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由于后台服务器的通用性,除了狭窄的网站,很多手机软件和游戏的服务器端也使用它来实现。 在前端开发领域,她只是众多语言选择中的一种; 但在自动化运维领域,却是必备技能。他的便捷和特性使其成为专业者首选语言。 大量的自动化运维工具和平台要么用它开发,要么提供它的配置接口。
在人工智能领域,数据挖掘、机器学习和神经网络、深度学习等各个领域都有它的一席之地, 已经成为行业主流的工具要么是用它开发的,要么是有它的版本可用的。在如今的智能科技时代它已成为人工智能领域的必修语言。
前一阵火遍朋友圈的P广告,各行业各个圈子的人群都在评论区激烈讨论。我一个做金融的朋友,看到这条朋友圈下的众多朋友评论,才意识到大家都在默默学P。他打趣道:“没有想到有一天,以前感觉代码很遥远,没想到现在是全员学编程的时代"
常常从许多内容差不多的帖子里复制代码下来使用,而不愿意花时间和精力去学习巩固其中所需的技术概念,以便下次能自己写出需要的代码。这是个懒办法,虽然短期内看起来它能简单快速地搞定问题,但从长远上看,这个做法会严重影响你的成长,破坏你的创造性,并从根本上动摇你回想某些语法特性的能力(这在技术面试的时候可是致命的)
Python的潜力巨大,简单易学,属于必须掌握。但是如果面向找工作并不容易。C++属于经典大语种,学习周期长和投入较大,但如果是有强烈程序员理想,那还是好好系统学一下。至于值得,python的短期效果明显,C++长期影响深远。
python作为脚本化的语言,比bash有更高的解读性,强大的应用各种算法库功能库的拓展使得在处理大量数据的时候,python有很多语法都很简单,比如 tornado,django,pandakaras 等工具包,python简单但应用的库都需要学习成本。
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