python基础教程pdf 学Python一定要会算法吗？

学Python一定要会算法吗？

刚开始入门时，不是必须学好算法的。但是随着技术的深入，算法还是需要的，不然只能干点"搬砖"的活儿。

1、学好软件开发离不开计算机理论基础，如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等。如果热爱这门技术，这些都是不问题，先入门，这些慢慢的都可以补上。

2、关于算法，它是软件开发的灵魂，没有好的算法写不出优秀的程序。

3、如何学习算法，首先选取经典算法教材。基础的可以先从《数据结构》学起，里面有些基础算法，然后再去学专门的算法(其实把数据结构范畴的算法学好，一般就够用了)。还有网上有很多论坛，算法网站，为了吸引眼球 一般都做的浅显易懂。还有大部分算法为c语言，但语言在算法层面都相通的，明白算法模型才是最重要的。

4、万事开头难，只要入门，剩下的就是慢慢经营这门技术就行了。算法在实践中学的最快也最牢固。

希望能帮到你

有哪些Python入门好书推荐，经典？

书不在多，在于坚持和实践，这里推荐一本，带pdf和网页教程，只要持续敲实例代码，定能有所收获。

PDF下载连接：https://chly.github.io/adjunct/用python做科学计算.pdf

网页链接：http://bigsec.net/b52/scipydoc/#id3

坚持实践就是胜利！

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？

对于用过几种开发语言（java，c#，nodejs，erlang），而后转Python做机器学习的人，我说说我的看法。

首先，大家说python慢是真的吗？我的回答是真的。非常慢，for循环比cpp慢两个数量级。

那为什么还用Python?假如我们遍历过亿的数据，两个数量级的差异是无法接受的。但如果我们用python做最上层的逻辑，把上亿数据进行分块，python只循环十几次，剩下扔给cpu和gpu。那么两个数量级是否就无所谓了呢？1毫秒和100毫秒在整个系统中真的无所谓了。

python最大的优势在于，可以非常非常优雅的把数据扔给高效的c，cuda去做计算。numpy，pandas，numba这些优秀的开源库可以非常方便的高效的处理海量的数据，借助zmq，celery等还可以做分布式计算，gevent借助系统的epoll进行io优化。所以，不需要花太多精力，就可以优雅，高效的实现海量的数据处理，机器学习的任务。这是python火爆的原因。

想想，同样的性能，代码只有cpp或java的三分之一甚至更少，是不是很有诱惑力？

python自学难度有多大，怎样算出师？

怎么算出师取决于你学它的用途。

• 不从事IT行业，学习用来辅助工作。

例如只是像某些广告说的，学习Python写一些自动化脚本，帮自己解决一些重复性的工作，比如批量处理Excel表格之类。这样的话出师要求不高，只要掌握一些常用的操作，比如列表、字典、字符串常用的函数；掌握对文件的读取、写入；根据需要学一些比如绘制图表的方法等等。主要是根据你工作的需求来判断，你能用它解决你大部分工作上的问题就足够了。

个人认为最重要的是学会一种解决问题的思路。比如你遇到一个统计文章单词出现率的需求，要知道使用什么方法，比如先对它用字符串的方法进行分割，然后保存到字典进行统计。有这么一个大概的思路，你就可以针对性的去学习字符串的方法、学习字典的使用，哪怕之前你没用过这些方法，你也可以解决这个问题，那就算出师了。

• 想学Python做编程开发。

做编程开发则要求要相对高很多。你要懂常见的数据结构以及对应的方法、了解Python常用的库、框架的用法，知道面向对象编程；如果做web开发还需要知道MVC架构等等；有一定的自学能力，善用搜索引擎和会看文档。

码字不易，对大家有帮助的话就点个赞吧~

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