西安中软卓越分享|Python简介
Python是著名的“龟叔”GuidovanRossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为程序的名字，是因为他是一个叫MontyPython的喜剧团体的爱好者。
Python的特征
Python是一门简单易学又功能强大的编程语言。它具有高效的高级数据结构和简单而有效的面向对象编程的特性。Python优雅的语法和动态类型、以及其解释性的性质，使它在许多领域和大多数平台成为脚本编写和快速应用程序开发的理想语言。
Python具有以下特征
1.简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言，它有极简单的语法，极易上手。
2.集解释性与编译性于一体
Python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序，但是需要解释器，它也具有编译执行的特性。
3.面向对象编程
Python即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
4.可扩展性和可嵌入性
可以把部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们，也可以把Python嵌入到C/C++程序中，提供脚本功能。
5.程序的可移植性
绝大多数的的Python程序不做任何改变即可在主流计算机平台上运行。
6.免费、开源
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。
Python的应用
Python的应用角色几乎是无限的，可以在任何场合使用Python，从网站和游戏开发到机器人和航天飞机控制都有Python的身影，可以分为以下几类
a.系统编程
b.用户图形接口
c.Internet脚本
d.组件集成
e.数据库编程
f.快速原型
g.数值计算和科学计算编程
h.游戏、图像、人工智能、XML、机器人等
Python的应用案例：
1.YouTube视频分享服务大部分是由Python编写的
2.EVEOnline这款大型多人网络游戏广泛地使用Python
3.Intel、Cisco、IBM使用Python进行硬件测试
4.经济市场预测方面UBS、Getco等使用Python
5.NASA、JPL等使用Python实现可续计算任务
6.iBobot使用Python开发商业机器人真空吸尘器
7.ESRI在其流行的GIS地图产品中使用Python作为终端用户定制工具
8.NSA在加密和智能分析中使用Python
Python的缺点
Python的唯一缺点是与C和C++相比执行的效率还不够快，因为Python没有将代码编译成底层的二进制代码，一些Python程序比像C语言这样的完全编译语言慢一些。
但上面提到的Python具有嵌入性的特征，对于大型程序，完全可以采用多语言混编策略，对于需要较快运行的模块，例如图像处理，则可以用C语言编程，对性能要求不是很高的地方则可以用Python编程，当需要他图像处理的时候Python程序把代码发送至Python解释器中内部已经编译的C代码，这样综合开发效率和性能综合起来是最高的。例如作为一个Python的数值计算扩展，NumPy将Python变为一个高效并简单的易用的数值计算编程工具。
Python是一种非常优秀的程序设计语言，与Perl相比它语法更简洁、设计更简单，更具有可读性和易于维护性；
与Java相比，它更简单、更易于使用，因为Java从C++这种系统语言中继承了许多语法和复杂性；
与C++相比，虽然性能上会稍微差一点，但它的开发效率高，Python代码的大小往往是C++或Java代码的1/5~1/3;
比VisualBasic更强大也更具备跨平台性；
比PHP更易懂并且用途更广；
比Ruby更成熟、语法更具可读性。
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Java与Python谁更胜一筹? 厦门中软卓越java培训班学java有什么要求吗？
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呵呵呵，培训机构还要求你啥么？？你交钱，别人教你做人。
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没啥要求，只要你给钱就行了
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　　Python是一种编程语言，相比其他语言有很多优势，所以现在很受欢迎。而这一块的人才也备受企业欢迎，所以很多人都会想去学Python，那Python学习路线是怎样的呢?
　　步骤0：热身
　　开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python?或者，Python如何发挥作用?
