python零基础入门视频免费 Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转到Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

python一般用来做什么？

感谢您的邀请：作为一种非常流行的语言，python有着广泛的应用场景。事实上，许多开发语言可以用于不同的领域。Python不是为特定目的而产生的。但是，它是一种通用的脚本语言，也称为glue语言。Glue意味着Python可以在C语言接口的帮助下驱动几乎所有已知的软件和模块。只要我们使用它，你通常可以找到一个开源库。安装后，您可以驱动它。无论是数据库、网络、互联网、图形、游戏、科学计算、GUI、OA、自动控制，甚至宇航员都在使用它。

现在我们来谈谈Python，它可以用来做：

1。系统编程2。图形处理3。数学处理4。文本处理5。数据库编程6。网络编程7。网络编程8。多媒体应用9。Pymo发动机10。黑客编程11。用Python12编写的简单爬虫：人工智能

看到这么多应用场景非常强大，但Python通常不会作为工程语言出现。也就是说，常规软件生产不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于为什么，这是软件工程的需要。Python没有完整的语法检查。

但它现在不影响Python的状态。很多人加入Python的大军是因为Python很容易入门，而且学习成本相对较低。它有一个丰富的支持库，可以直接调用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python编写的。

希望我的回答能对你有所帮助。我刚开始的时候很兴奋，你不必把算法学好。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。

1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。

2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。

3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。

我希望我能帮助你

你好，我很高兴回答你的问题。

作为Python用户，让我们谈谈个人感受。在工作中，我总是尝试用Python来代替shell，以便结合实际操作加深我的印象。下面是我的学习过程，了解学习python是否困难。

最后，我们可以根据自己的兴趣选择合适的开发框架来实现一些主要的功能需求。如scratch-crawler框架、Django框架、flash框架等，通过各种框架的使用，可以提高开发效率。随着我们自己项目的积累，python编程不再困难。

一开始一切都很困难。作为一种非常流行的语言，Python非常容易使用。然而，要走得更远，我们还需要继续深入研究。困难的程度取决于你付了多少钱。

好吧，就这些。我希望我的回答能帮助你。

我是穆恩叔叔，我喜欢操作和维护。欢迎关注并与您分享操作和维护的细节。

学Python一定要会算法吗？

1. Web应用程序开发

网站后端程序员：用一个网站很容易维护后端服务。

类似的平台，如Gmail、youtube、智湖、豆瓣等

2、网络爬虫

爬虫是一个操作较多的场景，爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧，运行投资策略，爬经适房，抓取各大网站的折扣信息，获得最佳选择；收集并分类社交网络上的演讲，生成情感地图，分析语言习惯；抓取网易云音乐某类歌曲的所有评论，生成word cloud；通过条件过滤得到豆瓣的信息，生成电影、书籍和表格。

3. 艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾。Python在科学计算领域享有很好的声誉。其简洁明了的语法和丰富的计算工具深受该领域开发人员的喜爱。

4. 数据分析

一般来说，当我们使用爬虫来抓取大量的数据后，我们需要对数据进行分析处理。否则，爬虫将徒劳地爬行，我们的最终目标是分析数据。Python在这方面有非常丰富的数据分析库，可以制作各种图形分析图。也很方便。Python拥有成熟的模块来完成大数据分析所涉及的分布式计算、数据可视化和数据库操作等功能。

5. 自动运维：自动处理大量运维任务

6。游戏开发者：一般嵌入游戏中作为游戏脚本

7。自动测试：作为一个简单的实现脚本编写，在selenium/LR中实现自动化。

8. 网站开发：借助Django和flash框架建立自己的网站。

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