1) 爬虫

要学用 Python 如何爬取数据，要做数据分析、数据建模，起码要有数据，这些数据来源有多种渠道，但是很多都来自网络，这就是爬虫。

网络爬虫又被称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

常见的 Python 爬虫库包括 requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的库，掌握这些库的使用，就能完成收集数据任务。

2) 数据处理和分析

有了数据就需要进行数据处理和分析了。

常见的 Python 数据处理库有 numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图展现等操作，有了这些库，就可以开始把数据处理成需要的格式。

3) 训练模型

把数据处理成符合训练使用的格式后，就需要利用这些数据训练生成模型。

常见的 Python 建模库有 nltk、keras、sklearn，这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习。最终，人工智能的预测模型经过数据训练被构建出来。

“人生苦短，我用Python”，之所以这么说是因为 Python 在实现各个功能的时候要远比其他语言简练得多。

在真实的工作中，我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上，如数据的分析和理解上，而不是花费过多的精力去写代码，Python 不光是提供了机器学习所需要的一切工具库，还能让你专注在数据处理和分析上，通过上面 Python 库的引用，简练的三步即可完成机器学习项目。

拓展：Python 为什么是人工智能的首选语言？

Python 是当下人工智能机器学习最为热门的编程语言之一，要想学习 AI 而不懂 Python，那就相当于想学英语而不认识单词。

Python 语法要素不多，是一门简单易学的语言，Python 号称是最接近人工智能的语言，因为它的动态便捷性和灵活的三方扩展，成就了它在人工智能领域的地位。

常规的人工智能包含机器学习和深度学习两个很重要的模块。基本上机器学习中对数据的爬取、处理和分析建模在 Python 中都能找到对应的库。

Python 在人工智能（机器学习）方面的优势主要表现为以下两点：

1) Python 非常简单

对于初学者而言，Python 非常简单，非常贴近人类的自然语言。阅读一个 Python 程序就感觉像是在读英语一样。

Python 的这种伪代码本质是它最大的优点之一，它能降低你的学习成本，能够让你将更多精力专注于解决数据分析等问题本身。

2) Python 是开源的

Python 是开放源代码的软件。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝，阅读它的源代码，对它做改动，把它的一部分用于新的自由软件中。

开源指开放软件的源代码，允许任何人或组织以公益或商业目的修改或使用。开源是一种互联网共享文化现象。开源与分享的目的就是借助社区的力量，快速迭代壮大软件或硬件的功能，通过共享，实现共赢。

由于它的开源本质，Python 已经被移植在许多平台上。你的所有 Python 程序无须修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Windows CE 等，甚至还有 PocketPC、Symbian 以及 Google 基于 Linux 开发的 Android 平台。

你只需要把你的 Python 程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的 Python 程序更加易于推广传播。

另外值得一提的是 MicroPython，它旨在尽可能与普通 Python 兼容，让你轻松将代码从桌面传输到微控制器或嵌入式系统。MicroPython 让开发嵌入式应用程序变得非常简单。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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