从事软件开发多年，对于Python脚本的使用主要在构建编译体系的时候用到了主要在编写编译脚本的时候比较好用，到现在演化成一种热门的编程语言了，主要原因是编程语言呈现一种集成化发展方向，生态链圈子构建方便并且类库贡献的人多的就会受到推崇，目前符合这种特性的JAVA和Python是典型的代表，加上Python被称之为胶水语言，几乎和很多编程语言都可以混搭，所以火的一塌糊涂。
编译 | zzq 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择：在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R 还是 Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用 R 还是 Python ”等这类问题。两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，最近传闻 R 和 Python 将要深度合作，这无疑会造福人工智能领域和数据科学领域的广大从业者。下面我们就来一探究竟！
除了将字符串转换为更有用的 Python 对象之外，还有许多库具有一些有用的方法和工具，可以让你更轻松地进行时间测试、将时间转换为不同的时区、以人类可读的格式输出时间信息，本文将介绍以下六个Python的时间日期库：
谷歌 Python 工程师、Python 指导委员会成员 Thomas Wouters 昨天在社交媒体上发布了一条消息，称谷歌解散了 Python 团队。
首先给大家简单介绍一下PEP是什么，PEP的全称是Python enhancement Proposals，简单翻译过来就是Python增强建议。
1、优点：复杂的问题流程化，进而简化。也就是把一个大而复杂的问题分成几个小步骤来实现。
Python发展可以说是如日中天，更多的人选择学习Python，也更多的人开始关注它，从这些关注度来看，我发现关注度最高的还是Python的就业前景是怎么样的，毕竟大家学习Python都是为了以后能有
找合适的Python库其实很简单，按照以下三步法，你能找到90%的Python库。
使用python会出现各种各样的错误，以下是Python常见的错误以及解决方法。
我不知道大家要花多长时间学习机器学习？前文我们已经介绍的Python爬虫和数据分析的知识，如果只是做入门，平均每门一个月，问题也是不大的；但大部分觉得机器学习很难学，需要很好的数学基础，现在毕业那么久，看到数学公式就晕，机器学习可能从入门直接到放弃，花很长时间都学不会。
胶水语言（glue language）是用来连接软件组件的程序设计语言（通常是脚本语言）。
曾几何时，我们中的一个人（Lacey）盯了一个多小时的 Python 文档中描述日期和时间格式化字符串的表格。当我试图编写从 API 中将日期时间字符串转换为 Python datetime 对象时，我很难理解其中的特定部分，因此我决定请求帮助。
作为NEXT学院的门面，小E经常被一些咨询的学员追着问：学Python到底有什么用？虽然每次我都会很认真的解答，但没有系统的举例，实在是很难把Python的便利性表达出来，所以，今天我就Python的用处，系统的写一篇文章，等以后有新学员问我，我就可以把这篇文章拿给他看啦~ 因此，我将从对程序员、对工作者、对生活这三个方面，来讲解Python的用处。来吧，跟着小E来领略Python的神奇之处吧~ 1、学Python对程序员的用处 对程序员而言，学Python最明显的用处就是，他们又多了一门可以用的语言。而
之前在B站做了一期算法工程师能力拆解的视频，引来很多小伙伴私信咨询。问我最多的问题就是我想要做算法，请问应该怎么办？
记得刚学Python的时候，几乎所有人都说Python 简单易学，而对于编程零基础，只掌握Word和Excel的人来说，感觉真的好难。 学习之前网上的教材看了，Python的书也看了，包括《核心编程》，公开课也看了，包括莱斯大学和MIT的课。很多知识点，看的时候好像明白了，然后马上就忘，看了三四遍也记不住。 就算是多练习，多做题，很多题也是照着例题依样画葫芦就能做出来，改动一下就不明白了，感觉还是没有深入理解。 在网上看，到处都是自学几个月就很懂了然后找到满意工作的帖子，有没有人像我一样觉得很难呢？ 有网
在各种语言平台中，python涌现的web框架恐怕是最多的,是一个百花齐放的世界，各种micro-framework、framework不可胜数；猜想原因应该是在python中构造框架十分简单，使得轮子不断被发明。所以在Python社区总有关于Python框架孰优孰劣的话题。下面就给大家介绍一下python的几大框架： Django Django 应该是最出名的py框架，Google App Engine甚至Erlang都有框架受它影响。 Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需
不知道从什么时候开始，程序员成了参加个培训/自学一段时间，就能轻松月入过万的代表。
“他在这里，”尼克继续道，“丹是保健科学背景，他研究营养学，然后驾驶Uber，在网上学习机器学习，现在已经是Max Kelsen一年的机器学习工程师。”
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
今天讨论 Python 编程风格，如何写出更加Pythonic的代码是本篇讨论的话题。
Pep 8的存在是为了提高Python代码的可读性。但为什么可读性如此重要呢？为什么编写可读的代码是Python语言的指导原则之一？
我们常说机器学习是一门实验科学。所以相比较传统工程而言，机器学习分成两个大的阶段：
编程的人，特别是学过c语言，使用过很长时间c的人，都会觉得，python这种语言跟matlab一样，没什么内涵，很easy。一开始也是这么想的，那是慢慢的，越来越觉得，人生苦短，我用python的理念其实不对。python完成一些小制作是很easy的事情，但是真正要成为一种工具，其实还是要考虑很多事情。近期实习的过程中，这种感觉越来越强烈了。
