为什么都建议学java而不是python-都已经掌握了Java，为什么我们还要学Python？

操作方便才是硬道理

Python

现如今，很多人都在学习Python，那么如果有人问你，你为什么学习Python，你该怎么回答？

你已经学过Python了吗？如果没有，那么现在就是开始的最佳时机。Python是一种非常流行的编程语言，被许多大型科技巨头使用，包括谷歌和Facebook。Python因为其简单性和可读性而被很多人知晓。此外，各种库（Python模块）的可用性使Python成为几乎所有类型软件开发的首选（当然，包括AI和机器学习）。在这篇文章中，我们将了解一下学习Python的好处。

学习Python有很多理由，但我发现最重要的是以下几点。

快速学习曲线，缩短开发时间

如果您是软件开发新手，那么Python就是最好的编程语言。Python比其他面向对象编程语言（如Java）更容易学习。与其他语言相比，Python中的语言语法和语义要简单得多。代码也具可读性。为了解决特定的问题，需要用Python编写代码行。在大多数情况下，这将比其他流行语言所需的代码少得多。Python中的模块化体系结构使得导入和使用模块不是编写大块代码，它变得很多容易。一个成熟的模块生态系统已经可以供您使用。因此，代码看起来干净易读。代码可读性越高，其他开发人员就越容易维护它。此外，项目的开发时间将减少，因为您必须编写和维护更少的代码行。这将使你能够更快地推销你的产品。

自动执行每日重复性任务

在每个典型的工作日里，我们每个人都很忙，我们试图完成分配给我们的所有不同类型的任务。分配给我们的大部分工作都不是认知上的要求。对于"认知要求”，我指的是那些需要决策的任务，它们可以被复制，也就是说，在本质上是重复的。例如，软件项目经理可能需要每天生成一个关于测试状态的报告，包括从不同的基于云的平台下载测试用例执行报告和缺陷列表，然后将这些信息组合起来生成不同的摘要报告。对于此任务，以指定格式生成摘要报告的任务是定义良好的，如果您对其进行几天的培训，任何人都可以复制这些步骤。需要认知输入的部分任务是根据当前状态进行风险评估，并指定缓解措施。

在Python中，您可以编写脚本来自动执行所有这些操作，从以不同来源下载CSV / Excel格式的报表到以指定格式创建合并的Excel报表。您甚至可以安排脚本在定义的时间执行，并将其发送到您的电子邮件地址。这只是一个例子。软件开发人员可以从Word或Excel文档列表中扫描需求参考，或者可以比较不同文档版本中需求的更改。如果手动完成，这两项任务都很耗时。

数据科学和分析的热门选择

Python是数据科学和分析领域最受欢迎的编程语言之一。Python的成熟且功能丰富的模块的可用性使得数据分析变得更加容易。下面我介绍了用于不同需求的分析堆栈中的一些流行模块供您参考：

NumPy：这个模块提供了一个庞大的数学函数库，同时支持多维数组，这在数据科学中是必不可少的。该模块提供数值数组和矩阵数据类型和函数，以便对该数据进行操作并从中获取信息。

SciPy：此实用程序提供了一组算法，可用于不同的域特定数据处理。这包括统计算法，数字信号处理算法等。

matplotlib：这是一个流行的绘图包，可用于2D和基本3D绘图。这个包非常重要，因为数据可视化在数据科学中非常重要。

pandas：这是一个开源且易于使用的库，提供高性能的数据结构和数据分析工具。

AI和机器学习的未来

机器学习无处不在，从自动驾驶的汽车到深入学习的人工智能，在复杂的战略游戏中可以击败最好的人类玩家。这个清单一个接一个地列出。新的可能性实际上是无穷无尽的。您开发的机器学习算法可能会给某些行业带来革命性的变化！Python是机器学习项目和人工智能相关项目的首选语言。许多大型科技公司，包括谷歌，都使用Python进行机器学习项目。以下是一些常用的机器学习模块和框架：

Tensorflow：这是一个用于编程神经网络架构的神经网络库。它由Google开发，目前正被许多从事机器学习项目的开发人员使用。Tensorflow提供高级功能，因此您无需重新发明轮子。它具有灵活的架构，可以让您创建有意义的解决方案。

Scikit-learn：这也是一个基于NumPy和SciPy构建的流行ML库，开发人员广泛使用它。这是一个相对较低级别的库，用于开发其他流行的高级库。

Theano：这也是一个流行的Python库，用于有效地处理多维数组。Theano的一些最佳功能是与NumPy紧密集成以及GPU的透明使用。

希望我的文章可以对你有帮助，喜欢的话，点个关注吧！

小编准备了一份Python的学习路线及视频资料，免费分享给大家

以下为Python学习路线：

当然也有视频资料提供的：

现在这些全都免费分享给大家，在自学Python的你还在等什么呢？

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