python阿里巴巴

㈠ 阿里巴巴笔试能用 python么

可以~不过看你具体面的职位的要求

㈡ 为什么有那么多人选择Python，真的有那么好吗

今天我们讲的是4个关于Python编程语言的故事，看看为什么那么多人选择Python。
＃1 如果想成为一名程序员？快点学会Python
作为一个计算机初级爱好者，据我们这些年敲过的代码所反馈（是的，我的代码是有灵魂的），他们还是比较喜欢Python，因为Python干净利索，简单直接。
Python编写代码的速度非常的快，而且非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。
它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。与现在流行的编程语言java、C、C++等相比较，同样是完成一个功能，Python编写的代码短小精干，开发的效率是其它语言的好几倍。
所以如果你想尝试成为程序员，Python将会是一个重要的选择。
＃2 想要高薪吗？成为一名Python程序员吧！
在由Indeed.com创建并由codementor.io发布的2016年开发人员薪水研究中，发现Python开发人员的平均工资是107,000美元：
基于这项研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java将让你赚更多的钱（PHP垫底）。
我们可以看到，Swift下面紧随其后就是Python和Ruby：前五个中只有两种脚本语言。
而作为大数据时代，Python排名如此靠前，自然可以理解。
在未来，鉴于Python不仅是一种通用的编程语言，而且也是一门科学的编程语言，我们很快就会看到学习Python将会获得更高的回报，挣得更多。
＃3 Python是AI和机器学习的未来
Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。
多年来，学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究。
这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。
虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言。
Python是人工智能的未来。
因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。
此时，在我心中毫无疑问：如果你对人工智能或者大数据有那一丁点的兴趣，你都应该学习一下Python。
＃4 想学网络爬虫、数据分析，却不想成为专业码农，那就就用Python吧
大数据与人工智能时代的到来，让越来越多的专业，除了本身专业知识的学习，也需要网络采集和数据分析的技能，因为数据俨然已成为价值评估的一种标准。
因为出行数据，滴滴知道你是一个爱爬山的人；
因为通信数据，中国移动知道你是一个跟父母很亲近的人；
因为购物数据，阿里巴巴知道你现在还是单身。
而这一切的结论的背后，可以基本上说是数据挖掘的功劳。而作为一名非专业的销售人员、金融人员，想做一次数据分析初体验，Python无疑是最适合的入门语言。
为什么这么讲呢？
相比较java、C++，Python似乎更适合非计算机的人学习数据分析、大数据和人工智能。
因为Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

㈢ Python 有那么神吗

很多对Python不熟悉的人，认为Python在最近这些年的兴起是运气而已。本文帮助大家回顾一下过去十几年Python的3次增长和对应的历史背景。

Python设计之处的特点，包括易学易用，以及作为胶水语言。易学易用是个难以量化的东西，但至少我接触的绝大多数朋友都认同Python在学习和使用上是比大部分语言简单的。有些人不认同Python通常也不是认为Python相对其他语言难学，而是认为Python的运行速度慢，或者动态类型语言的通病。至于胶水语言就比较窄了，面向作为胶水而设计的语言是很少的，印象里只有Lua算得上一个。另一个Python相较其他语言的优势是字符串处理。

以下介绍Python获得发展的3次机遇期。

2006年的搜索/NLP：2006年前后正好是搜索引擎公司发展的爆发期。那一年Google中国李开复搞了关门弟子计划，网络也做了诸多广告，比如网络更懂中文系列。在那个时代搜索引擎就是IT行业的高科技。之后不久，阿里巴巴也搞了个ASC(阿里巴巴搜索技术研究中心)，后来多次追潮流更名，一直作为阿里巴巴内部的前沿研发部门。

而Python用作搜索引擎和NLP是很有历史的。早期Google在90年代开发搜索引擎爬虫就是使用Python实现的。而即便是现在，开发爬虫，Python也基本上就是第一选择。很多人学习Python的入门程序也是爬虫。而Python适合开发爬虫的关键在于Python的字符串处理是很方便的。

也就是从2006年末开始，国内的python-cn邮件列表涌入了大量的新人，并以爬虫为例开始深入学习Python。

2010年的WEB创业潮：2010年开始，国内外出现了新一轮的创业潮，大家开发的是各种各样的网站。此时的WEB开发上，Python已经逐步成为主流WEB服务器开发选项中的一种。相对于同时代的Java和PHP等，有着开发效率上的优势。

