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语言特点简洁优雅易学容易上及其简单的语法省略了各种大括号和分号还有一些关键字,类型说明你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。语言类型解释型语言,运行的时候是一行一行的解释并运行所以调试代码很方便,开发效率高。
假如你定期需要处理一份或多份类似形式表格,你就可以利用 Python 写个自动化脚本,一次写完,多次受益;之后需要用的时候直接启动一下脚本就 ,需要上千份表格需要你处理,并且都是做同样的操作,让单调重复的工作自动化,即为 编程语言 需要承担的责任,Python 用在这里切到好处。
爬虫。往年,深度学习还没发展起来的时候,书店里python就和爬虫挂钩。数据分析。有各种的数据分析库可以方便使用,pandas几乎是人手必备,可视化绘图工具等。算法。直接相关的,也是python最有竞争力的 就是它对于算法开发十分友好,好不容易想到了算法的改进思路,结果被代码各种bug搞死,这种情况绝对是我们不希望的。
可以提高工作效率,使用几十行代码写一个简单的爬虫工具,几分钟就能自动抓取指定网站上的成千上万条数据,让你的工作效率得到很大的提升。如果你以后想做程序员,一定要学习相对于其他语言来说比较简单,即使是零基础的普通人也能很快的掌握,一些本来十分繁琐的工作,用可以节省一半时间以上。
语法简单,适合初学者。语法超级简单,几乎没有哪种热门编程语言能够超越,简单点说同样一个项目用C语言实现需要五千行代码,需要一千行,而用可能仅仅用一百行就能搞定。使用范围广,内置的库超级多,能够调用常见的接口来帮助我们完成数据分析和数据的获取,常见的爬虫都是用来编写的,不仅仅是专业的开发者,现在还有更多的白领和新媒体人都学会来帮助自己抓取网络数据进行分析完成工作。
在数据分析方面有着天然的优势,它比Java更有效率,具有庞大而活跃的科学计算生态,在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库。在大数据时代,会数据分析的重要性已经不需要再过多强调了,可以严重一点说,没有哪一行完全不需要数据分析,不过是占比大小罢了。
可以在网上挑选一些适合自己的网课,每天制定好学习计划,如果想要学好这个编程就要暗示自己一定要学好,遇到不会的问题,可以多在网上搜一搜。如果实在学不好的话还是比较推荐报班学习,报班学习会有老师总结知识点可以事半功倍的学习。
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