Scratch、Python、C++,谁才是少儿编程的第一选择?

news2024/11/19 23:34:51

前言

面对市面上形形色色的编程语言类型,经常有家长犯难问我们该如何为孩子选择合适的课程:

“那种拖块看起来像玩游戏,不如 Python、C++ 这样的代码编程语⾔⾼级。”

“现在是人工智能时代,直接让孩子从Python学习,以后前景更好。”

“让孩子学习C++,以后考个信奥对升学有帮助!” (文末送读者福利)

其实语言并没有高级低级之分,只是各自应用的场景不同,盲目追求编程语言的复杂度,是不可取的。

那么几种热门的编程课程,到底有什么区别呢?

01.Scratch

Scratch最大的特点就是简单。

Scratch是麻省理工学院开发的图形化编程工具。这个软件最大的特点就是:使用者可以不认识英文单词,不会使用键盘,也可以编程。

通过趣味的积木编程,孩子只需要简单的拖拽,就可以像搭积木一样来编写程序,几乎所有的孩子都会一眼喜欢上这个软件,建立起做编程的兴趣。

就算是不识字的小朋友,也能通过积木的颜色和形状,辨识每块积木的作用,来创作自己的作品。

在这里插入图片描述
通过学习scratch,还可以让孩子深入理解程序后面的计算机原理,如变量、循环、方法调用和递归等。

02.Python

Python的设计哲学是“优雅、明确、简单”,是一种说人话的语言,所谓“说人话”,是指这种语言,开发者不需要关注底层,语法简单直观,表达形式一致。专业的说就是它更具有可读性和简单性,并且是学习如何解决问题和建立编程背后逻辑推理的好方法。

Python是一种代码式编程语言,所有的代码,都需要我们一个字符一个字符输入,又由于Python的编程语句以及函数都是基于英语的,因此,在学习Python之前,还需要掌握基本的英语。

Python功能强大,特别是在科学计算,人工智能领域上更是天赋异禀, 被认为是人工智能、机器学习的首选语言,目前市面上大部分人工智能的代码,都由Python来实现。

03.C++

对于很多少儿编程的学习者而言,学习C++的最大意义在于,C++是信息奥赛NOI的唯一指定语言。如果规划走竞赛升学加分,是绕不开C++的。

C++是在C语言的基础上又进化的一种语言,比C语言的功能更大,在很多游戏和软件的制作中C++起到的作用比C语言的作用要大很多,C++在使用的时候更加的稳,使用起来比较的简单很容易操作,C++比C语言更加完善。
在这里插入图片描述

除了信奥赛,和Scratch、Python相比,C++的学习难度更大一些,因此,如果是零基础的少儿编程学习者,C++上手也会比较慢。

目前根据孩子们的思维发展状况和当前的升学就业环境,从入门到高阶,最合适的系统课程就是Scratch→Python→C++。

最后,我们要说一句,在给孩子选择编程语言的问题上,没有“该不该”的问题,只有“合不合适”的问题,具体情况应该根据孩子的规划、期望、自身基础等多个方面的情况,再结合编程语言的特点来综合决策。

而python对于打人来说,不仅可以提升工作效率,还可以做一些副业兼职,所以如果你也感兴趣就一起来学习吧,将来也可以当自己家的小神兽的老师

读者福利:知道你对Python感兴趣,便准备了这套python学习资料,

对于0基础小白入门:

如果你是零基础小白,想快速入门Python是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以找到适合自己的学习方案

包括:Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、机器学习等教程。带你从零基础系统性的学好Python!

零基础Python学习资源介绍

👉Python学习路线汇总👈

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(学习教程文末领取哈)

👉Python必备开发工具👈

温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末

👉Python学习视频600合集👈

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

👉实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

👉100道Python练习题👈

检查学习结果。

👉面试刷题👈



在这里插入图片描述

资料领取

这份完整版的Python全套学习资料已为大家备好,朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码添加,输入"领取资料" 可免费领取全套资料【有什么需要协作的还可以随时联系我】朋友圈也会不定时的更新最前言python知识。
在这里插入图片描述

好文推荐

了解python的前景: https://blog.csdn.net/weixin_49892805/article/details/127196159

python有什么用: https://blog.csdn.net/weixin_49892805/article/details/127214402

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/29307.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【0147】当参数shared_memory_type分别为sysv和mmap时,差异为何如此大?

