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为什么在使用python的简单介绍

时间:2023-12-27 22:26:56 阅读:325201 作者:BKLD

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为什么用python?

学习容易

Python是一门比较容易学习的语言,因为它是非常高级的语言,比C和C++这样的语言,还要高级几个层次,即使是一个小学刚毕业的学生都可以学会。它不需要管理内存分配,不需要定义变量的类型即可使用,内置了很多数据类型直接使用,而不需要考虑怎么样创建这些类型,比如列表、字典、字符串这样高级的功能。另外,用它写出的代码,可以直接运行,不需要进行编译的操作。还有一点,用它写出的代码非常短,打字量可以少很多,真的可以节省很多键盘的损坏,减少“键盘手”的疾病产生,对于开发人员来说,健康是最大的本钱,如果手都损坏了,什么也做不了。

开发效率高

Python是一门开发效率最高的语言,它比C有6倍的开发效率,简单来说,如果一个C开发人员工作6天,使用Python的开发人员只需要工作一天即可,意味着做Python开发人员可一周只上一天班。它比C++有2倍的开发效率,它比Java和C#也有1.5倍的开发效率。有这么高的开发效率,当然是用性能换来的代价,不过从目前硬件技术进步来看,目前的CPU计算能力普遍是过剩的,并且越来越多硬件成本降低,但人工的成本越来越贵。其实从社会进步来看,也是工具越来越先进,但人的大脑管理复杂程度并没有跟着提高,显然要提高起来就比较困难了。

目前在嵌入式系统都慢慢走向多核的CPU,在手机方面,都已经进入64位的8核时代了。在嵌入式系统方面,也有Pyboard这样的开源项目来进行了,这样的嵌入式Python主要适用于机器人控制方面。

调试运行方便

无论是在Windows平台,还是Linux平台,都一样开发和调试。跨平台运行更加方便,如果没有使用平台差别的API接口,只要写一遍代码,就可以在Windows平台或Linux平台上运行。

开源免费

Python无论在商业上,还是教育上,都是免费使用,意味可以零成本进入学习它,使用它。Python拥有众多功能完善的开发库可以使用。

测试领域需求

测试是软件开发里有相当大的工作量,比如模块测试,当开发人员把一个模块功能完成之后,需要测试这个模块是否正确,就需要搭建一堆测试代码,才可以验证的。这时,如果使用C++或Java来写这些功能,显然没有使用Python来得快,从前面效率就可以看到。因此,通常就会变成这样的开发模式:发布的软件是使用C++或Java开发,但测试的代码使用Python来开发。比如嵌入式系统涉及网络通讯方面,需要不断地向嵌入式系统发送网络数据和接收网络数据,就可以使用Python搭建一个测试环境出来,这样花费很少的时间,就可以对嵌入式系统进行验证,提高代码的质量,减少嵌入式系统与其它系统的调试时间,以及以后维护时间。

另外,通过使用Python语言编写众多的脚本,就可以提高自动化测试水平,每发布一个版本,就可以把以前的测试用例,全自动化测试一遍,这样会大大提高对软件快速发布的要求。像我所见过的测试用例,就有几万个,如果靠手工方式测试,验证起来是非常慢的,并且并不全面。目前采用全自动化测试之后,每天24小时运行,一台电脑相当于10个测试员工的工作量,可见带来多大效率的提升。在可以预见的将来,在测试领域里,Python的工作需求会持续增加,要求所有测试人员都会掌握这个好用的工具。

做数据分析为什么要使用Python?

现如今,数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好,使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因,数据分析行业的人才也开始变得火热起来,尤其是高端人才,越来越稀缺。当然,对于数据分析这个工作,的确是需要学会一些编程语言的,比如MATLAB,Python,Java等语言。但是对于初学者来说,Python是一个不错的语言,Python语言简单易懂,同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么数据分析为什么要使用Python呢?这是因为Python有很多优点,那么优点都是什么呢?下面我们就给大家介绍一下这些优点。

首先说说Python的第一个优点,那就是Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃,这就是Python作为数据分析的原因之一,python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势,尤其是pandas,在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势,已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。

