python教程：瘋狂的python建議怎麼樣

編程語言的選擇是IT圈子永遠的爭議。在任意一個程序員聚集的場合，喊一句類似於“PHP是世界上最好的語言”這樣的話，肯定會惹來不少人和你爭論得面紅耳赤。那麼，python是世界上最好的語言嗎？

不能說是“最好的”，但它是真的不錯，尤其是對新手來說。

而且隨着大數據瘋狂的浪潮，新生代的工具Python得到了前所未有的爆發。簡潔、開源是這款工具吸引了眾多粉絲的原因。目前Python最熱的領域，非數據分析和挖掘莫屬了。從以Pandas為代表的數據分析領域開始，便是Python的天下。

Python語言本身的優勢很大：

第一：中國市場的需求從2016年開始，Python的人員在不斷增加，但是很遺憾的是，應聘的人少之又少。

第二：Python的語言結構要比C++、JAVA這些語言簡單的多，沒有那麼高的難度，相信很多學習JAVA的人很困惱，但是Python沒有那麼複雜。

第三：Python的崗位太多，因為他涉及的領域很多，比如：運維，數據分析，人工智能，自動化測試等等。

第四：工資高，國內網站的招聘信息每天大量的招人，工資一直在上調，但是很少有人投稿。

隨着人工智能和機器學習逐漸應用於各個渠道、行業，大公司在這些領域進行投資，對機器學習和人工智能領域專家的需求也相應增長。IBM機器學習部門的Jean FrancoisPuget表示，對於人工智能和機器學習，Python是最受歡迎的的語言，而且這一結論是基於http://indeed.com的趨勢搜索結果得出的。

根據FrancoisPuget的圖表，Python是人工智能和機器學習的主要編程語言。

對Python的優勢進行調查後，發現以下幾個使用Python將人工智能和機器學習項目付諸實踐的原因。

1. 強大的軟件庫生態系統

擁有眾多的軟件庫選擇是Python成為人工智能最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟件庫由PyPi等不同源發布的模塊或模塊組組成，其中包括預先編寫的代碼片段，允許用戶訪問某些功能或執行不同操作。Python庫提供基本級項目，因此開發人員不必每次都從頭編碼。

機器學習需要連續地進行數據處理，Python庫允許訪問、處理和轉換數據。以下是機器學習和人工智能領域使用最為廣泛的軟件庫：

· Scikit-learn適用於處理機器學習基本算法，如聚類、線性和邏輯回歸、回歸和分類等。

· Pandas適用於高級數據結構與分析，允許合併和過濾數據，以及從其他外部源（如Excel）收集數據。

· Keras適用於深度學習，可進行快速計算和建立原型。因為該軟件庫除了使用計算機的CPU之外，還使用GPU。

· TensorFlow適用於通過設置、訓練和利用含有大量數據集的人工神經網絡來進行深度學習。

· Matplotlib適用於創建2D圖、直方圖、圖表和其他形式的可視化操作。

· NLTK適用於計算語言學、自然語言識別與處理。

· Scikit-image適用於圖像處理。

· PyBrain適用於神經網絡、無監督學習和強化學習。

· Caffe適用於深度學習，可以在CPU和GPU之間進行切換，並通過使用單個NVIDIAK40 GPU每天處理60多萬個圖像。

· StatsModels適用於統計算法和數據探索。

在PyPI存儲庫中，可以探索、對比更多的Python庫。

2. 准入門檻低

在機器學習和人工智能領域工作意味着需要方便有效地處理大量數據。較低的准入門檻可讓更多的數據科學家快速掌握Python，進行人工智能開發，而且學習此語言無需花費過多精力。

Python編程語言與日常英語十分相似，這使得學習過程更加容易。其簡單的句法可以讓人輕鬆自如地使用複雜系統，並確保系統元素間的清晰關係。

例如，編寫此代碼目的是算出輸入數字是否為質數。

代碼如下：

test_number = 407 # our example is not a prime number

# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number // number
print(f"{test_number} is not a prime number")
print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")
break
else:
print(f"{test_number} is a prime number")
else:
print(f"{test_number} is not a prime number")

正如最後一行所示，代碼結果表明所測試的數字不是質數。說白了，講英語的人可以很容易地理解代碼的含義，因為用的都是簡單的英語單詞。

此外，還有很多可用的文檔，而且Python的社區可長期提供幫助並給出建議。

3. 靈活性

對於機器學習而言，Python語言富有靈活性，是個很好的選擇：

· 提供OOP或腳本的選項。

· 無需重新編譯源代碼，開發人員可以執行任何更改並立刻查看結果。

· 程序員可以將Python與其他語言結合，以達到目的。

此外，靈活性使開發人員可以選擇其特別熟悉的編程風格，甚至可以組合不同的編程風格，以最有效的方式解決不同類型的問題。

· 命令式風格由描述計算機應如何執行這些指令的命令組成。使用這種風格，可以自定義程序狀態發生更改時的計算順序。

· 函數式風格又稱聲明式風格，因為其會聲明應執行的操作。與命令式風格相比，此風格不考慮程序狀態，以數學方程式的形式宣布聲明。

· 面向對象風格基於兩個概念：類和對象，相似的對象形成類。Python不完全支持這種風格，因為其無法完全執行封裝，但開發人員仍然可以在一定限度內使用此風格。

· 過程式風格是初學者中最為常用的，由於其以逐步的格式執行任務，因此常用於排序、迭代、模塊化和選擇。

靈活性這一因素降低了犯錯的可能性，因為程序員可掌控任何情況，在舒適的環境中工作。

4. 平台獨立性

Python不僅使用起來輕鬆自在，而且易於學習、功能多樣。用於機器學習開發的Python可以在任何平台上運行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21個平台。將進程從一個平台轉移到另一個平台，開發人員需要進行幾個小的更改，修改幾行代碼，以便為所選平台創建可執行的代碼形式。開發人員可以使用像PyInstaller這樣的包，用來準備在不同平台上運行的代碼。

同樣，這還為在各種平台上的測試節省了時間和金錢，也讓整個過程變得更加簡單方便。