AI 学习之路——轻松初探 Python 篇（一）

这是「AI 学习之路」的第 1 篇，「Python 学习」的第 1 篇

前言

1. Python 篇的组织结构

不管是学习人工智能还是大数据，Python 都是基本必学的，而且如果大家自己有一定的语言基础，会发现 Python 是非常好入门的，我自己大概花了 1 个下午入门了一下基本的语法。

我会花 3 到 4 篇的篇幅给大家作一下基本的入门。当然，这不是说我们学习人工智能或者大数据，对 Python 的了解程度到这么多就够了，也不是说我在整个人工智能系列的写作过程中，只会写这几篇 Python 的文章。相反，我十分重视 Python 语言本身的学习，我也会分享很多 Python 相关的原创。

对 Python 掌握的越熟练，必然会对后面学习人工智能或者大数据这样的热门技术越有帮助，不仅如此，工作中的很多场景，Python 都可以很好的解决，极大的提升我们的工作效率，即使我工作中的主语言并不是 Python。大家学习 Python 的过程中，一定会对此有所感受的。

所以，Python 的文章会和别的文章有所穿插，今天我发布一篇算法相关的，明天可能就推一篇 Python 的了，我的承诺就是，所有文章都会划分好类别，并且有连贯性，即使比较晚关注的读者，也可以循序渐进的进行学习。

2. 如何自主学习 Python

现在的网络资源很丰富，Python 的资料更是层出不穷。想入门 Python 的话，这里推荐给大家两个渠道：

第一个就是推荐大家去看一下「廖雪峰的 Python 教程」，强烈推荐，我就是一个下午看的他的教程进行学习的。

第二个是「Codecademy」这个网站，这个网站上面有很多语言的入门教程，它是一种引导式的教学方式，不仅有文档，而且可以在线的进行编译和运行，可以说是手把手了，质量很高。不过有一点尴尬的是，可能大部分的教程是英文，不过好在教程本身不复杂，抠一抠还是能看懂的，它的界面是这样的：

当然啦，通过看我的公众号文章来入门也是完全可以的。

还是那句话，Python 肯定不是说入了门就够了，深度的研究大家可以多买书，看看博客，多写写。当然，我也会作 Python 中高级技术的分享的。最重要的是坚持，可能很多人都和我差不多，工作或者学习的主力语言并不是 Python，需要在业余时间来学习，这很考验一个人的意志力，想做的突出，就得忍受寂寞。

没关系，至少还有我和你一起撸码。

Python 简介

1. Python 的优势

Python 是一种非常高级的语言，实现同样的逻辑，C 语言和 Java 可能要用比 Python 多数倍甚至几十倍的代码才能完成。Python 简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码。

我们可以类比 Java 和 C 语言的这种差异。C 语言，在构建实体对象的时候，需要用代码手动的去在内存开辟空间，然后把开辟好的这段空间赋予某个对象使用，使用完了，还得手动去把这部分空间给释放掉，好处是对内存或者是一些硬件的把控力很强，而且强制要求程序员去严格的监管这些资源的使用，但不用多说，这样太麻烦了，我为了写一个业务逻辑，竟然要写这么多和业务无关的代码。

而 Java 就省事多了，JVM 的垃圾回收机制都帮你做好了这些事，它会通过诸如可达性算法这样的方式，自动的标记出哪些内存空间是可回收的，然后在你代码没有任何体现的情况下进行内存的回收。当然，缺点也显而易见，你根本不知道垃圾回收机制到底干了什么，它的拓展性和可控性就不是那么出色了，如果你需要特别的关注回收上的事，会发现特别麻烦和不可控。

Python 相比 Java，当然也少操心了很多事，比如异步上的事，Java 处理起来就麻烦多了。Python 因为提供了非常完善的基础代码库，轮子非常完备，所以几乎可以覆盖你能想到的应用范围。

值得一提的是，Python 近年来发展迅猛，人工智能、大数据等最前沿热门的技术，Python 都能很好的支持和应用。GitHub 2017 年发布的开发语言活跃度排名上，Python 第一次超过了 Java，跃升到第二名，仅次于 JS。

2. Python 的劣势

有得有失，Python 也不是完美的。廖大总结的挺好，我简单的概述下。

首先Python 的运行速度是比较慢的，因为 Python 是一种解释型语言，Python 代码在运行的时候，会一行一行的把代码翻译成计算机可以理解的机器码，可以想像这个过程是很慢的。而 C 语言在运行之前就已经把代码编译成机器码了，执行过程就会特别快。

但实际上这个速度差距，并不是不可以接受的，廖大大也在他文中做了一个很有意思的比喻，这里引用下，大家自行体会这种速度差距的影响：

大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。例如开发一个下载MP3的网络应用程序，C 程序的运行时间需要 0.001 秒，而Python程序的运行时间需要 0.1 秒，慢了 100 倍，但由于网络更慢，需要等待1秒，你想，用户能感觉到 1.001 秒和 1.1 秒的区别吗？这就好比 F1 赛车和普通的出租车在北京三环路上行驶的道理一样，虽然 F1 赛车理论时速高达 400 公里，但由于三环路堵车的时速只有 20 公里，因此，作为乘客，你感觉的时速永远是 20 公里。

还有一个缺点，就是 Python 是不能加密的，如果你的应用是 Python 写的，当你发布的时候，等于说就是公开了自己的源代码。不过在互联网时代，靠卖软件来生存的商业模式越来越少了，更多的是靠服务和网站，不仅如此，在这个提倡开源精神的时代，源代码开源本身并不是很可怕，也不要过分高估自己代码的价值。

Python 运行需要一个编辑器来将 Python 代码转化为特定的操作系统可理解的代码。它不像 Java，任何可以运行 Java 虚拟机的设备都可以运行 Java 的应用。

安装 Python

OK，说十句话不如做一件事，那我们现在就行动起来开始安装 Python 吧。

Python 3.x 和 2.x 是不兼容的，我们作为初学者，自然就不用考虑一些历史因素了，直接上 3.x。这里我就不花费篇幅去展开介绍安装过程了，网上很多教程，需要注意的主要是 Windows 小伙伴们一定要记得配置好环境变量。

Python 文件是需要解释器去执行的。安装好 Python 后，我们实际上就已经获得了一个官方的解释器：CPython，它是使用最广泛的 Python 解释器。还有很多其他的解释器。比如 PyPy，它相比 CPython 提升了速度；Jython 和 IronPython 则是在其他平台上的解释器，可以把 Python 代码编译成 Java 或者 .Net 字节码。

一切准备就绪，在 Windows 控制台中输入 python 并回车，或者在 Mac 和 Linux 的终端中输入 python3 如果出现这个界面，说明你安装成功了！

按照惯例，我们是不是得 Hello, world 一下？

在 >>> 后输入代码吧！

>>> print ('hello, world')
hello, world