Python最大的优点那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道,Python语法简单的多,代码十分容易被读写,最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候,一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式,这样,不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。

当然,Python也具有强大的编程能力,这种编程语言不同于R或者matlab,python有些非常强大的数据分析能力,并且还可以利用Python进行爬虫,写游戏,以及自动化运维,在这些领域中有着很广泛的应用,这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题,这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python,能够大大的提高数据分析的效率。

其实现如今,Python是一个面向世界的编程语言,Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助,这是因为人工智能需要的是即时性,而Python是一种非常简洁的语言,同时有着丰富的数据库以及活跃的社区,这样就能够轻松的提取数据,从而为人工智能做出优质的服务。

通过上面的描述,相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便,使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感,对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说,简单易学容易上手的优势也是一个优势,所以不管大家是否进入数据分析行业,学习Python是没有坏处的。

为什么写爬虫都喜欢用python

python的脚本特性,python易于配置,对字符的处理也非常灵活,加上python有着丰富的网络抓取模块,所以两者经常联系在一起。

作为一门编程语言而言,python是纯粹的自由软件,以简洁清晰的语法和强制使用空白符进行语句缩进的特点从而深受程序员的喜爱。使用python来完成编程任务的话编写的代码量更少,代码简洁简短可读性更强,一个团队进行开发的时候读别人的代码会更快,开发效率会更高,使工作变得更加高效。

这是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言,相比于其他静态编程语言,python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言,python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。此外,python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取,并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。这也就是为什么python被叫作爬虫的原因。

为什么用Python做数据分析

为什么用Python做数据分析

原因如下:

1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集

python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势,尤其是pandas,在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势,已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。

2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言,python语言功能更加健全

Python具有强大的编程能力,这种编程语言不同于R或者matlab,python有些非常强大的数据分析能力,并且还可以利用Python进行爬虫,写游戏,以及自动化运维,在这些领域中有着很广泛的应用,这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题,这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python,能够大大的提高数据分析的效率。

3、python库一直在增加,算法的实现采取的方法更加创新

4、python能很方便的对接其他语言,比如c、java等。

Python最大的优点那就是简单易学。Python代码十分容易被读写,最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候,一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式,这样,不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。

其实现如今,Python是一个面向世界的编程语言,Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助,这是因为人工智能需要的是即时性,而Python是一种非常简洁的语言,同时有着丰富的数据库以及活跃的社区,这样就能够轻松的提取数据,从而为人工智能做出优质的服务。

通过上面的描述,相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便,使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感,对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说,简单易学容易上手的优势也是一个优势,所以不管大家是否进入数据分析行业,学习Python是没有坏处的。

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为什么现在很多人都使用Python语言有什么优势

Python的优势很多人都知道,那就是真的非常简单。Python语法对于初学者是比较友好的,入门相对于比较简单。因此,很多培训机构将Python作为了面向中小学生的一种编程语言课程,它被称为胶水语言,能够把用到其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

使用Python快速生成程序的原型,然后对其中特别要求部分,用合适的语言进行改写,比如说3D游戏中的图形渲染模块,性能要求比较高,可以用C、C++进行重写,然后封装为python可以调用的扩展类库。

为什么使用Python,Python应用场景?

因为Python是通用的。

Python有许多实现(利用其他语言来写Python解释器),不仅仅是CPython。它可以基于Java,C,Python自己,C#,Ruby,Javascript等各个语言制作。可以这么说,Python的底层实现语言是最丰富的,绝对没有之一。所以它可以和C/C++/Java/C#/Ruby/Javascript等各类语言直接交换数据。不仅仅通过REST/JSON/XML交换。

1、python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java, c#, xml, c。至于为什么,这是软件工程的需要。python不具有完整的语法检查。

2、python并不为特定目的而产生。虽然它更适用于系统维护。不过它就是一个通用的脚本语言。

3、python一般认为是脚本语言,或者说是动态语言,速度慢肯定是所有解释性语言的缺点了,除此之外,python的多线程无法在多核上运行肯定也是需要解决的问题。

4、Python的实现是用ansi c编写的,可以运行在目前所有主流平台上,手机、pad上均可运行Python程序,其下的程序包也具有可移植性。

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