长沙python培训需要什么基础

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现在主用Python，Python虽然很慢，但是十分的高效，在这个快餐时代，我觉得是十分的贴近社会的。Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。

学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。Python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择。

随着微软将Python纳入.Net平台，相信Python的将来会更加强劲发展。Python 很可能会成为.Net平台快速开发的主流语言。我相信Python在不就之后将成为互联网发展不可替代的工具。另外，还需要注意的一点是：以后服务器价格降低，性能提升，语言不会成为瓶颈，人力成本才是较高的。python做为一门快速开发的语言，有着很大的优势，它的前景一定会越来越好。

python只要掌握基本语法之后就可以写程序了，写程序过程就是模块熟悉过程。像python，perl这种语言，语言本身没多大的作用，是靠它们的内置模块或者第三方模块来体现其强大。解析文档：string和re模块。re是正则表达式模块，这个很重要。像python、perl这些语言，正则表达式正是这些语言引以为傲的部分。从网页抓取数据：有urllib和urllib2这两个模块外加re模块一般足够用了。上面说的几个模块均python安装包内已含有，不需要单独下载。具体写的时候找个例子，照葫芦画瓢，写出来分析分析，写几次就明白了。

我觉得赶时髦没有任何的问题（话说Python现在算时髦么，都快20年了。时髦的应该是go、hack之类的吧）。作为一个职业程序员，追赶技术的潮流本来就是很正常的事。有了什么新的工具、语言、理论。先拿来玩一玩，了解一下他的特性。这叫技术储备。一个东西之所以能流行起来必然有它的特点在里边。有的时候学些东西仅仅就是 have a fun 而已。每次都当你有需求的时候再学永远都会落后一拍，而且无法站在一个高度去选择。

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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