為什麼要python

『壹』 為什麼很多程序員都要學python

因為Python在人工智慧、大數據、自動化運維、全棧開發方面有著得天獨厚的優勢，隨著Python繼續佔領編程語言主流的趨勢，全國各城市的招聘職位和薪資均會大幅度上漲。

另外，隨著我國在人工智慧的投入和規劃，對於人工智慧人才的需求呈現爆發式增長。Python是人工智慧的開發語言，現在學習Python，是你最好的時機。

現在，一線Python工程師的薪資已經超過20000元，如果你想學一門編程語言，那Python絕對是你的首選！

『貳』 我們為什麼要選擇學習python

1、人才需求量缺口很大：從目前市場情況上來說，我國人工智慧人才缺口是非常大的，一直處於不斷飆升的狀態。Python已經成為了現代軟體開發，非常熱門的話題，尤其是數據分析和人工智慧領域中，Python是首選的編程語言。
2、Python引發學習熱潮：Python可以更好的釋放我們的工作時間，去完成更多的工作。尤其是對於每天必須要做，而且十分簡單的事情，都可以讓Python程序幫你搞定，所以說掌握Python已經成為了職場中必備的技能。

3、Python容易上手：Python是一門語言非常簡單的編程語言，可以用很少的代碼來實現自己的想法。Python的代碼簡單明了，小學生都可以上手學習。比如說，java語言可能需要幾十行撰寫出一個程序，而Python幾行就可以完成，十分的簡單。

4、Python薪資待遇好：程序員的薪資待遇一直是公認的高，而Python程序員的薪資待遇要比其他語言更高一些，就拿北京這樣的城市來說，具有一定工作經驗，技術好的人員，薪資待遇普遍在15k起步。

『叄』 為什麼要學 Python

Python可謂是世界上最通用、最強大的編程語言之一。
Python可以編寫自己的應用程序，創建游戲以及設計演算法，甚至還可以為機器人編程。
不僅如此，學習Python還可以讓你在軟體工程、web開發、移動開發或數據科學等領域謀一份好差事，在職業提升的道路上助你一臂之力。就目前而言，無論是創建一個網站，還是申請Google公司的崗位，掌握Python是必備條件。

『肆』 為什麼要學習和選擇Python這門編程語言

首先比起初學者來說，比起其他編程語言，Python更容易上手。官方也解釋說Python的設計這說是：簡單，明確，優雅的。
在你去一段好的Python的代碼時，你會發現，你在讀的是一段英語，而不是代碼。這也是python的最大優勢。他使你能夠專注於解決問題而不是代碼本身。
其次：python有很多庫，有官方的庫可有很多第三方的庫。你拿來用就可以了，你只需要調用，不需要去發明輪子，幫你剩下了很多時間。
第三：python能做很多事情
在職場中主要有：
1：網站後台，使用python可以搭建網站，而且維護起來比較方便，當需要增加功能的時候用python就可以比較快的學會的。
2:自動化運維：現在很多事情都是python在批量處理了。優勢在於它有完整開發鏈和開發工具
3：數據分析師：他的特性可以幫你迅速驗證你的猜想，還有很多第三方庫，正如之前所說的，你不需要去糾結代碼本身的問題。節省了很多時間
4：游戲開發者：一般是作為腳本內嵌在游戲里，不會太設計到一些其他問題。
5：自動化測試：一句話概括：python是當前不叫留下的script。
如果是業余開發者的話可以這樣做
1：網站開發：藉助框架Django，flask豐富的設計模板bootstrap可以迅速搭建網站還可以手機適配。
2：用爬蟲獲取大量處理信息：當你需要大批量數據或批量處理的時候，python爬蟲可以迅速做到這些從而節省很多時間，如：微博私信機器人，批量下載，爬取一些信息啊之類的
3：再包裝其他語言
有點類似android里的Jint就是可以和c/c++/java混合編譯使用他們的庫。

『伍』 為什麼要學 Python

1.數據科學

這是許多程序員在2018年學習Python的一個最大的原因。我知道很多對投資銀行的Java編程工作感到厭倦的朋友，由於令人興奮的工作和高回報，他們正在Udemy學習Python來從事數據科學工作。

但是，是什麼讓Python成為數據科學和機器學習的首選語言？不久之前R語言不是最好的嗎？我認為Python提供關於AI、DataScience、機器學習PyBrain，NumPy和PyMySQL的庫和框架就是其中一個原因。

