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Python是一门脚本语言,语法简单,可以引用 C 的库,适合写脚本和做程序粘合剂。它在很多行业内都有易用的包,现在用的比较多的有:WEB后端(Django / Flask / Tornado等等WEB框架)、科学计算(Numpy / Scipy / Matplotlib)、机器学习(Scikit-Learn)、神经网络(TensorFlow)、运维(supervisor / fabric)、图片处理(Pillow)、爬虫(Scrapy )、演示、教学(iPython Notebook),但因为GIL(Global Interpreter Lock)全局锁的存在,并发比较差,对多核CPU利用率比较低,需要借助C来跳过原生 Python 的 GIL 限制,对大并发的处理可能比较吃力。
说到用Python去发Email,懂行的人一定会想到Python里面的一个版块SMTP模组,它是Python内建的函数库模组,所以不需要另外下载安装。这个模组好用在哪呢?如果你是一个健忘的人,你就可以结合smtplib 模组和time模组,为自已量身定做一个小秘书程序,能够在特定的时间发送Email给你,提醒你重要的相关事宜,是不是很方便呢?
从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫。用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
Python其实是一门很简单的编程语言,可能很多人不了解觉得很复杂,觉得怎么这么难啊,甚至都看不懂,其实很多时候我们要反省自己,为什么要学Python?选择学习Python的小伙伴,很多都在密切关注数据分析、人工智能、机器学习等领域,对相关的资讯和深度分析的文章基本上都仔细进行了阅读和研究。确立自己的学习方向,后期学习才能有明确的学习方向。以Python为学习切入点,从研究python开始,随后切入数据分析领域,再研究机器学习才是合理的成长轨迹。Python不等于人工智能,但是Python语言绝对是学习人工智能的语言基础。
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此,Pert中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事”。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。
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出(Off-side规则),而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始,而减少缩进则表示语句块的退出。
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