元编程(meta programming)是一项很神奇的能力，可以通过代码在运行时动态生成代码。
那么转化为 Java/Python/C 源代码有什么用呢？想象一下如果我们使用 ML 框架（scikit-learn\XGBoost\LightGBM）训练了一个模型，现在我们希望把这个模型做成应用或嵌入到已有的模型中，那么我们肯定需要考虑这些问题：
今天下午整理了近一年来的文章情况，发现运维开发的文章比重偏高。在侧重整理这部分的内容时，发现了两个比较突出的问题，首先发现很多运维开发的总结比较零散，侧重的比例没有预期的那么均匀，另外一方面则是一个重要的问题，很多知识点没有成为体系，没有成为体系就很难看到一个全景图。
我们平时使用scikit-learn做机器学习建模，主要是实验环境是notebook(jupyter)，有些问题就像牛皮癣一样，很难去除，例如：
英文的玩笑，用中文看有点不太容易懂。它的意思就是一个关于 Python（蟒蛇）经验只有三周前去过一次动物园的程序员，只要他足够的好，他也可以用一周的时间，基于 Python/Django 完成一个在线论坛。
数据科学家似乎个个都是全才，他们知识面很广，即写的了代码，又分析的了业务，没事还能整个数学模型调调参数。
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
你是否在编写Python代码时，老是遇到UnicodeDecodeError/UnicodeEncodeError错误，无从下手。或者是打印一串字符串，确是乱码，搞人心态。
这个是刚遇到的问题，在LZ自己手打Inception net的时候，想赋一个名字的时候出错，其实这就是命名错误的问题，如果仔细看“×”是我在中文下打的符号，python是不认的，解决方案是使用英文字母”x“代替，错误即可解决，而且也能看到使用的卷积核的大小。
这种事情在python2上很少遇到，但是python3就会遇到，很多时候是因为python修改编码，增强了兼容性的缘故。
元类是Python当中的高级用法，如果你之前从来没见过这个术语或者是没听说过这个概念，这是非常正常的，因为一方面它的使用频率不高，另外一方面就是它相对不太容易理解。以至于很多Python开发者都理解得不是很深入，导致了市面上相关的资料也并不太多。我也是读了一些大牛的代码才开启了这扇新世界的大门。
PDF是最方便的文档格式，可以在任何设备原样且无损的打开，但因为PDF不可编辑，所以很难去拆分合并。
反转Python字符串的三种主要方法：“切片”，反转迭代和经典的就地反转算法。
去年发生了一些令人震惊的攻击，这使得开源软件供应链的安全性备受质疑。成千上万的计算机被一个免费的安全软件工具CCleaner故意损坏，同一周内一群黑客向Python Package Index（PyP
C++11标准出来之前，你返回个对象心里都惴惴不安，怕new之后忘了delete，怕内存泄漏，怕影响效率什么的。现在C++11，14标准出来以后，写代码没有那么痛苦了，跟写脚本差不多了。什么rvo copy ellision，各种优化过程都成为标准了，返回对象根本不是问题。还有智能指针加持，一般都很难写出内存泄露的代码来。就拿occt来说，通篇都找不到一个指针操作。以前都说Web开发走速成路线，现在C++开发也是走速成路线。C++你可以写得很精细注重效率，也可以用各种库搞得糙快猛，这就很难得了。尤其是还有Qt等第三方工具的助力，开发效率刚刚的。并且C++嵌入python，就能用python做二次开发，嵌入js ，就能用js做开发。你就是图个方便！
我想通过学习Python语言来学习数据科学，所以我在谷歌上搜索：“我想通过学习Python语言来学习数据科学。”而在谷歌，不一会儿的功夫就列出所有关于Python语言学习的链接。然后，你会对于无数可行的关于学习Python语言的相关链接而感到困惑。最终，你会因此停下来反思：“我到底该从哪里入手？”。 真的是这样吗？不要担心。因为你以前从未遇到过这样的情况。 这里有很多可用的资源，它们将引导你如何学习Python从而学会编程和数据科学。而其中的问题是它很难找到一个结构化的方法来掌握这门语言。为了解决这些问题，
9 月 7 日，新兴编程语言 Mojo 正式发布。Mojo 的最初设计目标是比 Python 快 35000 倍，近期该团队表示，因为结合了动态与静态语言的优点，Mojo 一举将性能提升到了 Python 的 68000 倍。腾讯工程师此前也曾试用 Python 并做了相关评测，参考：《放弃Python拥抱Mojo？鹅厂工程师真实使用感受》
随着人机交互频次的日益增长，编程正成为这个时代“第三重要的基础学科”，从 C、C++到 Python、Julia，不同的编程语言因其本身的特性和功能而有着庞大的开发社区。
近日，哈工大又上了一波热搜，原因是哈工大学生收到「工科神器」MATLAB正版软件被取消激活的通知，显示相关授权已被中止。同样被禁用的还有哈工程学生。
Python目前已经成为最受欢迎的编程语言之一，吸引了一大批粉丝，但是很多人在要跨入的时候犹豫了，原因竟然是觉得零基础学习Python太难了，真的是这样吗？零基础入门Python编程学习有什么好的技巧吗？
因为清晰易读的风格，广泛的适用性，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其实的人工智能第一语言。 风靡的另一个原因是，Python有非常多的第三方库。比如用
近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日会成为今朝的 Java 吗？对此，本文作者发文表示，30 岁的 Python 正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia 的威胁，而这究竟是怎么一回事？
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
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