具体区别有三方面：
一、语言不同。
其中C++语言属于编译型语言，程序在执行之前需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件。
Python语言是解释型语言，该语言编写的程序不需进行预先编译，以文本方式储存代码，会将代码一句一句直接运行。
二、时间点不同。
两者区别在于翻译时间点不同。C++在前，而Python在后。
三、兼容性不同。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。
Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
原理方面：
1、运行效率：C++ >>Python。
Python代码和C++最终都会变成CPU指令来跑，但一般情况下，比如反转和合并两个字符串，Python最终转换出来的CPU指令会比C++ 多很多。
首先，Python东西比C++多，经过了更多层，Python中甚至连数字都是object。
其次，Python是解释执行的，和物理机CPU之间多了解释器这层，而C++是编译执行的，直接就是机器码，编译的时候编译器又可以进行一些优化。
2、开发效率：Python >>C++。
Python一两句代码就搞定的东西，C++往往要写一大堆。用C++解析下Json你就明白了，很可能好几天过去了，你还在调bug，刚调好bug又内存泄漏了。
pycharm和python区别如下：
1、它们的下载地址和安装的方式不同。
2、python是一种基本编译环境，就像java和jar一样。pycharm是一种集成开发环境，为了能够让你快速编写代码，便于调试。
3、简单来说：Python是个解释器，pycharm是为Python编程语言专门打造的一款IDE（集成开发环境）。在pycharm中编写Python程序，最终还是要有Python解释器的支持，两者配合工作。单独下载一个pycharm是不行的，同时还要下载一个python解释器。
PyCharm和Python的相关介绍
Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
PyCharm是Python 的专用IDE，地位类似于Java的IDE Eclipse。功能齐全的集成开发环境同时提供收费版和免费版，即专业版和社区版。PyCharm是安装最快的IDE，且安装后的配置也非常简单，因此PyCharm基本上是数据科学家和算法工程师的首选IDE。
Python比较好点，Python用的人比较多。
ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，11.2％的数据科学家使用R语言。
python与r语言区别如下：
Python的优势：
1. Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。
2. Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
3. Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言，用python编写应用程序，包含基于Python的模型的过程是无缝的。
4. Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势，尤其在计算机编程、网络爬虫上更有优势。
R语言的优势：
1. R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。在R中进行大量的统计建模研究，有更广泛的模型类可供选择，如果你对建模有疑问，R是最合适的。
2. R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘，Python也有Dash作为替代，但是不够成熟。
3. R的函数是为统计学家开发的，因此它具有特定领域优势，比如数据可视化的强大特性，由R Studio的首席科学家Hadley Wickham创建的ggplot2 如今是R历史上最受欢迎的数据可视化软件包之一。
ggplot2允许用户在更高的抽象级别自定义绘图组件。我个人非常喜欢ggplot2的各种功能和自定义。ggplot2提供的50多种图像适用于各种行业。
