python评价

Ⅰ python好学吗

路径I
咱们先从自律能力最差的人说起。

这样的同学，往往是三分钟热度。偶然受到了刺激，发奋要学习Python，以便投入数据科学的事业中。

他会立即跑到图书馆或者书店抱回来一本《X天从入门到精通Python》的书开始啃。结果X天还没到，就顺利跑完了从入门到放弃的全过程。

你没能坚持下来，自己肯定是有责任的。但是最大的问题，在于过度高估自己的自律能力。

这样的同学，我推荐你到Coursera平台上，按部就班学习一门非常好的MOOC——“Programming for Everybody”。

推荐这门课，是因为课程质量真是太好了。

首先是教材好。这本教材的来源是有故事的。

先是 Allen B. Downey 写了一本开放书籍 “Think Python: How to Think like a Computer Scientist”。

这本书在Amazon上的评价是这样的：

Charles Severance觉得这本书写得太好了，想把它作为教材。于是征得作者同意，大篇幅借鉴了这本书的内容架构，编写了一本 “Python for Informatics”。

Charles写作这本书的时候，同时开放推出了iBook格式。里面就包含了自己的授课视频，供学生直接观看学习。

后来，Charles用这本书扩展，做成了一门MOOC。2015年上线不久，硅谷资深工程师就都争相学习。

Charles深谙课程迭代的技艺。他不断添加内容，完善课程体系，将一门课发展成一个专项课程(Signature Track)，并且将教材升级为 “Python for Everybody: Exploring Data In Python 3”

在目前全球MOOC口碑榜上，Charles的这门课一直名列前茅。

这个专项课程深入浅出讲解Python本来就很简单的语法，而且还用数据科学的一些基础工作任务，带动你去使用Python语言写简单项目。这种扎实的训练过程可以增强你的信心，激发兴趣。

对于自律程度低的同学来说，下面这个特性更重要——一切工作都有时限。

Coursera上的课程，每周的任务很明确。练习题正确率如果不能达到80%，就不能过关。到了截止日期，如果你不能完成全部练习和课程项目，就拿不到证书。

老师在前面引领你，助教在旁边督促你，平台用时间表提醒你，论坛上的同学们在用同侪压力推挤你……

想偷懒？想三天打鱼两天晒网？很难。

路径II
如果你的自律能力中等偏上，那么你可以选择的面就宽了。

这里我给你推荐另一个MOOC平台，叫做Datacamp。

我第一次接触Datacamp，是在2015年初。那时我在Coursera上选修杜克大学的统计学课程 “Statistical Inference”，配套的练习就在Datacamp上。

当时这个平台就给我留下了非常深刻的印象，因为代码的运行都采用了云环境。学习者不需要在本机安装任何环境，一个支持HTML5标准的浏览器就能带给你完整的学习体验。

对初学者来说，这种入门方式太好了。要知道，许多人的学习热情，就是被环境配置和依赖软件包安装的坑埋掉的。

两年之后，Datacamp已经迭代得更为强大。你可以打开首页的Data Scientist with Python这个学习路径，查看其中已经提供的20门课程。

这些课程涵盖了从Python基础，到数据处理，直至人工智能和深度神经网络的方方面面。

所有的课程设计，都是短小精悍的。一般不超过4个小时，就可以完成某一主题的学习。这样你学起来毫不费力，可以在相当短的时间内获得反馈（练习题自动评分）和成就感（证书）。

这个平台的课程，进度完全由学习者自己掌控。所以我把它归纳为适合有一定自律能力的学习者。

它既可以给你即时的回馈，让你时刻了解自己所处的位置进度，不会迷失方向，又能充分体验自主学习的乐趣。

Datacamp的课程，一般都是第一部分免费开放。后面部分购买后才能解锁学习。如果你对自己的学习能力和毅力有信心，可以购买一个完整时间段（例如一年）的课程。在此期间，所有平台上的课程，你都可以学习，并且可以在通过后获取证书。这样的购买方案本身已经有优惠，而且每年都会有特定时段的大幅打折促销，非常划算。建议放到购物车里面多关注。

