不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊！我們都知道所有的產品裡，小朋友的商品應該是最難選的
小朋友長得又快，過了一個時期又瞬間抽高，怎麼選是一門很大的學問了，也可以避免買錯捶心肝~~
因為網路很發達，臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便，尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點
不過看了這麼多網站真真假假的資料，【Weplay】小象馬戲團(STEAM玩具)是我在看到最多人推薦的好物
對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說，真是太棒囉！
通常有在關注相關婦幼產品的媽媽，不用考慮了，這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物，不怕比較的啦
很多媽咪也都大推這款產品，真的很值得入手！
到貨速度也很快，光這一點就大推了！
所以我個人對【Weplay】小象馬戲團(STEAM玩具)的評比如下
質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
趁現在宅經濟發酵，大家又很保護小朋友不隨意出門，網購就變成媽咪們在家的興趣了~
而且廠商優惠只在這個時候~~
不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快～下次記得手刀加速啊!
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
台灣童心園【Weplay】小象馬戲團
《商品特色》
1. 一隻小象等於一個半圓的設計，亦可結合成圓形，認識圓滾動的原理。
2. 小象可以彼此堆疊，放在平衡板上可一層層疊高。
3. 獨特的平衡板刻紋設計，除可作蹺蹺板使用外，也讓幼兒認識平衡的基本原理。
4. 三種尺寸小象設計，重量符合1：2：4的比例原則，除提供幼兒大小序列的邏輯概念外，也可坐為簡易的砝碼使用。
《遊戲價值》
1. 藉由堆疊遊戲培養手部穩定度，為寫前練習作準備。
2. 幼兒在小象積木卡合、撥開的遊戲當中，自然練習手腕的力道與技巧。
3. 藉由小象積木的卡合與堆疊，練習幼兒的專注力。
4. 建立簡易的數學四則運算概念。
5. 增進幼兒色彩認知、培養大小序列概念。
6. 在團體遊戲中，可藉由競賽方式，培養幼兒挫折忍受度與學習態度。
品牌名稱
材質
- 聚丙烯(PP)
商品規格
- 商品尺寸：
大象－長10cmx寬5.6cmx高2.5cm
中象－長7.5cmx寬4.2cmx高2.5cm
小象－長5cmx寬2.8cmx高2.5cm
平衡板－長28cmx寬4cmx厚0.8cm
商品組件：
象28隻（大x4、中x8、小x16）
平衡板x4片
商品顏色：紅、黃、藍、綠
商品材質：高級塑膠PP、高級塑膠ABS
製造國：台灣
★通過歐盟CE產品品質認證與美國ASTM安規
★申請多國專利認證，榮獲國際大獎。
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熱點新知搶先報
為什麼Python不是未來的程式語言？ ... 作者 | Rhea Moutafis 譯者 | 彎月，責編 | 郭芮 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 以下是譯文： Python經過了幾十年的努力才得到了編程社區的賞識。自2010年以來，Python得到了蓬勃發展，並最終超越了C、C#、Java和JavaScript。 但是，這種趨勢將持續到什麼時候？何時Python會被其他語言取代？被取代的原因又是什麼呢？ 對於Python被淘汰出局的確切日期有很多猜測，它可能會像科幻小說一樣成為過去。在本文中，我將討論促成Python大面積普及的優勢，以及將來導致它隕落的弱點。 ... 