文章目录 1. sysv和mmap差异如此大2. 底层原理2.1 创建匿名mmap()共享内存段2.2 确定huge page大小2.3 创建ipcs看见的64字节shared memory1. sysv和mmap差异如此大 在【0145】postmaster创建System V shared memory默认值大小(2)一文中的第1节里,我有给出过当postgresql.c…

Hystrix 请求合并、请求隔离、优化

文章目录请求合并引入依赖启动类 加注解EnableHystrixservice服务测试请求隔离线程池隔离&#xff08;大部分情况下&#xff09;信号量隔离线程池隔离演示引入依赖启动类 加注解EnableHystrixservice服务测试信号量隔离演示Hystrix的其他用法请求合并 引入依赖 <dependenc…

linux文件的隐藏属性

1.查看隐藏属性 lsattr 查看文件隐藏属性 lsattr -d 查看目录隐藏属性 lsattr -a 显示隐藏文件隐藏属性 lsattr -R 连同子目录的数据也一并列出来 2.修改隐藏属性 chattr 修改隐藏属性 属性A &#xff1a;当设定了 A 这个属性时&#xff0c;若你有存取此文件(或目录)时&a…

ACM-BCB2019 | SMILES-BERT:基于大规模无监督预训练的分子属性预测模型

原文标题&#xff1a;SMILES-BERT: Large Scale Unsupervised Pre-Training for Molecular Property Prediction 链接&#xff1a;https://doi.org/10.1145/3307339.3342186 一、问题提出 分子指纹&#xff1a;可用于分子性质分类、回归或生成新分子等各种应用。传统的分子指纹…

【强化学习论文合集】IJCAI-2022 强化学习论文 | 2022年合集(五)

强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 本专栏整理了近几年国际顶级会议中,涉及强化学习(Rein…

设计模式之美——单一职责原则和开闭原则

“看懂”和“会用”是两回事&#xff0c;而“用好”更是难上加难。 SOLID 原则&#xff1a; SRP单一职责原则&#xff08;the single responsibility principle &#xff09; OCP开闭原则&#xff08;the open closed principle&#xff09; LSP里氏替换原则&#xff08;the l…

【HMS Core】School Diary应用集成多个HMS Core服务,更好的体验华为生态系统

一、介绍 总览 通过建立本次的School Diary应用&#xff0c;您可以更好地体验华为生态系统的组成部分&#xff0c;包括认证服务、云存储和云数据库等Serverless服务。此外您还可以了解到如何使用账号服务集成应用登录功能。老师和学生两种角色的匹配过程是本应用的一大特色。…

SpringCloud微服务(九)——Ribbon负载均衡

Ribbon负载均衡服务调用 SpringCloud 已停更 github官网&#xff1a;https://github.com/netflix/ribbon Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具&#xff0c;它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装&#xff0c;可以让我们轻松地将面向服务…

高斯分布的乘积与卷积

高斯分布是一个很重要的连续分布形式&#xff0c;频繁出现各种应用场景里也可以导出很多分布&#xff0c;如在典型的线性回归中对误差 的建模就是用的标准正态分布&#xff0c;统计学的学生分布就是从正态分布中导出。随着贝叶斯统计学的广泛应用&#xff0c;相乘的高斯分布&am…

【仿真建模】第四课:AnyLogic入门基础课程 - 轨道交通仿真入门讲解

文章目录一、轨道库的概念和特点二、轨道交通仿真三、更换车头和车身样式一、轨道库的概念和特点 二、轨道交通仿真 新建模型 搭建轨道 定义轨道上的起点和终点 拖拽出一个trainSource&#xff0c;设置其车厢数量为4&#xff08;默认为11&#xff0c;车厢太多会超出轨道&…

nginx(六十)proxy模块(一)proxy_pass指令

一 proxy模块处理请求的流程 ① 流程图 说明&#xff1a; nginx从client接收的是http协议,转发给上游的也是http协议备注&#xff1a; 后续根据处理请求的流程,来讲解相关指令 二 proxy_pass ① 基本解读 说明&#xff1a; proxy_pass是一个动作指令 ② proxy_pass的…

