python阿里巴巴

㈠ 阿里巴巴筆試能用 python么

可以~不過看你具體面的職位的要求

㈡ 為什麼有那麼多人選擇Python，真的有那麼好嗎

今天我們講的是4個關於Python編程語言的故事，看看為什麼那麼多人選擇Python。
＃1 如果想成為一名程序員？快點學會Python
作為一個計算機初級愛好者，據我們這些年敲過的代碼所反饋（是的，我的代碼是有靈魂的），他們還是比較喜歡Python，因為Python干凈利索，簡單直接。
Python編寫代碼的速度非常的快，而且非常注重代碼的可讀性，非常適合多人參與的項目。
它具備了比以前傳統的腳本語言更好的可重用性，維護起來也很方便。與現在流行的編程語言java、C、C++等相比較，同樣是完成一個功能，Python編寫的代碼短小精幹，開發的效率是其它語言的好幾倍。
所以如果你想嘗試成為程序員，Python將會是一個重要的選擇。
＃2 想要高薪嗎？成為一名Python程序員吧！
在由Indeed.com創建並由codementor.io發布的2016年開發人員薪水研究中，發現Python開發人員的平均工資是107,000美元：
基於這項研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java將讓你賺更多的錢（PHP墊底）。
我們可以看到，Swift下面緊隨其後就是Python和Ruby：前五個中只有兩種腳本語言。
而作為大數據時代，Python排名如此靠前，自然可以理解。
在未來，鑒於Python不僅是一種通用的編程語言，而且也是一門科學的編程語言，我們很快就會看到學習Python將會獲得更高的回報，掙得更多。
＃3 Python是AI和機器學習的未來
Python編程語言目前正在推動科學編程普及，但原來的情況並非總是如此。
多年來，學者和私人研究人員一直使用MATLAB語言進行科學研究。
這一切都開始隨著Python數值計算引擎（如NumPy和SciPy）的發布而改變，允許通過單個「import」語句後跟一個函數調用來完成復雜的計算。
雖慢但確實，Python開始接管作為計算機科學研究的首選語言。
Python是人工智慧的未來。
因為考慮到語言的靈活性，其速度以及提供的機器學習功能庫（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我們將繼續看到Python在機器學習領域占據主導地位。
此時，在我心中毫無疑問：如果你對人工智慧或者大數據有那一丁點的興趣，你都應該學習一下Python。
＃4 想學網路爬蟲、數據分析，卻不想成為專業碼農，那就就用Python吧
大數據與人工智慧時代的到來，讓越來越多的專業，除了本身專業知識的學習，也需要網路採集和數據分析的技能，因為數據儼然已成為價值評估的一種標准。
因為出行數據，滴滴知道你是一個愛爬山的人；
因為通信數據，中國移動知道你是一個跟父母很親近的人；
因為購物數據，阿里巴巴知道你現在還是單身。
而這一切的結論的背後，可以基本上說是數據挖掘的功勞。而作為一名非專業的銷售人員、金融人員，想做一次數據分析初體驗，Python無疑是最適合的入門語言。
為什麼這么講呢？
相比較java、C++，Python似乎更適合非計算機的人學習數據分析、大數據和人工智慧。
因為Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

㈢ Python 有那麼神嗎

很多對Python不熟悉的人，認為Python在最近這些年的興起是運氣而已。本文幫助大家回顧一下過去十幾年Python的3次增長和對應的歷史背景。

Python設計之處的特點，包括易學易用，以及作為膠水語言。易學易用是個難以量化的東西，但至少我接觸的絕大多數朋友都認同Python在學習和使用上是比大部分語言簡單的。有些人不認同Python通常也不是認為Python相對其他語言難學，而是認為Python的運行速度慢，或者動態類型語言的通病。至於膠水語言就比較窄了，面向作為膠水而設計的語言是很少的，印象里只有Lua算得上一個。另一個Python相較其他語言的優勢是字元串處理。

以下介紹Python獲得發展的3次機遇期。

2006年的搜索/NLP：2006年前後正好是搜索引擎公司發展的爆發期。那一年Google中國李開復搞了關門弟子計劃，網路也做了諸多廣告，比如網路更懂中文系列。在那個時代搜索引擎就是IT行業的高科技。之後不久，阿里巴巴也搞了個ASC(阿里巴巴搜索技術研究中心)，後來多次追潮流更名，一直作為阿里巴巴內部的前沿研發部門。

而Python用作搜索引擎和NLP是很有歷史的。早期Google在90年代開發搜索引擎爬蟲就是使用Python實現的。而即便是現在，開發爬蟲，Python也基本上就是第一選擇。很多人學習Python的入門程序也是爬蟲。而Python適合開發爬蟲的關鍵在於Python的字元串處理是很方便的。

也就是從2006年末開始，國內的python-cn郵件列表湧入了大量的新人，並以爬蟲為例開始深入學習Python。

2010年的WEB創業潮：2010年開始，國內外出現了新一輪的創業潮，大家開發的是各種各樣的網站。此時的WEB開發上，Python已經逐步成為主流WEB伺服器開發選項中的一種。相對於同時代的Java和PHP等，有著開發效率上的優勢。

