大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，关于python学习地址编译的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习地址编译的解答，让我们一起看看吧。
python回文数如何编译？
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 def ishuiweinum(num): if not isinstance(num,int): return False if num0: numlist.append(num%10) num/=10 reverselist=numlist[:] reverselist.reverse() return reverselist==numlist if __name__=='__main__': print(ishuiweinum(12345)) print(ishuiweinum(1234321))
python的程序可以编译成二进制可执行文件么？
汇编可以直接操作硬件，而c语言则对这些底层操作进行了一定程度的封装，而封装就意味着执行过程复杂度的增加。所以说，虽然二者最后实现的效果是一样的，但后者的执行过程要比前者复杂，编译成的二进制代码也就有所不同。
为什么即使Python的效率比其他编译型语言低几个数量级，Dropbox等大型服务仍使用它作为主要语言？
使用什么语言需要看做什么工作，工作任务分为IO密集型和计算密集型，IO密集型工作很多时候需要等待IO，所以Python和C效率虽然差很多，但是由于等待时间是大头，那么他们使用起来差别就没区别，Python开发维护容易，当然用Python就行了，所以你可以看到前端和大多数后端全部使用解释性语言
谢邀。我觉得这个问题需要分成两个角度看，一个是从经济角度考量，另一个是从性能方面来考虑。
Python作为一门解释性语言，优点就在于开发速度快，但执行效率低。但对于这些正在大规模使用Python的公司而言，开发速度的好处已经大大超过了额外的处理时间+服务器成本，特别是当公司规模小的时候。
而且Dropbox是IO密集型的软件， 因此使用编译语言优化Dropbox的性价比比较低，因为大部分时间都是读/写数据而不是计算数据。
首先，敏捷开发通常会比理论最高性能更为重要。我们经常遇到这种情况，被产品经理要求在短时间内完成某个需求，这需要我们可以使用更富有表现力的语言来更快地开发，例如Python，Lua等。当完成需求后，我们才可以有额外时间来调整它，所以一般而言，产品的快速迭代和需求的按时完成所产生的经济效益远远比提升性能要大。
其次，现在机器性能基本都过剩，以前一台电脑要好几万，现在配置提升了几个数量级还***价，而且动不动就直接上集群，反正大家都可以用。反而开发人员的工资越来越高，你说公司找一个靠谱的C++程序员一个月开发一个功能还是找一个Python程序员一个月开发十个功能划算？
到此，以上就是小编对于python学习地址编译的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习地址编译的3点解答对大家有用。