Ⅱ 宇宙最好的编程语言Python，到底好在哪

首先Python确实很好，但是没法评判是不是宇宙第一好，贸然评价很容易引来论战。

然后Python的优点和缺点都很明显，这样有个好处，让人一眼就能判断一个项目用Python合适不合适。

优点：

1. Python作为动态语言更适合初学编程者。Python可以让初学者把精力集中在编程对象和思维方法上，而不用去担心语法、类型等等外在因素。而Python清晰简洁的语法也使得它调试起来比Java简单的多。至于哪个更“优雅”纯属个人喜好，但对于初学编程的人Python更直观应该没什么异议。

2. Python作为动态语言有一些强大的架构，可以表达非常复杂的Logic

3. Python有非常强大的支持异步的框架如Eventlet Networking Library，而据我所知Java要实现这些功能要麻烦的多。也因此Python适合一些可扩展的后台应用。

4. Python作为脚本语言，更适合开发小的应用，而且极其适合在应用发展初期时用来做原型

缺点：

1. 由于Python的优点也无可避免会有牺牲------由于是动态语言，比Java还慢。你可以想象一下编译器对于没有typing的变量，需要一个一个check具体type所耗得时间。而Java相比起C++等等本来就不快，可想而知更慢的效果... 但很多人觉得Python code更短小精悍，所以实际跑起来不见得比Java耗时。

2. Java很适合发展跨平台应用，几乎常见的电脑、智能机都能跑Java。而Python就不一样了...
关于他们的异同可参考Python vs Java: Key Differences

当然还能列举更多的1，2，3，4~~，不过说到最后，世上大多数东西都没有最好，只有最合适。

Ⅲ python爬取用户评价的目的与意义

是为了从互联网上抓取对于我们有价值的信息。
比如说：访问天猫的网站，搜索对应的商品，然后爬取它的评论数据，可以作为设计前期的市场调研的数据，帮助很大。
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，虽然C++、Java、GO等编程语言也可以写爬虫，但Python更具优势，不仅拥有优秀的第三方库，还可以为我们做很多的事情，比如：收集数据、数据储存、网页预处理等。

Ⅳ 如何评价利用python制作数据采集,计算,可视化界面呢

先来设置两个url地址，第一个用于第一次访问，这样可以获得网站服务器发来的cookie，第二个网址是用于登陆的地址
引入两个模块，cookielib和urllib2
接着，我们安装一个cookie处理器，代码如下，这个代码很多人不太能读懂，其实你会用就可以了，他们就是这个固定的形式，顶多改改变量的名字。你复制下来以后自己用就可以了，用多了，你再去看代码的意义，你就都懂了。
然后我们先访问一下网站，获得一个cookie，你不用管这个cookie该怎么弄，前面设置的cookie处理器会自动处理。
接着，我们写一下postdata，也就是你要post的数据，因为我们打算登陆网站，所以postdata里肯定有用户名和密码，那么怎么知道该怎么写postdata呢？看你抓包得到的post数据。下面第一幅图是httpwatch抓包截图，点击postdata，看到post的数据，然后我们看第二幅图，就是python的写法。你自己感受一下。
写完postdata以后，我们 要将postdata转码一下，让服务器可以解读postdata数据
接着设置headers信息，headers也是抓包得到的。同样的方式，你去写header内的信息
然后我们通过request方法来登陆网站，并返回数据，返回的数据存储在request中
通过rulopen方法和read方法来读取数据，并打印出来。
我们看到输出的结果，这说明我们虽然正确的模拟了登陆网站需要的post信息，但是没有考虑到登陆网站是需要验证码的，后期我们会看到如何处理验证码，如果你拿这个教程去处理没有验证码的登陆问题，那么你现在已经成功了。

