python编程 代码一定要人去写吗，能不能用Python弄个人工智能来写C ？
代码一定要人去写吗，能不能用Python弄个人工智能来写C ？
人：请帮我编写一个软件。
电脑：我可以编写100万种软件，请问你要哪一种？
人：我想编写一个聊天工具。
电脑：我检索到了现成的软件微信，是不是可以？
人：帮我打造一个全新的
电脑：好的，启动界面要什么样的？
人：我不知道，请随意
电脑：程序图标要什么样的？
人：不知道，请随意
电脑：既然随意你还是用微信吧
人：我就想要打造一个新的
电脑：好吧，图标先给你空着，我们来做第一页，你要用哪种布局？
人：上中下三段布局
电脑：三段的高度和比例是多少？用什么颜色？
人：不知道
电脑：你必须知道，否则我无法继续
人：我如果什么都知道我就是程序员了
电脑：我怎么知道你脑子里想的是什么？你还是用微信吧，我不干了
人：你信不信我砸了你？
电脑：你不是程序员你跟我BB什么
Python到底有多慢？
其实如果是性能要求不高的应用的话，快慢表现得不会太明显。举个例子吧，原来大学期间毕设需要对多点之间路径选择顺序进行优化，查阅多方资料后决定使用蚁群算法选出最优路径。尴尬点就在这个蚁群算法里发生了。
首先用的10个坐标点模拟城市的位置，因为平时使用Python比较多一点也较为熟悉，所以首当其冲的选择了Python作为实现蚁群算法的编程语言，但是在第一次运行时差点就等睡着了。猜猜有多久，6分钟多，这就是效率(运行速度)的可怕之处。总不能在毕设答辩里让答辩老师等6分钟来选个最优路径，恐怕是要被挂呀。所以后来蚁群算法这一块使用c语言进行了优化，运算出结果不到1分钟。没有对比就没有伤害，经历了这件事后，我深深的体会到了Python执行效率的可怕之处。
但是作为一门简洁易懂的解释性语言，抛去了指针等复杂的内容，使开发者将更多的注意力集中于解决问题的方法或思路上，而不是编程语言的技术本身上。所以在这些优点的支撑下也可以原谅它的执行效率。
有可能有人有疑问为什么C语言、Java语言的执行效率都比Python高呢，其实这和一门语言的底层代码有关系。C语言是对汇编语言的二次开发，而Java大部分是对c和c 的二次开发，然而我们的Python则可以分为两种情况，一种是cpython，另一种是jpython分别是对c和Java的二次开发，所以效率低于这两种语言不言而喻的。原来看到消息称，为解决Python的效率问题，官方打算重新开发Python的底层代码，最近也没有看到相关消息，毕竟这个工作量非常巨大。
从事python后端需要学什么技术？
对于Python的学习人员需要掌握以下技术
网络编程。网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的"基石"。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
2. 爬虫开发。将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
3.Web开发。Web开发包含前端以及后端两大部分，前端部分，带你从"黑白"到"彩色"世界，手把手开发动态网页后端部分，带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架，框架讲解中涵盖了数据、组件、安全等多领域的知识，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
4. IT自动化开发。IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率，真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目，从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例，如:堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。
5. 金融分析。金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括NumpyPandasScipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如"双均线"、"周规则交易"、"羊驼策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，让梦想照进现实，进入金融行业不再是个梦。
6. 人工智能 机器学习。人工智能时代来临，率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识，如:分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库，并根据身边事件作为案例，一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。人工智能是未来科技发展的新趋势，Python作为最主要的编程语言，势必有很好的发展前景，现在学习Python也是一个很好的机会。
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