另一個原因是多樣性，Python體驗允許你比R做更多的事情，例如你可以創建腳本來自動化內容，進入Web開發等等。

如果你有興趣在2018年成為數據科學家，我建議你查看關於Udemy的數據科學，深度學習和機器學習與Python課程。我已經購買了這門課程，這是一個非常棒的資源，有時花費不到10美元。

2.機器學習

這也是為什麼程序員在2018年學習Python的另一個原因。機器學習的發展在過去的幾年中是驚人的，它正在迅速改變我們周圍的一切。

演算法日漸復雜，最好的例子是谷歌的搜索演算法，它現在可以通過聊天機器人來回答你所期望的答案，其中 Uber完全由演算法驅動。

如果你對機器學習感興趣，想要做一個寵物項目或只是想玩一玩，Python是唯一能讓它變得簡單的主要編程語言。

盡管Java中提供了機器學習庫，但你會在Python中發現更多內容，因為開發人員社區更喜歡Python而不是其他任何關於數據科學和機器學習的內容。

如果你有興趣使用Python進行Web開發，我建議你進一步在Udemy上查閱數據科學課程中的機器學習A-Z™：Hands-On Python和R。

3.網站開發

優質的開發是學習Python的另一個原因。它提供了許多好的庫和框架，例如Django和Flask使Web開發變得非常簡單。

PHP中需要花費數小時的任務可以在幾分鍾內完成。Python也被用於網路爬蟲。像Reddit這樣互聯網上的一些流行網站是使用Python構建的。

如果你對使用Python進行Web開發感興趣，我建議你加入JoshPortilla的Python和Django Full Stack Web Developer Bootcamp課程。

4.簡便

這是初學者學習Python的最大原因。當你第一次開始編程時，你肯定不希望從具有嚴格語法和奇怪規則的編程語言開始。

Python既可讀又簡單，它也更容易設置，而不需要處理任何類路徑問題，如Java或C++等編譯器問題。

只需安裝Python就可以了。安裝它時還會要求你在PATH中添加Python，這意味著你可以從計算機上的任何位置運行Python。

5.強大的社區

你需要一個社區來學習新技術，而在學習編程語言方面，朋友是你最大的資產，當你遇到問題時，就需要朋友的援助之手。

由於Google，你可以在幾分鍾內找到任何問題的解決方案，像StackOverflow這樣的社區也將許多Python專家聚集在一起，來幫助新手。

6.庫和框架

Python和Java之間的一個相似之處是可以執行任何操作的開源庫，框架和模塊的數量，它使應用程序開發變得非常容易。

想像一下，不用Java的Spring或Django和Flask創建一個Web應用程序，工作變得簡單，因為只需要關注業務邏輯。

Python有滿足不同需求的庫。Django和Flask是Web開發中最受歡迎的兩個，而NumPy和SciPy是用於數據科學的。

實際上，Python擁有最好的機器學習和數據科學庫集合，如TensorFlow，Scikit-Learn，Keras，Pandas等等。

如果你想了解有關Python機器學習庫的更多信息，我建議你加入Python for Data Science和Machine Learning Bootcamp課程，這是我最喜歡的課程之一。

7.自動化

由於某一次的腳本需求，我第一次了解了Python。我在使用通過UDP接收消息的應用程序時出現了問題，但我沒有在日誌中看到消息。

我想檢查是否在該盒子和埠上接收了任何UDP流量，但我找不到一個方便的UNIX命令來做到這一點。

我的一位坐在我旁邊的朋友正在學習Python，他在短短5分鍾內編寫了一個實用工具，使用了其中一個Python模塊攔截UDP消息。

顯然，我對他編寫這樣一個工具所花費的時間印象深刻，但這只是在編寫腳本、工具和自動化時顯示出了Python的強大功能。

如果你真的想知道Python對自動化有多大幫助，那麼我最喜歡的就是使用Automate boring stuff with Python這本書，簡直太棒了。

8.多用途

我喜歡Python的一個原因是它的瑞士軍刀性質。它關系著方方面面，例如R在數據科學和機器學習方面表現得很好，而且在Web開發方面也無處不在。學習Python意味著你可以做很多事情。

