python计算机中的AI，大数据中的攻坚利器 二维码
python计算机中的AI，大数据中的攻坚利器 2017年大数据的发展极为迅速，伴随着的还有云计算、物联网、大数据整理收集等新型公司的兴起和壮大。无论是哪一种平台或者是服务都是将是依赖数据本身进行加工和整理的，而数据整理的利器莫过python这一利器，从学习和布局来讲都是极为容易上手的一款软件，2018年我们认为应该是大数据爆发和整顿的一年，也将意味着行业的洗牌和重新定位。目前的大数据基层部分除了数据的搜集和采集，重要的部分就是数据的清洗和再生。其中最难的部分在于数据的性质界定和划分，数据本身只是数字和符号，但是背后的持有者必将是未来争议的部分。其次数据的使用者和数据的发布者也难以控制和预防数据执行的方向偏离和引导。 简单：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。 免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。 高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。 面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。 可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。 可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。 缺点单行语句和命令行输出问题：很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件。 独特的语法 这也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。 运行速度慢：这里是指与C和C++相比。
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