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python這些年在編程語言排行榜上名次一直在上升,這個并不是偶然。python發(fā)展了幾十年,中間好長一段時間無人問津,現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展很成熟了,像新的語言go很多需要的包都沒有,而python上各種包很多,用戶開發(fā)不可能自己慢慢寫包,直接調(diào)用包,快得多,有立桿見影的效果。
python可以工作的領(lǐng)域很多,一開始只是在linux上代替腳本使用,后來發(fā)現(xiàn)python可以做數(shù)據(jù)分析,后來又有人搞了web開發(fā)包,pyqt桌面開發(fā)包,數(shù)據(jù)庫驅(qū)動,再后來發(fā)展出了人工智能,深度學(xué)習(xí),gpu加速,這樣python可以應(yīng)用的范圍就很廣了,特別在服務(wù)器上,不像客戶端那樣需要安裝,很多l(xiāng)inux都內(nèi)置了python。這樣在服務(wù)器上python可以作用很大,性能不夠時,可以用顯卡等加速措施。
python是開源,像java,c#主要用于商業(yè)軟件開發(fā),大家都看不到其他人開發(fā)的源碼,開發(fā)文檔更是沒有,而python天生就是開源運行代碼,可按需修改,這樣大家一共享,在市場上有n多包可以使用,形成了開源包文化,大家相互受益。這樣學(xué)習(xí)時,可以調(diào)用大量的成熟的開源包,對開發(fā)就省事了很多,開源文化的共享,為python快速發(fā)展提供了基礎(chǔ)。
python在工人智能領(lǐng)域,特別方便,很多開源的人工智能框架,都優(yōu)先使用python,人工智能的學(xué)習(xí)成本很高,python剛好可以簡化編程,像你學(xué)習(xí)用c++開發(fā)tensorflow會特別累,而用python的keras來開發(fā)tensorflow程序?qū)懙么a量很少,在初學(xué)級段,這很重要,必竟人工智能這幾年才開始發(fā)展,發(fā)展速度很快,很多人需要學(xué)習(xí)這方面的入門技術(shù)。
歐美學(xué)習(xí)python歷史悠久,以前中國把qbasic(vb),這類語言做為計算機考級語言,這完全是害了大家,如果當(dāng)年你學(xué)python,基于python的開源原因,基本上可以用一輩子,而qbasic,vb這種商業(yè)語言微軟都打算放棄了。這樣國家為了未來著想,也讓人們學(xué)習(xí)python,而c語言太復(fù)雜,學(xué)會了基本語言,還需要學(xué)習(xí)計算機原理和操作系統(tǒng)知識,學(xué)習(xí)周期太長了,不適合做為大面積普及的編程語言。
python簡學(xué)難精,入門容易精通難,編程語言都是這樣,這樣低手需要學(xué)習(xí),高手也需要學(xué)習(xí),大家都學(xué),導(dǎo)致比較容易受到關(guān)注,如低手學(xué)基本語法,高手學(xué)機器學(xué)習(xí),領(lǐng)域算法,可以學(xué)習(xí)的部分很多,這個語言的有很深的行業(yè)積累。python適合開發(fā)代碼量并不大的程序,像工程化應(yīng)用,功能復(fù)雜模塊多,建議用java這種帶靜態(tài)檢查的程序,很多代碼問題能第一時間發(fā)展,通過模塊化開發(fā),可以隔離復(fù)雜度在整個系統(tǒng)中不擴散,如果用python組成團隊開發(fā)大規(guī)模程序,像java那樣,也是需要學(xué)習(xí)大量軟件工程,計算機編程領(lǐng)域的各種技巧,實現(xiàn)分層,分模塊,按協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)。
python是很多領(lǐng)域的嵌入語言,如maya的腳本就是開源的,你做動畫,可以用腳本來做很多工作,python可以方便植入到其他系統(tǒng)中,可以通過調(diào)用c/c++編譯的動態(tài)鏈接庫,來實現(xiàn)各種調(diào)用,也可以使用消息隊列、通信、數(shù)據(jù)庫等方法,很方便地和其他系統(tǒng)交互,如python可以和java一道工作在linux服務(wù)器上,這樣需要學(xué)習(xí)的需求量增長了很多。
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