長(zhǎng)沙python培訓(xùn)需要什么基礎(chǔ)

長(zhǎng)沙python培訓(xùn)需要什么基礎(chǔ)，針對(duì)長(zhǎng)沙python培訓(xùn)，我們可以通過(guò)學(xué)習(xí)Python的優(yōu)勢(shì),培訓(xùn)機(jī)構(gòu)好選擇,Python就業(yè)前景,等方面來(lái)了解一下。

現(xiàn)在主用Python，Python雖然很慢，但是十分的高效，在這個(gè)快餐時(shí)代，我覺(jué)得是十分的貼近社會(huì)的。Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底層使用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，所以速度很快，用它參加各種數(shù)學(xué)建模大賽，完全可以替代r語(yǔ)言和MATLAB。spark，Hadoop都開(kāi)了Python的接口，所以使用Python做大數(shù)據(jù)的mapreduce也非常簡(jiǎn)單，加上py對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)支持都很好，或者類似sqlalchemy的orm也非常強(qiáng)大好用。

學(xué)習(xí)Python編程語(yǔ)言，是大家走入編程世界的最理想選擇。Python比其它編程語(yǔ)言更適合人工智能這個(gè)領(lǐng)域，無(wú)論是學(xué)習(xí)任何一門語(yǔ)言，基礎(chǔ)知識(shí)，就是基礎(chǔ)功非常的重要，找一個(gè)有豐富編程經(jīng)驗(yàn)的老師或者師兄帶著你會(huì)少走很多彎路， 你的進(jìn)步速度也會(huì)快很多，無(wú)論我們學(xué)習(xí)的目的是什么，不得不說(shuō)Python真的是一門值得你付出時(shí)間去學(xué)習(xí)的優(yōu)秀編程語(yǔ)言。在選擇培訓(xùn)時(shí)一定要多方面對(duì)比教學(xué)，師資，項(xiàng)目，就業(yè)等，慎重選擇。

隨著微軟將Python納入.Net平臺(tái)，相信Python的將來(lái)會(huì)更加強(qiáng)勁發(fā)展。Python 很可能會(huì)成為.Net平臺(tái)快速開(kāi)發(fā)的主流語(yǔ)言。我相信Python在不就之后將成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展不可替代的工具。另外，還需要注意的一點(diǎn)是：以后服務(wù)器價(jià)格降低，性能提升，語(yǔ)言不會(huì)成為瓶頸，人力成本才是較高的。python做為一門快速開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言，有著很大的優(yōu)勢(shì)，它的前景一定會(huì)越來(lái)越好。

python只要掌握基本語(yǔ)法之后就可以寫程序了，寫程序過(guò)程就是模塊熟悉過(guò)程。像python，perl這種語(yǔ)言，語(yǔ)言本身沒(méi)多大的作用，是靠它們的內(nèi)置模塊或者第三方模塊來(lái)體現(xiàn)其強(qiáng)大。解析文檔：string和re模塊。re是正則表達(dá)式模塊，這個(gè)很重要。像python、perl這些語(yǔ)言，正則表達(dá)式正是這些語(yǔ)言引以為傲的部分。從網(wǎng)頁(yè)抓取數(shù)據(jù)：有urllib和urllib2這兩個(gè)模塊外加re模塊一般足夠用了。上面說(shuō)的幾個(gè)模塊均python安裝包內(nèi)已含有，不需要單獨(dú)下載。具體寫的時(shí)候找個(gè)例子，照葫蘆畫(huà)瓢，寫出來(lái)分析分析，寫幾次就明白了。

我覺(jué)得趕時(shí)髦沒(méi)有任何的問(wèn)題（話說(shuō)Python現(xiàn)在算時(shí)髦么，都快20年了。時(shí)髦的應(yīng)該是go、hack之類的吧）。作為一個(gè)職業(yè)程序員，追趕技術(shù)的潮流本來(lái)就是很正常的事。有了什么新的工具、語(yǔ)言、理論。先拿來(lái)玩一玩，了解一下他的特性。這叫技術(shù)儲(chǔ)備。一個(gè)東西之所以能流行起來(lái)必然有它的特點(diǎn)在里邊。有的時(shí)候?qū)W些東西僅僅就是 have a fun 而已。每次都當(dāng)你有需求的時(shí)候再學(xué)永遠(yuǎn)都會(huì)落后一拍，而且無(wú)法站在一個(gè)高度去選擇。

Python是一門腳本語(yǔ)言，語(yǔ)法簡(jiǎn)單，可以引用 C 的庫(kù)，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(jì)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(chóng)（Scrapy ）、演示、教學(xué)（iPython Notebook），但因?yàn)镚IL（Global Interpreter Lock）全局鎖的存在，并發(fā)比較差，對(duì)多核CPU利用率比較低，需要借助C來(lái)跳過(guò)原生 Python 的 GIL 限制，對(duì)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(kù)以及數(shù)據(jù)分析能力。比如說(shuō)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(lái)加以調(diào)用。而且Python是面向?qū)ο蟮膭?dòng)態(tài)語(yǔ)言，且適用于科學(xué)計(jì)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?yàn)镻ython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(jì)算功能強(qiáng)大依舊是Python在AI領(lǐng)域最強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。

通過(guò)以上學(xué)習(xí)Python的優(yōu)勢(shì),培訓(xùn)機(jī)構(gòu)好選擇,Python的應(yīng)用前景,等幾個(gè)方面的闡述，如果您對(duì)長(zhǎng)沙python培訓(xùn)還有什么疑問(wèn)或者不清楚的，可以通過(guò)在線客服與我們的客服聯(lián)系，幫您解答。