Причин несколько, основные: более высокая скорость разработки, гибкость и большая экосистема библиотек для data science и машинного обучения.
Мне нравится динамическая типизация Python, позволяющая писать меньше шаблонного кода. Это ускоряет прототипирование и быструю реализацию идей. Отсутствие сильной статической типизации C# в ряде случаев упрощает рефакторинг и внесение изменений.
Широкое применение Python в областях, которые мне интересны – анализ данных, машинное обучение, веб-разработка (с фреймворками типа Django и Flask), автоматизация – открывает больше возможностей для профессионального роста и участия в разнообразных проектах по сравнению с C#, который более привязан к экосистеме Microsoft.
Хотя производительность Python в критичных к скорости вычислениях может быть ниже, чем у C#, для большинства задач это некритично. А при необходимости можно использовать оптимизированные библиотеки на C или Rust, доступные через Python.
pythonПричин несколько, основные: более высокая скорость разработки, гибкость и большая экосистема библиотек для data science и машинного обучения.
Мне нравится динамическая типизация Python, позволяющая писать меньше шаблонного кода. Это ускоряет прототипирование и быструю реализацию идей. Отсутствие сильной статической типизации C# в ряде случаев упрощает рефакторинг и внесение изменений.
Широкое применение Python в областях, которые мне интересны – анализ данных, машинное обучение, веб-разработка (с фреймворками типа Django и Flask), автоматизация – открывает больше возможностей для профессионального роста и участия в разнообразных проектах по сравнению с C#, который более привязан к экосистеме Microsoft.
Хотя производительность Python в критичных к скорости вычислениях может быть ниже, чем у C#, для большинства задач это некритично. А при необходимости можно использовать оптимизированные библиотеки на C или Rust, доступные через Python.
pythonRegister or sign in to get access to full answers for all questions from the question bank.