程思维和解决问题的能力，之后再学习 C 语言。因为Python的易学性可以帮助你克服最初的门槛，而C语言的知识则会在你理解了基本编程概念后，更容易被吸收和理解。
“能不能都学？” 当然可以！事实上，很多优秀的开发者都会掌握不止一种编程语言。Python 和 C 语言虽然有很大差异，但它们在很多地方是相辅相成的。例如，很多 Python 的高性能库底层就是用 C 语言编写的。了解 C 语言，能让你更深入地理解 Python 的工作原理，甚至能够为 Python 编写扩展模块。
总结一下：
Python： 易学，开发效率高，应用广泛，是入门和快速实现想法的绝佳选择，尤其适合数据科学、AI、Web开发等。
C语言： 学习曲线陡峭，但提供了极致的控制力和性能，是系统底层、嵌入式、驱动开发等领域的王者。
我的个人建议是：
如果你是初学者，没有任何编程基础，强烈推荐从 Python 开始。 它的学习曲线平缓，社区庞大，能让你快速体验编程的乐趣，解决实际问题。当你掌握了 Python，并且对编程有了更深的理解后，再根据你的兴趣和职业规划去学习 C 语言，你会发现，那些曾经让你头疼的 C 语言概念，在有了 Python 的铺垫后，理解起来会更容易。
最终的选择，取决于你的热情、你的目标以及你愿意投入的时间和精力。祝你在编程的道路上，学有所成！
为了让你有个更清晰的认识，咱们掰开了揉碎了聊聊 Python 和 C 语言各自的特点、优势、学习曲线以及适合的应用场景。
Python：易学易用，万能胶水
1. 易学性：
这是 Python 最为突出的优点。它的语法设计非常简洁、清晰，接近自然语言。你可能不需要花太多时间去理解复杂的内存管理、指针等概念，就能很快写出能运行的代码。
代码阅读性强： Python的代码块是用缩进来区分的，这强制你写出结构清晰的代码，读起来像一篇通顺的文章。
丰富的库： Python拥有一个极其庞大且活跃的社区，提供了海量现成的库（module），涵盖了从数据科学、人工智能、Web开发、自动化脚本到网络编程的方方面面。这意味着你很少需要“从零开始造轮子”。
动态类型： 你不需要提前声明变量的类型，Python会根据赋值自动判断。这在开发初期能大大加快速度，但也要注意，这可能在后期带来一些潜在的类型错误。
2. 学习曲线：
平缓。对于初学者来说，Python的学习曲线非常友好。你可能只需要几周的时间就能掌握基本的编程概念，并开始尝试一些有趣的项目。
3. 适合场景：
Python的“万能”属性让它几乎无处不在：
数据科学与机器学习/人工智能： 这是Python目前最闪耀的领域。NumPy, Pandas, SciPy, Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch等库是这个领域的基石。如果你对分析数据、训练模型、开发AI应用感兴趣，Python是你的首选。
Web开发： Django、Flask等成熟的Web框架让Python在后端开发中占据重要地位。
自动化脚本： 无论是系统管理、文件处理、网络爬虫还是日常重复性任务的自动化，Python都能派上大用场。
科学计算： 在学术研究和工程领域，Python也越来越受欢迎。
教育： 由于其易学性，Python常被用作入门编程语言。
4. 缺点：
执行效率： 相对于C语言这类编译型语言，Python作为解释型语言，在执行速度上通常会慢一些。对于对性能要求极高的底层系统、游戏引擎等场景，Python可能不是最佳选择。
内存消耗： Python的动态类型和自动内存管理（垃圾回收）机制，虽然方便了开发者，但也会带来相对较高的内存消耗。
C语言：底层操控，效率之王
1. 掌控力：
C语言提供了对计算机硬件的低级访问能力。你需要手动管理内存（申请、释放），理解指针的概念，这使得你可以更精细地控制程序如何运行，如何使用资源。
性能卓越： C语言编译后生成机器码，执行效率极高，非常接近硬件。这使得它成为系统编程、嵌入式开发的首选。
指针： 这是C语言的精髓，也是许多初学者感到头疼的地方。掌握指针意味着你能直接操作内存地址，实现高效的数据结构和算法。
面向过程： C语言是一种面向过程的语言，更强调“如何做”，而不是“是什么”。
2. 学习曲线：
陡峭。C语言的学习曲线相对陡峭，尤其是指针、内存管理、位运算等概念，需要投入更多的时间和精力去理解和掌握。初学者很容易在这些地方遇到困难，导致挫败感。
3. 适合场景：
C语言的强大在于它的底层能力和效率：
操作系统开发： Linux、Windows等操作系统的核心很大一部分是用C语言编写的。
嵌入式系统： 各种微控制器、单片机、物联网设备等，由于资源有限，对性能和内存要求极高，C语言是无可替代的选择。
驱动程序开发： 硬件驱动程序通常需要直接与硬件交互，C语言是理想选择。
游戏引擎： 许多高性能的游戏引擎（如Unreal Engine）的核心部分使用C++（C语言的超集），但C语言也是其重要的组成部分。
高性能计算： 对计算速度要求极致的领域，C语言及其衍生语言（如C++）仍然是主流。
编译器和解释器： 很多编程语言的编译器和解释器本身就是用C或C++编写的。
4. 缺点：
开发效率： 相较于Python，C语言的开发效率较低。编写同样功能的代码，C语言可能需要更多的代码量，而且容易出错，尤其是在内存管理方面。