Ⅳ 如何评价说python是最快的语言

python运行很慢了，倒是使用人数增加最快的语言。每个语言都有自己的应用之处，所以编程人员一般会多种编程语言。如果感兴趣去学习就好。

Ⅵ python怎么样

想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！

python可以做的事情：

• 软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

• 数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

• 游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

• 大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

• 全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

• 系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

你可以考察对比一下有名气的开设python课程的学校，好的学校会根据市场调研做专业的课程设计。祝你学有所成，望采纳。

Ⅶ python语言怎么样啊

Python是一种支持面向对象的解释性高级语言，Simple yet Powerful是人们对它的一致评价。它包含多种Programming Paradigm，包括Object-Oriented Programming，Procere Programming等。Python类似于Javascript，可以写出很短小但是功能强大的小程序，而Python丰富的标准库（包括系统库， __builtin__，以及完全支持正则表达式的字符串操作）为实现这些实用功能提供了坚实的基础。Python类似于C++和Java，它是一个完全支持面向对象的语言（支持多继承），但是它的语法更灵活，支持Dynamic Typing，变量从来不用进行声明便可使用，通常情况下Python的代码密度是C++的5到10倍，是Java的5倍左右。Python采用严格的缩进方式来管理代码，提高了可读性，极大的降低了代码维护的代价。Python自身包含Gargage Collection和内存管理机制，用户无需费心这些细节问题。Python支持Interactive Programming。 Python的运行时效率很高，却足以支持复杂的高层数据结构。Python是一种理想的Glue Language，也就是说我们可以用它来完成一般脚本编程所能完成的任务。你甚至还能把Python的Interactive Shell作为一个计算器来用，而从来不用担心上溢和下溢导致系统崩溃（上溢一般不会发生，即便你计算2的100000次方都没有问题，下溢则会抛出异常）。可以说，Python是一个渗透了多种计算机语言特性的极佳的设计。在Python Shell里面键入import this，Shell将输出Python最核心的一些设计理念：

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
从这些抽象的概念出发，很难直接对应到Python这样一个如此具体的语言。但是在真正的学习过程中，不断回头看看这些原则性的东西，的确会有所领悟，会能理解为什么 Python被设计成这个样子，而不是别的，同时也会不得不叹服Python设计者Guido van Rossum的深厚功力了。

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对于许多程序员来说，Python的大名应该有所耳闻。而对于Python的评论大多褒贬不一。有的甚至说Python是以其慢速运行而闻名于世。在此我并不是要去评论别人的对于错，我只是站在一个比较客观的角度来谈谈Python这一计算机语言。
Python是一种解释性语言，而且属于OpenSource的项目。但是，你可以将其用于商业用途。并且可以将其放在商业的产品光盘中一同发售。当然，人们也可以从www.Python.org或者OpenSource的网站上免费获得其安装程序或者源代码。Python最初是在苹果计算机上被编译成功的，但现在他已经可以运行于世界上主流的操作平台之上了。他不只有Windows版本的。同时还有Linux，Unix等很多平台上都可以使用他，在RedHat9中，还将其作为开发必须的一项语言被安装。对于Python的代码类型，基本可分为3种，分别是字节代码，二进制代码，优化代码。他们的后缀名分别是.py .pyc .pyo 这些代码都可以直接运行。无需做任何的编译或者连接。而在使用这些类型的代码上，Python会更具不同的情况选择不同的类型。

Ⅷ 如何评价 Python 3 打破向后兼容的决定

打破向后兼容的决定并不是开发者个人好恶，是权衡考虑以后的决断。
python语言从1989年诞生至今已经进入TIOBE编程语言排行榜第二，从以前的脚本语言发展到现在适应于各大应用领域。这有一些当初留下的坑需要填补，比如命名、语法、编码问题、多线程问题等，有些可以兼容，有些则很难兼容，长痛不如短痛，这时候打破向后兼容或许能凤凰涅槃。
尽管愿景美好，一个已经广泛使用的语言，打破向后兼容后产生的新版语言的过渡时间依旧漫长，这一点从windows发展的过程可以看到，语言打破兼容后周围的生态环境同步升级是一个缓慢的过程。
有一句话：“It is a lesson which all history teaches the wise, to put trust in ideas and not in circumstance.”Python 2到Python 3变了很多，但The Zen of Python没变，所以我依然挺它！

Ⅸ 如何评价《python web开发实战》

Python实战：四周实现爬虫系统（高清视频）网络网盘

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