长沙python培训零基础可以学习吗

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目前python被用的还是蛮多的，一些大公司如Google（实现web爬虫和搜索引擎中的很多组件），Yahoo（管理讨论组），NASA，YouTube（视频分享服务大部分由Python编写）等等对Python都很青睐。而国内的豆瓣可以说是给Python予千万宠爱了，它的前台后台清一色的都是Python的身影。另外，我们计算机视觉这块用的很频繁的OpenCV也提供了Python的接口，网上还提供了不少Python的机器学习的库（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一个*的Python的库theano，自然语言处理的库NLTK。此外，Python为数学、科学、工程和绘图等提供了有趣的标准库（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python占有的用户群越来越广。

Python-开发效率更高有数据研究表明Python的开发效率要比Java高2倍!也就是说Python中的代码行更少,代码行听起来可能像一个可怕的指标 ,每种语言中每行代码所需要花费的时间大约是一样的。因此,限制代码行数就可以提高生产效率。举个栗子，Python可以只用21行代码就能完成一个图像素描的处理。

继续使用Python，还是转而使用其他语言——也许是编程领域较新的语言？很多程序员每年都会考虑这个问题。相比于众多其他的语言，使用Python编写时，程序包含的代码行更少。Python的语法也有助于创建整洁的代码：相比其他语言，使用Python编写的代码更容易阅读、调试和扩展。大家将Python用于众多方面：编写游戏、创建Web应用程序、解决商业问题以及供各类有趣的公司开发内部工具。Python还在科学领域被大量用于学术研究和应用研究。

做 Python 开发除了熟悉语言本身之外，还需要掌握很多相关联的技能，好比打NBA，你不光要学如何投篮，还要练习力量、技战术等一整套东西。所以，一个普通Python Web开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架，比如：Django、Flask、Tornado，做业务系统必须熟知一种数据库，还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解，因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。

Python是学习甚至工作必须的，python差不多是现在*的通用脚本语言。 这里强调是通用。与python相似的只有ruby， tcl, perl等少数几种。 而python过去被称为脚本语言之王；python有广泛的社区基本，可以说，只要你想到的问题，只要你需要使用的第三方库，基本上都是python的接口。so easy;python开发效率高，同样的任务，大约是java的10倍，c++的10-20倍；python在科研上有大量的应用，大数据计算，模拟计算，科学计算都有很多的包。

Python是一门脚本语言，语法简单，可以引用 C 的库，适合写脚本和做程序粘合剂。它在很多行业内都有易用的包，现在用的比较多的有：WEB后端（Django / Flask / Tornado等等WEB框架）、科学计算（Numpy / Scipy / Matplotlib）、机器学习（Scikit-Learn）、神经网络（TensorFlow）、运维（supervisor / fabric）、图片处理（Pillow）、爬虫（Scrapy ）、演示、教学（iPython Notebook），但因为GIL（Global Interpreter Lock）全局锁的存在，并发比较差，对多核CPU利用率比较低，需要借助C来跳过原生 Python 的 GIL 限制，对大并发的处理可能比较吃力。

在人工智能的应用方面，笔者认为还是得益于Python强大而丰富的库以及数据分析能力。比如说在神经网络、深度学习方面，Python都能够找到比较成熟的包来加以调用。而且Python是面向对象的动态语言，且适用于科学计算，这就使得Python在人工智能方面备受青睐。虽然人工智能程序不限于Python，但依旧为Python提供了大量的API，这也正是因为Python当中包含着较多的适用于人工智能的模块，比如sklearn模块等等。调用方便、科学计算功能强大依旧是Python在AI领域最强大的竞争力。

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