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說到編程語言,它可能不是使用最廣泛的,但它一定是現(xiàn)在談論最多的。適用于當下的互聯(lián)網(wǎng)時代,高頻率出現(xiàn)在人們的視野中。 在以大數(shù)據(jù)和人工智能聞名之前,它已廣泛應用于前端開發(fā)領域。 得益于其簡潔的語法和動態(tài)的語言特性,開發(fā)效率高,因此受到創(chuàng)業(yè)團隊的青睞。
也許它不是一種執(zhí)行效率更高的語言。 循環(huán)這項在任何語言中都是非常耗時的操作。 如果任何一個簡單的單步操作需要1個單位時間,如果這個操作重復數(shù)萬次,最終的時間將增加數(shù)萬次,循環(huán)系統(tǒng)是實現(xiàn)兩個常用關鍵字,實際上它們的運行效率存在差距。
python作為腳本化的語言,比bash有更高的解讀性,強大的應用各種算法庫功能庫的拓展使得在處理大量數(shù)據(jù)的時候,python有很多語法都很簡單,比如 tornado,django,pandakaras 等工具包,python簡單但應用的庫都需要學習成本。
Pyt*on語言在大數(shù)據(jù)領域的應用還是非常廣泛的,既可以采用Pytho*完成大數(shù)據(jù)開發(fā)任務,也可以采用Pyth*n來完成大數(shù)據(jù)分析任務,初學者在掌握了Pyth*n的基本語法之后,可以繼續(xù)學習一下如何采用Pyth*n來完成大數(shù)據(jù)分析,后續(xù)可以繼續(xù)學習機器學習知識。
如果有基礎,自身學習能力不錯,自學是完全沒有問題的??梢运鸭恍┻m合自己的教材,網(wǎng)上搜一些相應的視頻課程輔助學習。如果沒有基礎的自學能力相對弱一點的童鞋。建議系統(tǒng)學習一下除了學習一些理論,再做一些實際的項目效率會更高一些。
特別應該理解函數(shù)的各種類型的參數(shù)匹配和傳遞,如位置參數(shù),*args 參數(shù),**kargs 參數(shù)等,熟練理解并能靈活運用 Python 的面向對象編程思想和方法,包括其抽象、封裝、繼承和多態(tài)的概念以及多繼承中常用的 Mixin 技術,掌握 Python 的異常處理機制,另外對一些比較常用的高級特性,如果屬性和裝飾器等,也要有所了解,至少在別人的代碼中看到時要知道是什么。
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