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python源代码领域博主,python开源项目 初学者

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python的应用领域有哪些

Python的应用领域主要有Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等等。可以说Python的应用领域在各行各业有着极大重要的作用,其价值不可估量。

在Web开发领域,Python绝对是一颗冉冉升起的新星。尽管 PHP、JS目前依然是Web开发的主流语言,但Python上升势头非常猛劲。尤其随着Python的Web开发框架逐渐成熟(比如Django、Flask、Tornado、Web2py等等),程序员可以更轻松地开发、管理复杂的Web程序。

python的特点

1、python非常简单 作为初学python的小白,,非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格,Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一,它使使用者能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

2、易学 python虽然是用c语言写的,但是它摈弃了c中非常复杂的指针,简化了python的语法。Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。简单地说可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。

3、可移植性 由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。如果小心地避免使用依赖于系统的特性,那么所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。

python 的优势在哪里?

Python的优点

1、虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(script language),但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent,Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言,原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言,如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言,并不能与Python相提并论。

2、python严格说叫CPython,与C/c++有天然的融合性。这也是python强大的原因之一。在windows环境下可以使用ironpython,这个版本与vc可以结合的比较好。其它的平台可以使用eclipse,不过最好还是直接使用普通的文本编辑器。比较推荐的一个编辑器是sublime text2, geany, vi等。

3、python图形化编程不难。当然MFC也不难。我不认为MFC有多难。其实学习起来只是略难,但是这不是一个数量级的。MFC可以生产出非常强劲的界面。而python界面多属于简单的。

4、Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具,以便程序员能够轻松地

使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

5、在设计Python语言时,如果面临多种选择,Python开发者一般会拒绝花俏的语法,而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于

这种设计观念的差异,Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性,并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格

言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

6、Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建

起来的。在面向对象的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种

非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

7、可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,

然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。

8、丰富的库。Python标准库确实很庞大。python有可定义的第三方库可以使用。它可以帮助你处理各种工作,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。记住,只要安装了Python,所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。

除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

9、Python确实是一种十分精彩又强大的语言。它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。

10、规范的代码。Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

Python 在编程语言中是什么地位?为什么很多大学不教 Python?

python的地位很高,目前是世界第5大编程语言。。但我觉得大学不教python,其实是正确的。

Python在诞生之初,只是用来在Linux上给Perl和shell做衔接用的“胶水”,而今天已经成为了主流的编程语言,能获得今天的地位,当然具备诸多优势。。。比如数学运算相关的各种库,爬虫,等等。。。但这都不是导致Python流行的最根本原因。

有没有比Python运算更强的语言?多得是

有没有比Python爬虫效率更高的语言?也不少

所以其实平日里随口道来的种种优势,并不是不可替代的。。这些优势,很多语言都具备。就比如perl,erlang,Julia等语言,其实用来做运算或爬虫比Python更强,但为什么这些语言却流行不起来?

说到底,Python成功的秘诀只有一条,其实就是在功能基本够用的前提下,比其他语言简单。而比Python简单的语言,功能又不够全面,比如Lua,Javascript,Ruby这些语言比Python更简单,但往往只适合一两个领域的工作,而无法面面俱到。

Python可以提供的这些功能,对于非专业程序员来讲,已经显得非常强大了。。但对于专业程序员来说,Python最大的作用,其实也只是用来“偷懒”而已。因为相比JAVA或C#这种工业级的编程语言来讲,Python除了入门简单之外,并无任何优势可言。而Python的动态语言特性、不利于维护等缺点,成为了限制它迈向深层开发的重大缺陷。

而如果熟练掌握JAVA或C#中的任何一门,想利用闲暇之余学习一下Python,看几个案例便可以入门,几乎不需要专门学习。

如果你并不以成为专业程序员做为目标,那么以Python为主,是可以的。但若想靠编程养家糊口,静态语言才是重中之重。

但如果是计算机专业的话,仅仅学Python,似乎就有点对不起“科班出身”的称号了。。。。学生们花着昂贵的学费,消耗四年光阴,却只学个Python,岂不是误人子弟?

就像你若报考摄影专业,老师应该教你使用单反,而不是教你使用手机摄像头。

python语言的作者是哪个国家的?

原居荷兰,后移居美国

Guido van Rossum是Python编程语言的创始人,Guido在1982年获得阿姆斯特丹大学的数学和计算机科学的硕士学位,并于同年加入一个多媒体组织CWI,做调研员。1989年,他创立了Python语言。Guido原居荷兰,1995移居到美国,并遇到了他现在的妻子。在2003年初,Guido和他的家人,包括他2001年出生的儿子Orlijn一直居住在华盛顿洲北弗吉尼亚的郊区。随后他们搬迁到硅谷,从2005年开始就职于Google公司。现在Guido在为Google工作(其中有一半时间是花在Python上)。

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢?

          本人是一名大学生,在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是 Python 从入门到精通,在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通 课程学习的结课证明。

            学习Python推荐用书:《Python程序设计》《数据科学导论:Python语言实现》《Python数据挖掘:概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。

(一)《Python程序设计》(原书第2版)

           推荐语:本书介绍Python的基础知识,旨在帮助学生首先掌握概念,之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3,并对全书结构进行了优化,既可作为门程序设计课的入门教材,也可供Python爱好者自学参考。

(二)、《数据科学导论:Python语言实现》(原书第2版)

        推荐语:本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱,然后带你进入数据改写和预处理阶段,这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程,如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。

      通过主要的机器学习算法、图形分析技术,以及所有易于表现结果的可视化工具,实现对数据科学的概述。

(三)、《Python数据挖掘:概念、方法与实践》

        推荐语:本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念,如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。

每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识,提供替代方案以评估其有效性,并用真实的数据实现该技术,帮助你“知其然,知其所以然”,从而迈向数据挖掘专家的道路。

(四)、《Python3智能数据分析快速入门》

       推荐语:本书假设你有一定的数据分析基础,但是没有Python和AI基础,为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法,书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点,内容由浅入深,循序渐进。

从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用,对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽,确保所有满足条件的读者都能快速入门。

(五)、《Python爬虫开发与项目实战》

        推荐语:零基础学习爬虫技术,从Python和Web前端基础开始讲起,由浅入深,包含大量案例,实用性强。