Python是学什么的？能做什么？

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热门回答：

Python是一个万能工具。不论你是不是IT工作者。熟练的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。

数据处理和分析

你可以利用pandas python 库来处理excel文件。做数据分析和报告。比如下面这样的一个excel。

你可以用一句python就可以读出来：

sheet = pd.read_excel(\"data/services.xlsx\")

打印出来是这样的：

之后你就可以很方便的用python来分析和操作这个excel了。

画图

你可以利用graphviz Python 库来绘制图像。比如下面的图像就是用20行python代码绘制出来的。我有一个视频《20行python代码画出微服务的调用热点监控图像》做了详细讲解。

好入门。用python编程很有乐趣。

python 比较好入门。不需要很多的计算机专业的背景。很多小学生都开始学习python。我分享了一些python的入门学习的视频。欢迎观看。祝你学的愉快。

本人。@小马过河Vizit。专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确地演示抽象的原理。

关于我的名字。小马过河Vizit。意为凡事像小马过河一样。需要自己亲自尝试、探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言。希望可以利用动画来可视化抽象的原理。

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其他观点：

Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习。尤其是深度学习的兴起。Python的发展搭上了快车。

如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的。所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。

Python相对于其他的语言优势很多。但是我想说的是它的“胶水”特性。

我们都知道。每一种语言都有其特长。比如C语言的迅速。Java的“一处编译。多处运行”。R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。

Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长。我们能在Python中使用C、Java、R和Julia。并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。

其实计算机语言中马太效应是很明显的。也就是强者越强。弱者越弱。

在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab。是因为之前的很多模型都是用Matlab写的。并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。

但是随着近几年Python的包越来越完善。加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架。Matlab终于寿终正寝。不再是人们研究的第一选择。

其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头。是因为它是个弱类型的语言。在运行的时候需要动态解释。

这就相当于在运行的时候需要做很多的判断。速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化。并且Python社区的发展。人们才慢慢地能够忍受这种慢。前提还是很多底层代码是用C来写的。

所以。一门语言的大行其道并不一定是性能最优的。这就涉及到为什么Python被大家喜爱？

Python的突出特性在于它好上手

每一个C语言的初学者。如果想写出一个界面的话是很难的。所以C语言程序的运行都是在一个黑框框里。但是Python可以很方便地写出界面。虽然运行速度不一定快。

之前有人用200行代码写出了FlappyBird就是Python的优势的体现。所以随着代码更新换代越来越快。而计算资源越来越多。人的操作的便捷性反而是最重要的。

如此一来。Python方才成为宠儿。

Python会不会被替代呢？

当然。现在就有人暗戳戳地想用swift来替代它啊。但是语言的更新换代并不一定是一件坏事。虽然程序员需要重新去学习。但是学习成本肯定是越来越低的。而语言肯定是越来越先进的。

如果把计算机语言看成人与机器打交道的手段。我相信。这个手段会越来越有效。也越来越简单。

最终。我相信。计算机语言将会成为社会上每个人如说话一般的技术。而机器最终会成为人们的好朋友。

其他观点：

一个非常好的问题。Python是一种跨平台的解释性脚本语言。随着版本迭代和功能扩展。由最初用于编写自动化脚本。到现在越来越多被用于大型的项目开发。

Python在AI算法领域是主流开发语言。尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展。学习使用Python编程的程序员越来越多。

一。Python学什么？

将Python学习过程分为3个阶段分别解释一下。

1。首先要学习Python语言基础。数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类。等等。网上资源很多。

2。结合工作内容或者兴趣方向。学习常用框架。比如Django是应用广泛的开源框架。注意学习时要挑选常用的Top3。不仅学习资料多。还有同事朋友交流分享。

3。随着学习进阶。逐步在工作中积累项目经验、提高技术水平。持续学习。

二。Python做什么？

Python语法灵活、功能强大、使用方便。在应用于人工智能算法开发时。数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：

1. Web开发。比如常用框架Django

2. 科学计算和统计

3. 人工智能

4. 网络爬虫

5. 开发不同类别的应用会用到不同的知识点。学习过程中要不断总结。由点到面。逐步积累起自己的知识库。

我是工作多年的Web应用架构师。欢迎关注我。了解更多IT专业知识。

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