python基础教程廖雪 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？

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

为什么有些算法岗位，需要用C 而不是python？

C/C 是比较底层的语言，可以对CPU/内存等计算机资源特别是硬件进行非常精细的控制，算法运算做到最精细自然要使用它们。

但是它们的优点自然也是他们的缺点，精细的操作自然需要精细的编程，精细的编程自然需要繁复的语言设定，比如什么是指针什么是指针函数什么是函数指针……等你搞清这些佶屈聱牙的概念，你大概也没有写代码的冲动了。更何况，你想写出高性能的代码，这些概念是必须精通的

python有一个很重要的特性，就是所谓的“胶水语言”，“胶水”的意思就是，它可以把不同语言编写的代码模块组合在一起，然后统一通过python去调用。其实绝大多数算法库都是使用C/C 编写，然后提供python的接口供用户使用，毕竟大部分人只需要知道怎么调用封装好的算法就好。但你要想实现自己的算法就必须会C/C

打个不是很恰当的比方，python就像电视遥控器，C/C 就像遥控器里的电板，平时你想换换台，你只要按按钮就好。但是有一天你就是要个把画面旋转九十度的功能，而遥控器上没有这个功能，但是拆了遥控器电板插几个元件就能实现，你咋办？

如何根据算法写python？

Python有很多第三方的算法包，可以满足日常的算法调用，直接pip安装，然后import引用即可。

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！

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