促成Python流行的因素 通過Stack Overflow發展趨勢就可以洞悉Python的成功。考慮到StackOverflow的規模，我們可以認為這是衡量程式語言流行度的一個很好的指標。 儘管在過去幾年中，R語言的發展一直處於平穩狀態，很多其他程式語言已開始穩步下降，但Python的增長似乎勢不可擋。在所有StackOverflow的問題中，帶有「python」標籤的占到了14%，而且這種趨勢還在上升。其中的原因有很多。 Python是一種古老的語言 Python於90年代問世。這不僅意味著Python有足夠的時間成長，而且還擁有了一個龐大的支持社區。 因此，如果你在使用Python進行編程時遇到任何問題，只需上網搜索就可以得到答案。因為總是會有人在這之前就遇到了這個問題，並為此撰寫了一些有用的資料。 對初學者很友好 Python對初學者友好的原因不僅僅是因為它已經存在了數十年，予以程式設計師足夠的時間編寫出色的教程，而且還因為Python的語法非常易於理解。 首先，無需指定數據類型。你只需聲明一個變量即可，Python會根據上下文判斷這個變量是整數、浮點數、布爾值還是其他類型。對於初學者來說，這是一個巨大的優勢。如果你有過使用C++編程的經歷，那麼就會懂得只因為你錯把浮點數定義成了整數，就導致程序無法通過編譯有多麼難受了。 此外，比較Python和C++代碼，不難發現Python有多麼易於理解。儘管C++在設計時考慮到了英語，但與Python代碼相比，閱讀C++的代碼還是相當坎坷。 用途廣泛 由於Python已經存在了很長時間，因此開發人員為之開發出了各色的軟體包。如今，無論遇到什麼問題，你都可以找到相關的軟體包。 想處理數字、向量和矩陣？那麼就來試試 NumPy 吧。 想進行技術和工程的計算？那麼就來試試 SciPy 吧。 想操作和分析大數據？那麼就來試試 Pandas 吧。 想學習人工智慧？為什麼不試試 Scikit-Learn 呢。 無論你需要進行哪方面的計算任務，都可以找到相關的Python軟體包。由於過去幾年中機器學習的迅猛發展，Python已經站在了時代發展的最前沿。 ... Python的缺點，這些缺點是否致命？ 通過上述討論，你可以想像在很長一段時間內Python的發展都勢不可擋。然而，Python也逃不開一切技術的命運，它也有自己的弱點。接下來，我將逐個介紹Python的重大缺陷，並評估這些缺陷是否致命。 速度 Python很慢，非常非常慢。平均而言，使用Python完成某個任務所需的時間是使用任何其他語言的2–10倍。 其中的原因有很多。其中之一是因為Python是動態類型的，別忘了你不需要像其他語言一樣指定數據類型。這意味著內存的耗費非常大，因為在任何情況下程序都需要為每個變量保留足夠的空間。而巨大的內存使用量必然需要耗費大量的計算時間。 另一個原因是Python一次只能執行一個任務。這是靈活的數據類型帶來的結果，Python需要確保每個變量只有一個數據類型，而並行進程可能會在這一點上出問題。 相比之下，普通的Web瀏覽器一次可以運行十幾個不同的線程。當然其中還涉及別的因素。 但最終所有的速度問題都不打緊。因為電腦和伺服器的價格越來越低，我們談論的也只不過是幾分之一秒的問題。最終用戶並不真正在乎他們的應用加載需要0.001還是0.01秒。 範圍 最初，Python是動態作用域。這基本上意味著，為了評估表達式，編譯器首先需要搜索當前塊，然後依次搜索所有調用函數。 動態作用域的問題在於，每個表達式都需要在所有上下文中進行測試，這很繁瑣。這就是為什麼大多數現代程式語言都使用靜態作用域。 Python曾嘗試過渡到靜態作用域，但搞砸了。通常，內部作用域（例如函數中的函數）能夠查看和更改外部作用域。在Python中，內部作用域只能看到外部作用域，但不能更改。因此引發了很多混亂。 Lambdas 儘管Python非常靈活，但Lambdas的使用還是有一定的局限性。Lambda只能是Python中的表達式，而不能是語句。 另一方面，變量聲明和語句始終是語句，這意味著它們不能使用Lambda。 