为什么有那么多人选择Python,真的有那么好吗?

本文来自公众号:超级数学建模

微信号 :supermodeling

Python真的有那么好吗?

今天我们讲的是4个关于Python编程语言的故事,来看看人工智能时代爆发的Python。

在这里不会告诉你Python是“最好的编程语言”(无论什么意思)。

我也不会说,要不下一个项目尝试用Python,因为下一个项目来临的时候,不清楚Python会不会还是最好的一个选择。

言归正传,我们到底该不该选择Python?

#1 如果想成为一名程序员?快点学会Python

作为一个计算机初级爱好者,据我们这些年敲过的代码所反馈(是的,我的代码是有灵魂的),他们还是比较喜欢Python,因为Python干净利索,简单直接。

Python编写代码的速度非常的快,而且非常注重代码的可读性,非常适合多人参与的项目。

它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性,维护起来也很方便。与现在流行的编程语言Java、C、C++等相比较,同样是完成一个功能,Python编写的代码短小精干,开发的效率是其它语言的好几倍。

所以如果你想尝试成为程序员,Python将会是一个重要的选择。

#2 想要高薪吗?成为一名Python程序员吧!

在由Indeed.com创建并由codementor.io发布的2016年开发人员薪水研究中,发现Python开发人员的平均工资是107,000美元:

基于这项研究,Swift,Python,Ruby,C ++和Java将让你赚更多的钱(PHP垫底)。

我们可以看到,Swift下面紧随其后就是Python和Ruby:前五个中只有两种脚本语言。

而作为大数据时代,Python排名如此靠前,自然可以理解。

在未来,鉴于Python不仅是一种通用的编程语言,而且也是一门科学的编程语言,我们很快就会看到学习Python将会获得更高的回报,挣得更多。

#3 Python是AI和机器学习的未来

Python编程语言目前正在推动科学编程普及,但原来的情况并非总是如此。

多年来,学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究。

这一切都开始随着Python数值计算引擎(如NumPy和SciPy)的发布而改变,允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。

虽慢但确实,Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言。

Python是人工智能的未来。

因为考虑到语言的灵活性,其速度以及提供的机器学习功能库(如scikit-learn,Keras和TensorFlow),我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。

此时,在我心中毫无疑问:如果你对人工智能或者大数据有那一丁点的兴趣,你都应该学习一下Python。

#4 想学网络爬虫、数据分析,却不想成为专业码农,那就就用Python吧

大数据与人工智能时代的到来,让越来越多的专业,除了本身专业知识的学习,也需要网络采集和数据分析的技能,因为数据俨然已成为价值评估的一种标准。

因为出行数据,滴滴知道你是一个爱爬山的人;

因为通信数据,中国移动知道你是一个跟父母很亲近的人;

因为购物数据,阿里巴巴知道你现在还是单身。

而这一切的结论的背后,可以基本上说是数据挖掘的功劳。而作为一名非专业的销售人员、金融人员,想做一次数据分析初体验,Python无疑是最适合的入门语言。

为什么这么讲呢?

相比较java、C++,Python似乎更适合非计算机的人学习数据分析、大数据和人工智能。

因为Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

除此之外,Python所拥有的标准库更是金融、营销类人群选择它的理由。

它可以帮助处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。

这被称作Python的“功能齐全”理念。

当你想开始尝试做数据分析的时候,Python无疑会是一个很棒的选择。

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2017-05-09

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