你可以使用Django和Flask創建Web應用程序，可以使用NumPy，Scipy，Scikit-Learn和NLTK進行數據分析。

至少，你可以使用Python編寫腳本來自動完成許多日常任務。

9.工作與成長

Python的發展速度非常快，持續時間很長，如果你剛剛開始編程生涯，那麼學習一門不斷發展的編程語言會很有意義。

它不僅可以幫助你快速找到工作，而且還可以加速你的職業發展。恕我直言，對於初學者來說，除了它的簡便性，這應該是學習Python的最重要原因。

10.薪水

Python開發人員是收入最高的開發人員之一，特別是在數據科學，機器學習和Web開發方面。

平均而言，它們的報酬非常高，從70,000美元到150,000美元不等，具體取決於他們的經驗，定位。

『陸』 為什麼要學習python的編程

Python是一門非常優秀的程序設計語言，語言清晰、通俗易懂、容易入門，非常適合0基礎學習，而且前景好、崗位多、薪資待遇高，就業時對學歷、年齡都沒有太高的要求。不僅如此，Python語言可以用極少的代碼實現與其他語言相同的功能。

『柒』 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python

Python這只小蟲子最近隨著大數據的興起可以說是十分的火了。有越來越多的人不敢小覷Python這門語言了。也有更多的人在學習Python。Python為何會有如此大的魅力？為什麼從事大數據行業必學Python？這還要從Python這門語言的優點開始講起。

雖然Python這種語言不如Java、C++這些語言普及，卻早在1991年就已經誕生了。它的語法簡單清晰，以實用為主，是門十分樸素的語言。同時，它還是編程語言中的「和事佬」，被人戲稱為膠水語言。因為它能夠將其他語言製作的各種模塊很輕松的聯結在一起。

如果將Python語言擬人化，它絕對屬於「老好人」的那一類，讓人容易親近，人們與它交流並不需要花太多心思。但它卻擁有強大的功能。很多語言不能完成的任務，Python都能輕易完成。它幾乎可以被用來做任何事情，應用於多個系統和平台。無論是系統操作還是Web開發，抑或是伺服器和管理工具、部署、科學建模等，它都能輕松掌握。因此，從事海量數據處理的大數據行業，自然少不了這個「萬能工具」。

除此之外，Python這只小蟲子還受到了大數據老大哥Google的青睞。Google的很多開發都用到了Python。這使得人們能夠找到Python的很多指南和教程。讓你學起來更方便，你在使用中可能遇到的很多問題大多數都已經被Google給解決了，並把解決方法發布到了網路平台。

Python還擁有一系列非常優秀的庫，這省了你編程中的很多時間。尤其是在人工智慧和機器學習領域，這些庫的價值體現得更為明顯。

不管怎麼說，從事大數據工作，少不得要在網路上爬取數據，不用Python爬蟲，你還打算用什麼呢？

因此，在當前的大數據領域，從事大數據行業必學Python。
人工智慧、大數據、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大數據的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
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『捌』 為什麼要學Python

學習python主要是自學或者報班學習的方式，但不建議自學。

如果想通過學習python改行，那就需要明確一下自己的方向。因為python編程有很多方向，有網路爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機器學習、人工智慧、量化交易等等，各個方向都有特定的技能要求。