在Python中，表達式和語句之間的區別相當隨意，這是其他程式語言都沒有的問題。 空白 在Python中，你需要使用空白和縮進來表示不同級別的代碼。這種格式具有視覺吸引力，而且易於理解。 其他程式語言（例如C++）都需要依賴大括號和分號。儘管這可能在視覺上沒有那麼強的吸引力，而且對初學者不夠友好，但可以提高代碼的可維護性。在大型項目中，這種方式更為妥當。 Haskell等新興的程式語言解決了這個問題：它們依賴空白，但同時也為那些希望不用空白的人提供了另一種語法。 移動開發 我們目睹了從臺式機向智慧型手機的轉變，很明顯，我們需要強大的語言來構建移動軟體。 然而，使用Python開發的移動應用並不多。這並不意味著Python無法開發移動應用，你可以試試看一個名為 Kivy 的 Python 包。 但是，Python的設計被沒有考慮到移動設備。因此，即使Python可以應付基本的任務，但我們最好還是選擇專門為移動應用程式開發而創建的語言。廣泛用於移動編程的語言包括：React Native、Flutter、Iconic和Cordova。 我們需要明確的是，筆記本電腦和臺式計算機已經存在很多年了。然而，由於移動設備的使用已然超越了桌面設備，因此我們肯定地說，學習Python不足以成為經驗豐富的全方面開發人員。 運行時錯誤 Python不需要首先編譯，然後再執行。相反，它會在每次執行時編譯，因此所有編程上的錯誤都會在運行時顯示出來。這會導致性能下降、浪費時間，而且還需要進行大量測試。 對於初學者來說，這未必是壞事，因為測試可以教會他們很多知識。然而，對於經驗豐富的開發人員而言，必須使用Python調試複雜的程序很令人頭疼。性能欠缺是Python最大的問題。 ... Python什麼時候會被取代？ 如今，程式語言市場上湧現了新的競爭力量： Rust提供了與Python相同的安全性——不會意外覆蓋任何變量。但是，它通過所有權和借用的概念解決了效率的問題。根據StackOverflow Insights，Rust是近幾年最受歡迎的程式語言。 Go 與 Python 一樣非常適合初學者。語言本身非常簡單，維護代碼更加簡單。此外，有趣的是，Go開發人員是市場上收入最高的程式設計師之一。 Julia是一種非常新的語言，可與Python正面競爭。Julia填補了大規模技術計算的空白：以前，人們通常都需要使用Python或Matlab編寫代碼，然後再使用C++庫修補整個程序，因為C++庫是大規模必不可少的。如今，人們可以使用Julia，而不必在兩種語言之間掙扎。 儘管市場上還有其他語言，但Rust、Go和Julia 可以彌補Python的弱點。所有這些語言在即將到來的技術中都有出色的表現，最典型的就是人工智慧。儘管它們的市場份額仍較小，但根據StackOverflow的數據顯示，這些語言的發展呈現出明顯的上升趨勢。 如今，Python無處不在，我們還需要五年甚至更長的時間，才有可能看到Python被新語言所替代。 就目前而言，我們很難判斷哪種語言有可能替代Python，是Rust、Go、Julia抑或是其他的新語言。但鑒於Python體系結構中最基本的性能問題，其終將難逃被人替代的命運。 原文：https://towardsdatascience.com/why-python-is-not-the-programming-language-of-the-future-30ddc5339b66 本文為 CSDN 翻譯，轉載請註明來源出處。 ... 熱 文 推 薦 ☞「Hey Siri」 背後的黑科技大揭秘！ ☞終端模擬器大 PK，你 Pick 誰？ ☞程式設計師造輪子的正確姿勢 ☞編程基礎知識真的是九陽神功嗎？ ☞在Kubernetes上部署一個簡單的、類PaaS的平臺，原來這麼容易！ ☞曠視提雙邊分支網絡BBN：攻堅長尾分布的現實世界任務 | CVPR 2020 Oral ☞2020年，這20個大家都認識的加密交易所過得怎麼樣？
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