第一讲|Python介绍

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在接下来的几个周里，我会有几个章节来介绍Python，对于快速入门Python很有帮助，如果会另外的编程语言像Java的话基本上一天就可以入门了，我也是还处于学习阶段，大家一起进步，好了，多的不多说了，直接来干活，绝对比你

看书来的更快：

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        要是你对Python和pycharm很了解了可以直接跳过第一讲

Python 名字由来

        Python 命名的由来颇具感性色彩，1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido 为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为 ABC 语言的一种继承。之所以选中 Python（意为大蟒蛇）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫 Monty Python的喜剧团体的爱好者。

Python 的发展

        Python 诞生至今已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自2004年以后，Python 的使
用率一直呈线性增长。大家可以从这一张图看一下，各种语言的发展趋势：

       Top软件工具了解一下：

    

         Keras，一个用Python 编写的高级神经网络API，因为能够把ideas高效转化成结果而大受欢迎。2018年的使用份额直接从10.7%飙到了22%，为所有工具里增速排名第一，达到108%。

        由于 Python 语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用 Python 做科学计算的研究 机构日益增多，一些知名大学已

经采用 Python 来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆 大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用 Python 语言讲授。众 多开源的科学计算软件包都提供了 Python 的调用接口，例如著名的计算机视觉库 OpenCV、三维可视化库 VTK、医学图像处理库 ITK。而 Python 专用的科学计算扩展库 就更多了，例如十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy 和 Matplotlib，它们分别 为 Python 提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此 Python 语言及其众多的 扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至 开发科学计算应用程序。

Python 语言特点

        1. 简单，基于“优雅”、“明确”、“简单”的设计哲学，Python 设计时尽量使用其它语言
            经常使用的标识符号和英文单词，优秀的 Python 程序具有如同英文般的易读性，
            这使得学习 Python 变得容易；
        2. 高级，Python 是一种高层次的编程语言，与 Java，C/C++ 相比，Python 距离真
            实的机器更远，它使你能够专注于解决问题而无需考虑诸如如何管理你的程序使用
            的内存一类的底层实现细节；
        3. 易移植，正因为脱离了底层细节的约束，Python 非常易于移植，无需修改便可以
            在各个平台运行，包括：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、
            AROS 等等。
        4. 解释性，Python 在执行时，首先会将 .py 文件中的源代码编译成 Python 的 Byte
            Code（字节码），然后再由 Python Virtual Machine（Python 虚拟机）来执行这
            些编译好的 Byte Code。所以你不用担心怎么它是怎么编译的，用就可以了
        5. 强大而丰富的库：Python 具有丰富和强大的库，它可以帮助你处理各种工作，包
            括数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV
            文件、密码系统、GUI、Tk 等标准库。爬虫的画request、beautifulsoup、动态网页selenium等，

            多尝试看一下源文档。            

        6. 面向对象，在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

            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：Python 是完全面向对象的语言，函数、模块、数字、字符串都是对象，并且
            完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python 支持
            重载运算符和动态类型。
        7. 可扩充，Python 提供了丰富的 API 和工具，以便程序员能够轻松地使用 C 语言、
            C++、Cython 来编写扩充模块。Python 编译器本身也可以被集成到其它需要脚本
            语言的程序内。

Python 目前的使用情况及前景

        我们知道小学生就要开始学Python了，是不是感觉要被拍死在沙滩上的感觉，在加上人工智能从阿尔法狗战胜李世石后为代表的机器战胜人类的火爆，而Python刚好又是人工智能的一大利器，那你还有什么不学习的呢？不相信的话给你来看一下，影响了比较大的，权威的根据世界范围内，实际投票的一个结果来看一下：

    

Top深度学习工具

用深度学习工具的人倒是挺稳定。2018年有33%参与调查的人都在用，和2017年的32%没什么差。

到目前为止，谷歌的TensorFlow已经是主流平台了。不过前面大家也看到了Keras后生的力量，紧追其后。



Top大数据工具

大数据这一块，大家用的不是Hadoop，就是Spark。



不过Hadoop的使用呈比较明显的下降趋势。

最后，附调查链接：
https:// www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html

每一章都会附上我的GitHub：https:// github.com/Booboochen,欢迎大家GitHub上Git，还star哟，GitHub走入

微软大家庭也是很好了。