　　观看DataRobot创始人Jeremy在PyCon Ukraine
2014上的30分钟演讲，来了解Python是多么的有用。
　　步骤1：设置你的机器环境
　　现在你已经决心要好好学习了，也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包Anaconda。Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是，即使可能已经有了可用的底层库的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者，这应该没什么问题。
　　如果你在安装过程中遇到任何问题，你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。
　　步骤2：学习Python语言的基础知识
　　你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后，你就能轻松的利用Python写一些小脚本，同时也能理解Python中的类和对象。
　　具体学习内容：列表Lists，元组Tuples，字典Dictionaries，列表推导式，字典推导式。
　　任务：解决HackerRank上的一些Python教程题，这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。
　　替代资源：如果你不喜欢交互编码这种学习方式，你也可以学习谷歌的Python课程。这个2天的课程系列不但包含前边提到的Python知识，还包含了一些后边将要讨论的东西。
　　步骤3：学习Python语言中的正则表达式
　　你会经常用到正则表达式来进行数据清理，尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程，它会让你能更容易的使用正则表达式。
　　任务：做关于小孩名字的正则表达式练习。
　　如果你还需要更多的练习，你可以参与这个文本清理的教程。数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。
　　步骤4：学习Python中的科学库—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas
　　从这步开始，学习旅程将要变得有趣了。下边是对各个库的简介，你可以进行一些常用的操作：
　　&根据NumPy教程进行完整的练习，特别要练习数组arrays。这将会为下边的学习旅程打好基础。
　　&接下来学习Scipy教程。看完Scipy介绍和基础知识后，你可以根据自己的需要学习剩余的内容。
　　&这里并不需要学习Matplotlib教程。对于我们这里的需求来说，Matplotlib的内容过于广泛。取而代之的是你可以学习这个笔记中前68行的内容。
　　&最后学习Pandas。Pandas为Python提供DataFrame功能(类似于R)。这也是你应该花更多的时间练习的地方。Pandas会成为所有中等规模数据分析的最有效的工具。作为开始，你可以先看一个关于Pandas的10分钟简短介绍，然后学习一个更详细的Pandas教程。
　　步骤5：有用的数据可视化
　　参加CS109的这个课程。你可以跳过前边的2分钟，但之后的内容都是干货。你可以根据这个任务来完成课程的学习。
　　步骤6：学习Scikit-learn库和机器学习的内容
　　现在，我们要开始学习整个过程的实质部分了。Scikit-learn是机器学习领域最有用的Python库。这里是该库的简要概述。完成哈佛CS109课程的课程10到课程18，这些课程包含了机器学习的概述，同时介绍了像回归、决策树、整体模型等监督算法以及聚类等非监督算法。你可以根据各个课程的任务来完成相应的课程。
　　任务：尝试Kaggle上的这个挑战
　　步骤7：练习，练习，再练习
　　恭喜你，你已经完成了整个学习旅程。
　　你现在已经学会了你需要的所有技能。现在就是如何练习的问题了，还有比通过在Kaggle上和数据科学家们进行竞赛来练习更好的方式吗?深入一个当前Kaggle上正在进行的比赛，尝试使用你已经学过的所有知识来完成这个比赛。
　　步骤8：深度学习
　　现在你已经学习了大部分的机器学习技术，是时候关注一下深度学习了。很可能你已经知道什么是深度学习，但是如果你仍然需要一个简短的介绍，可以看这里。
　　我自己也是深度学习的新手，所以请有选择性的采纳下边的一些建议。deeplearning.NET上有深度学习方面最全面的资源，在这里你会发现所有你想要的东西—讲座、数据集、挑战、教程等。你也可以尝试参加Geoff
Hinton的课程，来了解神经网络的基本知识。
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西安中软卓越培训有Python课程吗？
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现在做Python培训班的有很多，但是你也要看看学校得管理和老师的能力。
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一个人钻研会耽误许多精力。当然、例程较好，专注于这一本，可以是商业网站、找一个项目练手，在实际操作中，查漏补缺，遇到问题找他指点，这样才能事半功倍，或者是看扣丁学堂的视频进一步提升自己。3、找一个导师，在Python培训中，要求讲解浅显易懂、全面细致，在学习或实操中。2，找一个已经会Python的人，或者Python开发人员，所以就需要有人指导学习为大家分享一些Python学习经验:1、寻找一本Python教程书籍，从头开始研究，把整本书掌握透彻，做一个实际的网站，可以和其他人合作，深入学习就要去练习实际项目，熟悉基础后，也可以是博客网站等，在学习Python的时候，面对的不仅仅是Python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，对于许多初学者而言
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