性能差异

Python是解释型语言，运行速度通常比C++慢10-100倍。C++直接编译为机器码，适合高性能计算（如游戏引擎、高频交易）。Python因全局解释器锁（GIL）和多线程效率问题，在CPU密集型任务上表现较弱。

语法复杂度

C++需要手动管理内存（如指针、析构函数），语法更复杂但控制力更强。Python通过自动垃圾回收简化开发，代码量通常比C++少30%-50%。例如，快排算法在Python中约10行，C++需15-20行。

应用场景

C++主导领域：操作系统（Linux/Windows内核）、嵌入式系统（Arduino）、3D图形（Unreal Engine）。Python主导领域：数据分析（Pandas）、机器学习（TensorFlow）、自动化脚本。混合使用案例：Python调用C++扩展（如PyBind11）以兼顾开发效率与性能。

开发效率

Python交互式调试和动态类型提升原型设计速度，适合敏捷开发。C++编译时间长但运行时优化更彻底，适合长期维护的大型项目。例如，Facebook用C++重写Python服务后，CPU使用率下降50%。

生态支持

Python包索引（PyPI）有45万+库，覆盖Web（Django）、科学计算（NumPy）。C++的库更底层（如Boost、Qt），但需手动集成。现代C++20引入模块化功能以减少依赖管理难度。