学习Python的4个原因

你已经学过Python了吗？如果没有，那么现在是最好的时间。Python是一种非常流行的编程语言，被包括Google和Facebook在内的许多大型科技巨头所使用。Python以其简单性和可读性而闻名。此外，各种成熟库(Python模块)的可用性使Python成为几乎所有类型软件开发(包括人工智能和机器学习)的首选。在这篇博客文章中，我将讨论学习Python的好处。

学习Python有很多原因，但我发现最引人注目的原因如下。

1.快速学习曲线和缩短开发时间

如果你不熟悉软件开发，那么Python是最好的编程语言。 Python比大多数其他流行的面向对象编程语言（如Java）更容易学习。与其他语言相比，Python中的语法和语义更加干净整洁，代码也更具可读性。需要用Python编写代码行来解决特定问题，在大多数情况下，这将比其他流行语言所需的代码少得多。 Python中的模块化体系结构使得导入和使用模块变得容易。一个成熟的模块生态系统已经可供你使用。因此，代码看起来干净、可读。代码越可读，其他开发人员就越容易维护它。此外，你的项目开发时间将减少，因为你必须编写和维护较少的代码行。这将使你能够更快地推广你的产品。

2.自动执行日常重复性任务

在日常工作中，会有一些重复性任务，这些任务可以被复制，也就是在本质上是重复的。例如，软件项目经理可能需要每天生成一份测试状态报告，这涉及从不同的基于云的平台下载测试用例执行报告和缺陷列表，然后结合这些信息生成不同的摘要报告。对于此任务，以指定格式生成摘要报告的任务定义明确，如果你对其进行几天的培训，任何人都可以复制这些步骤。需要认知输入的部分任务是根据当前状况进行风险评估，并指定缓解行动。

在Python中，你可以编写一个脚本来自动完成所有这些工作，从不同来源下载CSV/Excel格式的报表到以指定格式创建统一的Excel报表。你甚至可以安排脚本在指定的时间执行，并将其邮寄到你的电子邮件地址。这只是一个例子。软件开发人员可以从Word或Excel文档列表中扫描需求引用，也可以比较不同文档版本中需求的变化。而如果手动完成，这两个任务都很耗时。

3.数据科学与分析的热门选择

Python是数据科学和分析领域中最受欢迎的编程语言之一。Python具有成熟且功能丰富的模块，因此更容易以高效的方式支持数据分析。用于不同目的分析堆栈中的一些流行模块如下所述，供你参考：

NumPy：该模块提供了庞大的数学函数库以及对多维数组的支持，这对数据科学至关重要。该模块提供数值数组和矩阵数据类型和函数，以便对该数据进行操作。

SciPy：此实用程序提供了一组算法，可用于不同的域特定数据处理。这包括统计算法，数字信号处理算法等。有关更多详细信息和官方文档，请参阅SciPy的官方网站。

matplotlib：这是一个流行的绘图包，可用于2D和基本3D绘图。这个包非常重要，因为数据可视化在数据科学中非常重要。

pandas：这是一个开源且易于使用的库，提供高性能的数据结构和数据分析工具。

4. 人工智能与机器学习的未来

机器学习无处不在，从自动驾驶汽车到深入学习人工智能，可以击败复杂战略游戏中最优秀的人类玩家。新的可能性几乎无穷无尽。你开发的机器学习算法可能会彻底改变某些行业。Python是机器学习项目和AI相关项目的首选语言，包括谷歌在内的许多大型科技公司都将Python用于机器学习项目。以下是一些流行的机器学习模块和框架：

Tensorflow：这是一个用于编程神经网络架构的神经网络库。它由Google开发，目前正被许多从事机器学习项目的开发人员使用。 Tensorflow提供高级功能，因此你无需重新发明轮子。它具有灵活的架构，可以让你创建有意义的解决方案。

Scikit-learn：这也是一个基于NumPy和SciPy构建的流行ML库，开发人员广泛使用它。这是一个相对较低级别的库，用于开发其他流行的高级库。

Theano：这也是一个流行的Python库，用于有效地处理多维数组。 Theano的一些最佳功能是与NumPy的紧密集成以及GPU的透明使用。

原文标题《4 Reasons You Should Learn Python》

作者：Arani Chatterjee

译者：lemon

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