長沙python培訓(xùn)零基礎(chǔ)可以學(xué)習(xí)嗎

長沙python培訓(xùn)零基礎(chǔ)可以學(xué)習(xí)嗎，針對長沙python培訓(xùn)，我們可以通過培訓(xùn)機(jī)構(gòu)好選擇,Python的應(yīng)用前景,Python三大神器,等方面來了解一下。

目前python被用的還是蠻多的，一些大公司如Google（實現(xiàn)web爬蟲和搜索引擎中的很多組件），Yahoo（管理討論組），NASA，YouTube（視頻分享服務(wù)大部分由Python編寫）等等對Python都很青睞。而國內(nèi)的豆瓣可以說是給Python予千萬寵愛了，它的前臺后臺清一色的都是Python的身影。另外，我們計算機(jī)視覺這塊用的很頻繁的OpenCV也提供了Python的接口，網(wǎng)上還提供了不少Python的機(jī)器學(xué)習(xí)的庫（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一個*的Python的庫theano，自然語言處理的庫NLTK。此外，Python為數(shù)學(xué)、科學(xué)、工程和繪圖等提供了有趣的標(biāo)準(zhǔn)庫（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python占有的用戶群越來越廣。

Python-開發(fā)效率更高有數(shù)據(jù)研究表明Python的開發(fā)效率要比Java高2倍!也就是說Python中的代碼行更少,代碼行聽起來可能像一個可怕的指標(biāo) ,每種語言中每行代碼所需要花費的時間大約是一樣的。因此,限制代碼行數(shù)就可以提高生產(chǎn)效率。舉個栗子，Python可以只用21行代碼就能完成一個圖像素描的處理。

繼續(xù)使用Python，還是轉(zhuǎn)而使用其他語言——也許是編程領(lǐng)域較新的語言？很多程序員每年都會考慮這個問題。相比于眾多其他的語言，使用Python編寫時，程序包含的代碼行更少。Python的語法也有助于創(chuàng)建整潔的代碼：相比其他語言，使用Python編寫的代碼更容易閱讀、調(diào)試和擴(kuò)展。大家將Python用于眾多方面：編寫游戲、創(chuàng)建Web應(yīng)用程序、解決商業(yè)問題以及供各類有趣的公司開發(fā)內(nèi)部工具。Python還在科學(xué)領(lǐng)域被大量用于學(xué)術(shù)研究和應(yīng)用研究。

做 Python 開發(fā)除了熟悉語言本身之外，還需要掌握很多相關(guān)聯(lián)的技能，好比打NBA，你不光要學(xué)如何投籃，還要練習(xí)力量、技戰(zhàn)術(shù)等一整套東西。所以，一個普通Python Web開發(fā)工程師需要掌握的技能包括至少一個Web框架，比如：Django、Flask、Tornado，做業(yè)務(wù)系統(tǒng)必須熟知一種數(shù)據(jù)庫，還需要對Linux系統(tǒng)的基本操作和常用命令有所了解，因為以后你寫到程序基本上都會運(yùn)行在Linux平臺上。

Python是學(xué)習(xí)甚至工作必須的，python差不多是現(xiàn)在*的通用腳本語言。 這里強(qiáng)調(diào)是通用。與python相似的只有ruby， tcl, perl等少數(shù)幾種。 而python過去被稱為腳本語言之王；python有廣泛的社區(qū)基本，可以說，只要你想到的問題，只要你需要使用的第三方庫，基本上都是python的接口。so easy;python開發(fā)效率高，同樣的任務(wù)，大約是java的10倍，c++的10-20倍；python在科研上有大量的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)計算，模擬計算，科學(xué)計算都有很多的包。

Python是一門腳本語言，語法簡單，可以引用 C 的庫，適合寫腳本和做程序粘合劑。它在很多行業(yè)內(nèi)都有易用的包，現(xiàn)在用的比較多的有：WEB后端（Django / Flask / Tornado等等WEB框架）、科學(xué)計算（Numpy / Scipy / Matplotlib）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Scikit-Learn）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TensorFlow）、運(yùn)維（supervisor / fabric）、圖片處理（Pillow）、爬蟲（Scrapy ）、演示、教學(xué)（iPython Notebook），但因為GIL（Global Interpreter Lock）全局鎖的存在，并發(fā)比較差，對多核CPU利用率比較低，需要借助C來跳過原生 Python 的 GIL 限制，對大并發(fā)的處理可能比較吃力。

在人工智能的應(yīng)用方面，筆者認(rèn)為還是得益于Python強(qiáng)大而豐富的庫以及數(shù)據(jù)分析能力。比如說在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方面，Python都能夠找到比較成熟的包來加以調(diào)用。而且Python是面向?qū)ο蟮膭討B(tài)語言，且適用于科學(xué)計算，這就使得Python在人工智能方面?zhèn)涫芮嗖A。雖然人工智能程序不限于Python，但依舊為Python提供了大量的API，這也正是因為Python當(dāng)中包含著較多的適用于人工智能的模塊，比如sklearn模塊等等。調(diào)用方便、科學(xué)計算功能強(qiáng)大依舊是Python在AI領(lǐng)域最強(qiáng)大的競爭力。

通過以上Python的應(yīng)用前景,Python的優(yōu)點,Python三大神器,等幾個方面的闡述，如果您對長沙python培訓(xùn)還有什么疑問或者不清楚的，可以通過在線客服與我們的客服聯(lián)系，幫您解答。