正因为早期创业公司需要迅速的迭代和试错，使得这个时代的Python成为了一个不错的选项。进而让更多工程师开始学习起来Python。

也就是从这个时期开始，才逐渐有较多的公司会公开招聘Python工程师。在此前招聘Python工程师的广告是非常非常少见的。

2014年的Deep Learning：从2014年开始火起来的深度学习上，Python的优势是近乎绝对的。深度学习的主流开发语言只有C++和Python两种了，其他语言可以认为根本就没能在这里分到什么像样的空间。所有主流的Deep Learning框架，也是官方直接提供了C++和Python两种接口。而由于C++开发的难度，当前确实有不少从业工程师是直接用Python搞定深度学习的相关步骤。

这次Python的增长期被更多不了解Python的人认为是Python的狗屎运。但其背后的逻辑反倒是非常坚固的。原因就是Python是个很好的胶水。最初的起点是numpy库。

numpy是封装了BLAS的科学计算库。BLAS是对CPU向量指令集高度优化的数学运算库。通过BLAS进行科学计算可以得到顶级的计算性能，这个计算性能比未经向量指令集优化的C程序还能快上数倍。而numpy的另一个重要特点就是，把buffer做了封装，使得buffer的内容是无需Python处理的，而是实际交给特定的软件库来处理，numpy只是负责维护该buffer的生命周期，形状等元数据。这就使得numpy的计算性能不会受到Python的影响，但同时却可以利用Python的易学易用来管理buffer的生命周期。

numpy对buffer的管理带来的易用性优势在后来得到了很大的发展。如以下几点：

• OpenCV：在opencv-python中就是使用了numpy.array来管理图像数据，却没有像C++接口一样使用Mat。同样的顶级性能。

• PyCuda/PyOpenCL：也是利用了numpy.array来透明传递数据给GPU做高性能计算。尤其是集成了JIT，使得可以用字符串的方式传递kernel function，不再像C++一样要独立编译一遍。

• Caffe/TensorFlow：同样利用了numpy.array，并利用了PyCuda/PyOpenCL的集成。

所以这样一路发现下来，由Python是个好胶水，就真的把若干很好用的库全流程的粘在了一起。在流程集成上都是顶级的性能，而没有Python的性能损耗，同时带来了非常好的易用性。

相比其他语言，对这些C/C++库的玩法都是先封装一层对象，包准封装的前后对不上。而且因为大部分语言并不是面向胶水设计，开发C接口都很困难。自然与这些高性能计算库的结合困难重重。累计起来就与Python产生了差距。

题主所提到的R语言，是一种领域相关的语言，是做统计领域的，类似的还有做科学计算的Matlab。如果程序的输出只是一份报告，甚至一份统计图，问题是不大的。但想要成为产品，与其他系统集成则成了难题。一般的服务器部署产品，是不会选择在工程上这么不专业的语言。所以，实际应用时，还是要有工程师负责将算法提取出来，移植到产品级的语言和平台上。举个例子，R虽然可以正常的访问MySQL数据库之类的。但产品级系统中，涉及到memcache、kafka、etcd等，可就没有R语言的接口了。所以这些领域相关语言，写一些自己电脑上跑的小程序还可以，进入产品是没什么希望了。

再者就是因为通用性一直难以跨越出自己的领域，所以这类语言的生命周期一般都不太长，失去自己领域的强支撑后会很快消亡。所以建议题主还是花一些精力去看看业界通用的一些语言。

㈣ Python语言有什么优势呢为什么现在Python那么火

Python是目前公认的全球5大流行语言之一，从云计算、大数据到人工智能，Python无处不在，网络、阿里巴巴、腾讯等一系列大公司都在使用Python完成各种任务，Python发展如此迅猛，究竟有什么优势呢？
1. 简单
Python采用极简主义设计思想，语法简单优雅，不需要很复杂的代码和逻辑，即可实现强大的功能，很适合初学者学习！
2. 易学
Python学习简单、上手快，不需要面对复杂的语法环境，即可实现所需功能，学习曲线很低，可以通过命令行交互环境学习Python编程。
3. 开源免费
Python所有内容都是开源免费的，可以直接下载安装使用，还可以对其源码进行修改，十分便捷！
4. 自由内存管理
Python内存管理是自动完成的，Python开发人员仅需专注程序本身，无需关注内存管理。
5. 跨平台、可移植性
Python具有良好的跨平台和可移植性能，可以被移植到大多数平台下面，如Windows、MacOS、Linux、Andorid和IOS等。
6. 解释性
Python解释器可以把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行，无需编译环节，可以减少编译过程的时耗，提高Python运行速度。
7. 面向对象
Python既支持面向过程，又支持面向对象，这样编程更加灵活。
8. 可扩展性
Python除了使用Python语言本身编写外，还可以混合使用C语言、Java语言编写。
9. 丰富的第三方库
Python本身具有丰富强大的库，可以实现很多强大的功能。

㈤ 学python可以进阿里吗

这个当然不是绝对的，当然如果你技术过硬，想要去阿里也不是没有可能的。