【题型总结】找到第n个自定义数 | 丑数系列 + 神奇数字

文章目录找到第n个自定义数丑数【LC263】丑数Ⅱ【LC264】优先队列多指针超级丑数【LC313】优先队列【超时】多指针第N个神奇数字【LC878】找规律二分查找数学丑数Ⅲ【LC1201】二分查找数学总结找到第n个自定义数 因为神奇数字做了相关的题目&#xff0c;个人建议做题顺序&…

涨知识!Python 的异常信息还能这样展现

【导语】&#xff1a;在日常开发的过程中&#xff0c;当代码报错时&#xff0c;我们通常要不断打印、阅读traceback提示信息&#xff0c;来调试代码&#xff0c;这篇文章介绍了如何实现一个Exception Hooks&#xff0c;使得traceback模块的提示信息更加精确&#xff1b;同时还介…

java项目-第159期ssm超市管理系统_ssm毕业设计_计算机毕业设计

java项目-第159期ssm超市管理系统-ssm毕业设计_计算机毕业设计 【源码请到资源专栏下载】 今天分享的项目是《ssm超市管理系统》 该项目分为2个角色&#xff0c;管理员、员工。 员工登录后台主要负责商品的出入库&#xff0c;以及个人事项办理&#xff0c;比如&#xff1a; 上…

技术分享| 快对讲视频调度功能说明

随着计算机技术的日趋成熟&#xff0c;融合调度方案已经在行业信息化中普及&#xff0c;由于近几年实时音视频能力的提升&#xff0c;融合调度中的视频调度方案也在往实时性、高清方向靠拢。快对讲视频调度正是结合了视频监控&#xff0c;以及实时通信的特性&#xff0c;在市面…

传奇GOM引擎单机架设图文教程

T:准备下载好服务端&#xff08;版本&#xff09;gom引擎架设 选择GOM引擎版本 注;版本可以去论坛有免费&#xff0c;电脑还需要下载安装好客户端。 1.首先下载好版本后会有2个压缩包&#xff0c;一个是版本&#xff0c;一个是补丁&#xff0c; 简单来说架设分三部&#xff1…

Scrum 四个会议的正确召开方式

敏捷开发有一些重要的实践方法&#xff0c;可以帮助团队更快地适应敏捷开发框架。这些方法不能简单照搬执行&#xff0c;比如&#xff0c;只在瀑布开发模式下中加入 Scrum 的四个会议&#xff0c;这无法让瀑布团队转成敏捷团队。敏捷转型需要深入理解概念和思维&#xff0c;团队…

【Linux】第十四章 多线程(生产者消费者模型+POSIX信号量)

&#x1f3c6;个人主页&#xff1a;企鹅不叫的博客 ​ &#x1f308;专栏 C语言初阶和进阶C项目Leetcode刷题初阶数据结构与算法C初阶和进阶《深入理解计算机操作系统》《高质量C/C编程》Linux ⭐️ 博主码云gitee链接&#xff1a;代码仓库地址 ⚡若有帮助可以【关注点赞收藏】…

JavaSE中split方法详细原理讲解分析

文章目录方法1:split(String [regex](https://so.csdn.net/so/search?qregex&spm1001.2101.3001.7020))入门案例1入门案例2入门案例3入门案例4分隔符三个特殊位置特殊案例1特殊案例2方法2:split(String regex,int limit)limit用法:进阶案例:limit>0限制分割次数limit&l…

图神经网络关系抽取论文阅读笔记(二)

1 用于关系抽取的生成式参数图神经网络 论文&#xff1a;Graph Neural Networks with Generated Parameters for Relation Extraction&#xff08;2019 ACL&#xff09; 1.1 创新点 传统的图神经网络在进行NLP任务时&#xff0c;图的拓扑结构都是预先定义好的&#xff0c;之后再…