正因為早期創業公司需要迅速的迭代和試錯，使得這個時代的Python成為了一個不錯的選項。進而讓更多工程師開始學習起來Python。

也就是從這個時期開始，才逐漸有較多的公司會公開招聘Python工程師。在此前招聘Python工程師的廣告是非常非常少見的。

2014年的Deep Learning：從2014年開始火起來的深度學習上，Python的優勢是近乎絕對的。深度學習的主流開發語言只有C++和Python兩種了，其他語言可以認為根本就沒能在這里分到什麼像樣的空間。所有主流的Deep Learning框架，也是官方直接提供了C++和Python兩種介面。而由於C++開發的難度，當前確實有不少從業工程師是直接用Python搞定深度學習的相關步驟。

這次Python的增長期被更多不了解Python的人認為是Python的狗屎運。但其背後的邏輯反倒是非常堅固的。原因就是Python是個很好的膠水。最初的起點是numpy庫。

numpy是封裝了BLAS的科學計算庫。BLAS是對CPU向量指令集高度優化的數學運算庫。通過BLAS進行科學計算可以得到頂級的計算性能，這個計算性能比未經向量指令集優化的C程序還能快上數倍。而numpy的另一個重要特點就是，把buffer做了封裝，使得buffer的內容是無需Python處理的，而是實際交給特定的軟體庫來處理，numpy只是負責維護該buffer的生命周期，形狀等元數據。這就使得numpy的計算性能不會受到Python的影響，但同時卻可以利用Python的易學易用來管理buffer的生命周期。

numpy對buffer的管理帶來的易用性優勢在後來得到了很大的發展。如以下幾點：

• OpenCV：在opencv-python中就是使用了numpy.array來管理圖像數據，卻沒有像C++介面一樣使用Mat。同樣的頂級性能。

• PyCuda/PyOpenCL：也是利用了numpy.array來透明傳遞數據給GPU做高性能計算。尤其是集成了JIT，使得可以用字元串的方式傳遞kernel function，不再像C++一樣要獨立編譯一遍。

• Caffe/TensorFlow：同樣利用了numpy.array，並利用了PyCuda/PyOpenCL的集成。

所以這樣一路發現下來，由Python是個好膠水，就真的把若干很好用的庫全流程的粘在了一起。在流程集成上都是頂級的性能，而沒有Python的性能損耗，同時帶來了非常好的易用性。

相比其他語言，對這些C/C++庫的玩法都是先封裝一層對象，包準封裝的前後對不上。而且因為大部分語言並不是面向膠水設計，開發C介面都很困難。自然與這些高性能計算庫的結合困難重重。累計起來就與Python產生了差距。

題主所提到的R語言，是一種領域相關的語言，是做統計領域的，類似的還有做科學計算的Matlab。如果程序的輸出只是一份報告，甚至一份統計圖，問題是不大的。但想要成為產品，與其他系統集成則成了難題。一般的伺服器部署產品，是不會選擇在工程上這么不專業的語言。所以，實際應用時，還是要有工程師負責將演算法提取出來，移植到產品級的語言和平台上。舉個例子，R雖然可以正常的訪問MySQL資料庫之類的。但產品級系統中，涉及到memcache、kafka、etcd等，可就沒有R語言的介面了。所以這些領域相關語言，寫一些自己電腦上跑的小程序還可以，進入產品是沒什麼希望了。

再者就是因為通用性一直難以跨越出自己的領域，所以這類語言的生命周期一般都不太長，失去自己領域的強支撐後會很快消亡。所以建議題主還是花一些精力去看看業界通用的一些語言。

㈣ Python語言有什麼優勢呢為什麼現在Python那麼火

Python是目前公認的全球5大流行語言之一，從雲計算、大數據到人工智慧，Python無處不在，網路、阿里巴巴、騰訊等一系列大公司都在使用Python完成各種任務，Python發展如此迅猛，究竟有什麼優勢呢？
1. 簡單
Python採用極簡主義設計思想，語法簡單優雅，不需要很復雜的代碼和邏輯，即可實現強大的功能，很適合初學者學習！
2. 易學
Python學習簡單、上手快，不需要面對復雜的語法環境，即可實現所需功能，學習曲線很低，可以通過命令行交互環境學習Python編程。
3. 開源免費
Python所有內容都是開源免費的，可以直接下載安裝使用，還可以對其源碼進行修改，十分便捷！
4. 自由內存管理
Python內存管理是自動完成的，Python開發人員僅需專注程序本身，無需關注內存管理。
5. 跨平台、可移植性
Python具有良好的跨平台和可移植性能，可以被移植到大多數平台下面，如Windows、MacOS、Linux、Andorid和IOS等。
6. 解釋性
Python解釋器可以把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行，無需編譯環節，可以減少編譯過程的時耗，提高Python運行速度。
7. 面向對象
Python既支持面向過程，又支持面向對象，這樣編程更加靈活。
8. 可擴展性
Python除了使用Python語言本身編寫外，還可以混合使用C語言、Java語言編寫。
9. 豐富的第三方庫
Python本身具有豐富強大的庫，可以實現很多強大的功能。

㈤ 學python可以進阿里嗎

這個當然不是絕對的，當然如果你技術過硬，想要去阿里也不是沒有可能的。