python语言程序设计是什么 Python对普通人有什么实际用处？
Python对普通人有什么实际用处？
大专毕业，在学校学的Java方向，现在想自学，但听说python好学，python到底是什么？
Java，大学专业人士，我觉得我可以先熟练地使用Java，然后找一份与Java相关的工作来解决温饱问题，在工作稳定的前提下，下班后自学python，如果能结合实际项目需要，会更好。
那么什么是Python？Python是一种粘合语言，它可以粘合很多家伙，比如：Python网站开发、Python自动化测试、Python自动化运维、Python人工智能、Python数据分析…
乍一看，似乎Python可以做很多事情，但掌握Python很重要，通常最重要的事情是如何掌握python背后的人，然后你只能写一个小的工具，小题大做，满足你的求知欲。]你可以关注头条新闻“猿猴”，也可以关注微信公众号“一猿一语”。这里有两篇文章，“人生苦短，学Python”和“代码农场主如何学机器”，可以帮你解疑释惑。
前端好入门还是Python好入门？
你好，老秀。让我们分享你的问题。
相对来说，前端会更简单，前端：HTML、CSS、JavaScript。
Python基础
1。变量定义和命名方法，行和缩进
2。基本输入/输出：打印/输入
3。基本数据类型：int（整数）、long（长整数）、float（浮点）、complex（复数）、string（字符串）none（null）
4。基本算法：Python Basic
1，-，*，/，**，/
运算符：算术运算符比较（关系）、赋值运算符、逻辑运算符、位运算符、成员运算符、标识运算符、运算符优先级
5、字符编码、格式
6、条件和循环语句：if--else；for--in，while---Break/continue；嵌套用法，pass语句
7。组合数据类型：列表，元组，字典，集合
8。自定义函数：def，局部变量，6个参数，返回语句，调用函数
9。迭代器和生成器
相对前端很容易学习，但它们的概念不同！你只知道前端，不是吗，同学，你还需要掌握一门语言。
python是怎样的编程语言？
Python非常好用，可以做很多事情，比如web开发、机器学习、人工智能、数据分析、定量投资、爬虫等，它可以应用到各行各业，大家都在做基于Python的库，这使得Python成为一种可以直接使用的语言，更像是工具。例如，机器学习，理论可能非常复杂，但事实上，只有几行代码可以在Python中实现。它不需要在代码上花费太多时间。学习了python之后，我不想再写其他语言了。现在Python越来越流行。
对于几乎是零基础的人，直接学Python编程合适吗？
可以学，但基本是零字，可能对很多东西很陌生，理解起来不是很方便。
此外，python语法在许多方面都得到了简化，例如数据类型、编码格式等。
所以一开始学习Python确实比其他人容易。然而，学习其他语言时，可能会很困难。
总之，无论什么语言，学习过程中总会遇到各种新知识，编程不是一门语言可以使用的。
人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？
作为多年的实践者，我想说的是，Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。
首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。
一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。
另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。
另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。
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