学python编程难吗？

你好，很高兴回答你这个问题。

作为一名python使用者，来谈谈个人的感受。在工作中一直尝试使用python来代替shell，以便能够结合实践操作来加深印象。下面从我的学习过程来了解学习python是否困难。

首先，先熟悉python的基础语法、各种数据类型、控制语句等，这些都是python的入门必学，如果我们能够熟练掌握这些内容，其实我们就可以使用python完成很多基础工作。此阶段我们可以使用Jupyter Notebook 来做一些实验性操作，便于我们更好通过实操来加深理解。

其次，我们掌握了python的基础用法后，其实我们对python的了解还是碎片化的，需要通过一些简单的项目来加深理解及对整体的运用。例如：python处理http请求、python连接数据库做一些数据统计、python做科学计算等等。通过小项目的积累，相信我们能够熟练掌握python常用的模块以及对python的功能有更深层次的认识。此阶段我们可以使用pycharm、vs code 等IDE工具，来方便我们的开发。

最后，我们可以根据自己的兴趣选择合适的开发框架，来实现一些大的功能需求。如scrapy爬虫框架、django框架、flask框架、等等，通过使用各种框架，可以让我们能够提高开发效率，随着自己的项目不断积累，此时python编程已经不再是什么难事。

万事开头难，python作为一个非常受欢迎的语言，说明其极易上手，但是要想走的更远，需要我们不断的深入研究，难易程度就看你的付出有多少了。

注意：建议使用python3学习，python2.7.18是python2的最后一个版本，官方不再更新维护。

好了，就说到这吧，希望我的回答对你有帮助。

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人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

作为一个多年的从业者，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类似人类智能的装置或者程序。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，但是它并不是唯一的选择。

先来简单介绍下人工智能的实现方法，目前主要有两种流派。

一种是基于神经网络的机器学习，也就是近年来随着Google的阿尔法狗战胜世界围棋冠军而再次（之所以用再次，是因为它曾经也火爆过一段时间，后来遇到技术瓶颈又沉寂了）火爆起来的技术。Google为了方便人工智能的开发，开源了TensorFlow库，该库可以极大的方便人工神经网络的开发与试验，受到了广大研究者的青睐，而作为开发TensorFlow的编程语言——Python自然也就成为研究者必学的工具。此外，还有FaceBook的开源项目PyTorch也是一个很优秀的机器学习库，同样也使用Python作为开发语言，这就又给Python增加了许多使用者。其实，还有很多语言也能进行人工智能开发，比如Matlab和C/C 也是一些广泛使用的语言，只不过编程过程会稍微复杂一些罢了。

还有一种人工智能的实现方法是基于演绎逻辑的推理方法，曾经火爆一时的专家系统就是基于这种技术，只是因为近几年深度学习如日中天，掩盖了它的光辉，这种模式的人工智能实现方法使用的编程语言则是Lisp和Prolog。

此外，还要提醒一下题注，想要学习人工智能，只会编程是远远不够的，它需要扎实的数学基础，从线性代数、概率过程、到微积分，甚至还有张量分析等，有了这些基础知识，才能看懂并改进各种学习算法。至于你的算法用什么语言实现，则相对要简单很多，当然Python就是一个不错的选项，比起其它语言更简洁，更易学，关键是有强大的库支持。

python是怎样的编程语言？

python非常容易上手，而且能干很多事情，WEB开发，机器学习人工智能，数据分析，量化投资，爬虫等，基本可以应用到各行各业，而且大家都在做基于PYTHON的库，使得PYTHON语言变成一门直接拿来就能用的语言，更像一种工具了，比如机器学习，可能理论很复杂，但是实际在PYTHON中仅仅几行代码就能实现，不用花太多时间用在码代码上面， 学过python之后就再也不想写其他语言了，python 现在是越来越火。

python编程到底好不好学？

首先，答案是肯定的，Python语言还是比较好学的。

语法简单易学是Python语言一个重要的特点，学习Python语言也几乎不需要任何基础，所以Python也是少儿编程的常见编程语言之一。

Python语言是典型的函数式语言与面向对象语言的结合体，所以编写Python代码会非常灵活，也非常直接，想用什么功能直接写就可以了，这与Java这样的纯面向对象语言还是有较大区别的，也许这也是Python语言比较受程序员欢迎的原因，因为没有人愿意复杂。Python语言比较简单还体现在丰富的“库”上，Python为各个常见的开发领域都准备了丰富的库，只要把这些库导进来就可以方便的使用。

虽然Python语言简单易学，但是Python语言的应用领域却比较广泛，语言生态也相对比较健全。目前Python语言在Web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理）、嵌入式开发等领域均有广泛的应用，相信随着大数据和人工智能的不断发展，未来Python语言的发展空间还是非常广阔的。

当然，采用Python语言也可以写出非常复杂的程序，尤其在人工智能领域，采用Python来完成算法实现的过程还是相对比较复杂的。不少开发团队把算法设计和算法实现进行了分离，从事算法实现的工程师往往需要通过Python等语言来实现算法设计师的设计方案，这个过程往往还是具有一定难度的，而且要求算法实现工程师也要具备扎实的算法基础。当然，目前不少团队的算法工程师既要完成算法设计，也需要完成算法实现，而且这似乎是目前一个发展趋势。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

python高级编程都有什么？

python和其他编程语言一样，高级阶段是相对初中阶段的晋升阶段，实际上到达高级这个阶段，意味着你能够独立完成一个项目模块甚至能够独立规划、推动独立的中小型项目，那么达到这个阶段需要掌握哪些技能：

1、Django框架；

2、Flask框架；

3、三大数据库语言（mysql、Redis、MongoDB），尤其是mysql与python的交；

4、Linux操作系统的命令操作；

5、网络爬虫技术；

6、Requests，Selenium，Scrapy等模块的使用。

等等。

编程开发中，尤其是现在模块化开发，标准化的学习教程并不能代表你是否进入了什么阶段。举个例子：你很熟悉python的所有知识，但一个基本的小项目都做不了，甚至也解决不了任何问题，通过学习过程进入高级其实是没有意义的。

所以，在具体工作中，我们评估某个人是否进入高级，或者是否可以在所在（记住环境）的团队中技术水平能够具有高于一般成员的能力，其实我们就认定你在这个团队属于高级水平。

python的高级编程往往是根据所需要学习的知识点来衡量的，但这并不能代表你的实际水平，也不能代表你在团队中属于高级程序员。

知识不代表动手能力。

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