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1.Python解释器

他的执行力比较低，原因是他是一边翻译一边执行所以比较的低。但是解释器的实现较为简单，而且编写源程序的高级语言可以使用更加灵活和富于表现力的语法。Python是现在的代码时代，需要运用到的代码的到的是一个包含Python

2.Java和Python的不同

Python是简单已读的高级编程语言，因为灵活强大给很多人带来了“生产力”的大幅提高！它是一种解释型的编程语言，不需要编译而是一边执行一边翻译代码。Java支持封装、继承多态这三大面向对象的核心能力，这使它成为标准的面向对象语言。

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3.Python语言培训

这种情况至少持续了半年，我突然反应过来这样不行，我工作轻松还有双休，每天闲暇时间不如去学学新技能，说干就干！经过一系列编程语言的对比和自身条件，我选择了适合零基础入门的Python语言。反正我看得是有点懵的，可能由于我是文科生没接触过编程的原因吧。

4.Python编程语言的学习

但无论是hadoop还是Python编程语言的学习，你都要对自己规划一套系统的学习路线，因为开发语言*的特点就是成体系，要想应用它进行开发工作，那么就一定要有一个系统的学习过程，每个阶段对应不同的知识点学习，像语言基础、数据存储、架构设计、框架学习等等都是需要层层递进的。考虑到学习难度和学习路线，hadoop会更容易上手，入门的难度会低一点，因为一些比较热门的的大数据框架也都是根据它上面进行延伸发展而来。

5.python技术和架构

我以AB实验平台为例，简单介绍一下我们整体的技术栈和架构。AB实验平台整个产品的技术架构包括指标建设模块、数据分流模块等，以及底层的查询引擎能力。指标建设模块负责数据的接入和清洗，包括整个AB实验平台数据体系的建设。数据分流模块模块主要是根据不同用户实时决定用户属于的实验组。

6.更为强大的Python

应用模块不仅让我们改变了过去一个文件通篇编写一个程序的方式，更给我们打开了Python强大的库的大门。从此，我们每个人都不再是孤零零的开发者，而会因为库的存在和应用连接在一起，共同创造一个更为强大的Python。

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