想學的話，當然是可以學習的。python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！

python可以做的事情：

• 軟體開發：用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的；

• 數據挖掘：python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少；

• 游戲開發：python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業；

• 大數據分析：如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；

• 全棧工程師：如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；

• 系統運維：python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

『玖』 為什麼要學習Python

首先我們來聽聽圖靈獎獲獎得主,Allan Perlis，說過的話，「如果一門語言沒有改變你的編程思維，那麼它不值得你去學習」。
如果這么說，我們大學的時候，學習了c，c++，java，C#，算是值得學習么？很多時候是不值得，我覺得我們大學的課程就是用java，c#，c++把"C程序設計"又上了一遍.
這是因為，學校的老師會C和java之類的，所以要跟著規矩開這門課，（這也就是為什麼，許多學校還在教vb，）,這也就是為什麼，你所以為的一樣就是大家都有For都有while，都有switch..都有Class...都有int 都有float,所謂的不一樣就是用C有指針，java沒有，這就是為什麼教育是失敗的，這也就是為什麼，我目前認識的幾個編程大牛，都不是計算機專業畢業的...
python的優點：
簡單 我所說的簡單，是相比於象C和C++這樣的語言,你為了編程，要學習許多偏底層的東西.
在比如，你在學習一個新的編程範式，或者想要馬上做個例子看看，試驗某個API,如果你是寫java的，你不得不去寫一個main，寫一些構造，即使有IDE這樣的東西，能夠為你帶來代碼生成器，而我做得就是寫一段「腳本」，或者打開python互動式解釋器就行了。
這在寫演算法時就能夠表現出來，比如我要寫一個快速排序：
如果用C語言寫:void q_sort(int numbers[], int left, int right) { int pivot, l_hold, r_hold; l_hold = left; r_hold = right; pivot = numbers[left]; while (left < right) { while ((numbers[right] >= pivot) && (left < right)) right--; if (left != right) { numbers[left] = numbers[right]; left++; } while ((numbers[left] <= pivot) && (left < right)) left++; if (left != right) { numbers[right] = numbers[left]; right--; } } numbers[left] = pivot; pivot = left; left = l_hold; right = r_hold; if (left < pivot) q_sort(numbers, left, pivot-1); if (right > pivot) q_sort(numbers, pivot+1, right); } 為什麼這么長？因為除了表達快速排序的思想，你還要寫數組分區，swap交換，for i,j的多一少一，都可能出現錯誤....
def qsort(lis): if len(lis) == 0: return [] else: low = [] hig = [] for x in lis[1:]: if x < lis[0]: low.append(x) else: hig.append(x) low = qsort(low) hig = qsort(hig) return low+lis[:1]+hig 當然高手可以寫的更短:
def qsort(L): if not L: return [] return qsort([x for x in L[1:] if x< L[0]]) + L[0:1] + qsort([x for x in L[1:] if x>=L[0]]) 因為動態語言，在使用上，比靜態語言要活，你可以自由的表達，但是如果是用java，C++這樣的靜態語言，想要表達自己的思想， 就沒有那麼容易.
學習曲線python很值得你去深入研究，因為你玩得越熟，它給你所帶來的回報越高，人們常說，java初學者和java大師寫出的代碼差不多，但是python初學者，python高手寫出來的代碼，簡直就是天壤之別。
就拿簡單的階乘函數吧.
新手可以這么寫:
def factorial(x): if x == 0: return 1 else: return x * factorial(x - 1) 高手這么寫:
f = lambda x: x and x * f(x - 1) or 1 FP函數式編程 python是面向對象的，也可以面向過程
但下面我們用「函數式編程」來談談它的好處
下面是一個計算器的例子，《大話設計模式》的第一章，就是使用這個例子來闡述oop和設計模式的強大，
首先一種被認為糟糕的寫法是這樣的:
(以下代碼來自啄木鳥社區，如果有版權問題，請告訴我，我馬上刪除)public class Calculator { static public double Foo(char op, double x, double y) { switch(op) case '+': return x+y; break; case '-': return x-y; break; case '*': return x*y; break; case '/': return x/y; break; default: throw new Exception("?") } } 恩，不可重用，不可維護，不可擴展，不夠靈活。
那些相信「設計模式」和java的狂熱分子，要開始改這個代碼了.
先來一個介面:

『拾』 為什麼大學要學python

1、提供強大的支持：Python這門編程語言無論是對大數據分析，還是人工智慧中至關重要的機器學習、深度學習，都具有非常強大的支持。
2、應用范圍廣泛：Python可以從業的方向有很多，人工智慧只是Python其中的一個應用方向，它可以從事的領域不僅僅如此，在職場中Python還可以進行數據分析、web開發、運維、測試等，適合不同人的選擇，滿足大家的需求。
3、簡單容易協作：Python被大家稱為膠水語言，不僅可以粘合用Python寫的各種模塊，還可以將其他語言製作的各種模塊聯合在一起，進行協調運作。
4、對初學者友好：Python在實現各個功能的過程中，要比其他的編程語言更簡單友好，很多功能Python只需要幾行代碼搞定的事情，而別的編程語言可能需要十幾行或者更多的代碼才可以搞定。
5、免費的代碼庫：Python的背後有龐大免費的代碼庫，讓Python成為了開發效率最高、對初學者十分友好的工具。同時很多企業都看中了Python的技能，Python的人才需求量是非常龐大的。