安全隐患： 不当的内存管理（如缓冲区溢出、野指针）是C语言程序中常见的安全漏洞，也容易导致程序崩溃。
缺乏高级抽象： C语言本身提供的抽象层级较低，很多高级功能需要自己实现或依赖外部库。
那么，到底该怎么选？
与其问“哪个更好”，不如问“我为什么要学习编程？我的目标是什么？”
如果你是编程新手，并且：
对数据科学、机器学习、人工智能、Web开发、自动化脚本等领域感兴趣。
希望快速入门，看到成果，建立信心。
享受简洁、高效的开发体验。
不介意在某些性能敏感的场景下，可以通过其他方式（如调用C/C++库）来弥补。
那么，从 Python 开始学习绝对是一个明智的选择。 Python能让你更快地理解编程的基本思想，并通过实践项目获得成就感，为将来学习更底层、更复杂的语言打下良好的基础。
如果你：
对计算机底层原理、操作系统、硬件交互有浓厚兴趣。
立志于从事嵌入式开发、驱动开发、系统编程或对程序性能有极致追求。
不害怕挑战，愿意花更多时间和精力去钻研复杂的概念（如指针、内存管理）。
希望深入理解程序是如何在计算机上运行的。
那么，直接学习 C 语言会让你受益匪浅。 C语言的学习过程虽然艰辛，但它能为你打下最坚实的计算机科学基础，让你在理解其他语言和系统时，会有一个更深的视角。
更进一步的思考：
“先学哪个，后学哪个？” 很多经验丰富的开发者会建议先学 Python 入门，建立起编程思维和解决问题的能力，之后再学习 C 语言。因为Python的易学性可以帮助你克服最初的门槛，而C语言的知识则会在你理解了基本编程概念后，更容易被吸收和理解。
“能不能都学？” 当然可以！事实上，很多优秀的开发者都会掌握不止一种编程语言。Python 和 C 语言虽然有很大差异，但它们在很多地方是相辅相成的。例如，很多 Python 的高性能库底层就是用 C 语言编写的。了解 C 语言，能让你更深入地理解 Python 的工作原理，甚至能够为 Python 编写扩展模块。
总结一下：
Python： 易学，开发效率高，应用广泛，是入门和快速实现想法的绝佳选择，尤其适合数据科学、AI、Web开发等。
C语言： 学习曲线陡峭，但提供了极致的控制力和性能，是系统底层、嵌入式、驱动开发等领域的王者。
我的个人建议是：
如果你是初学者，没有任何编程基础，强烈推荐从 Python 开始。 它的学习曲线平缓，社区庞大，能让你快速体验编程的乐趣，解决实际问题。当你掌握了 Python，并且对编程有了更深的理解后，再根据你的兴趣和职业规划去学习 C 语言，你会发现，那些曾经让你头疼的 C 语言概念，在有了 Python 的铺垫后，理解起来会更容易。
最终的选择，取决于你的热情、你的目标以及你愿意投入的时间和精力。祝你在编程的道路上，学有所成！
网友意见
python 和 c 都挺好，最完美的情况肯定是两个都学。
特别是计算机专业的同学，本身就会学c语言，那么在掌握了c的前提下，学个python不在话下。
但如果不是计算机专业的同学，想要学习下编程，没有很多基础的前提下，我推荐你学python。
python相对来说是很简单的，另外入门也快。
弄清楚动机的好处是可以帮助你弄清楚最终目标，以及一条学习起来轻松有趣的路线。在准备学习Python时，不用有一个确切的项目，一个你感兴趣的领域就可以。例如：
- 机器学习
- 人工智能
- 网站制作
- 游戏类
- 数据处理与分析
- 硬件/传感器/机器人
- 自动化工作脚本
详细内容可查看以下：
另外编程语言种类繁多，
把编程比作做菜吃饭的话[1]
机器语言 自己种地种麦子，自己取火，自己打猎。
汇编 自己磨面，自己杀鸡，自己做面条 ，自己找锅。
C 一把菜刀一口炒锅，一个很好用的灶，隔壁有个菜市场。
java 碎菜器，切菜机，绞肉机，和面机，烤箱，微波炉……
php 麦当劳的后厨。在快餐方面口味和效率综合起来确实很好，但让它秀个刀功煲个汤它就很尴尬了。
python 大超市的速冻柜台，要成品有成品，要半成品有半成品，什么都有。如果你足够懒，甚至不用关心这东西怎么做的，用什么材料，只管吃就行。加工食材方便，微波炉按几个钮。它能让你快速获得一桌还能吃的饭，但是深究口味火候什么的不那么容易。
javascript 之前是一套很好用的野营炊具，可惜灶台是纸糊的，干不了大活。后来google给它换了个钢的，现在能干的事情越来越多了。
C++ 一套顶级厨具，光刀就十几把，切肉的切片的雕花的。。。锅有爆炒的闷烧的平底煎肉的煎蛋的炖汤的。。。 这套东西在大神手里那是相当趁手，理论上可以做出任何食物。一般人用着嫌麻烦，能改用别的就改别的了。有人试图用二十一天掌握这套工具的用法，结果往往是玩刀伤了自己，或者是炸了厨房。
Matlab：大规模生产一系列零食和快餐的工厂。这东西一般程序员不吃，但是有一群工科生和部分理科生爱不释手。
R：一个小的零食工厂，专门生产给学统计的人吃的东西。
Julia：也是卖零食的，而且声称比python、matlab、R家的好吃。可惜目前做得东西不多，也没多少人吃。
以下是各种语言都包含的项目库，可以尽情挑选自己钟意的。
参考
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