Python的發展前景及乾貨!!

 

現在，Python已經成爲一種再主流不過的編程語言了。它天生麗質，易於讀寫，很是實用，從而贏得普遍的羣衆基礎，被譽爲「宇宙最好的編程語言」，被無數程序員熱烈追捧。隨着時代的發展愈來愈快，市場需求愈來愈大，Python的應用也愈來愈普遍，不論你是剛開始學習Python的小白仍是已經接觸了Python，我都但願這篇文章能對大家有所幫助。

 

 

 

Python的魅力之處

根據PYPL 發佈的7月編程語言指數榜，Python 在今年5月以 22.8％ 的份額，首次超越 Java 拿下榜首位置後。


時隔2個月月份，7月Python保持持續上漲趨勢，本月再次上漲5.5%，以23.59%的份額甩開 Java ，排名第一，正逐漸與 Java 拉開差距。

 

     PS：趨勢是與去年7月對比

 

 

 

在 ranked.com 的排名中，Python 是 2017-2018 年最受歡迎人工智能編程語言（第二是 C++，R 並未上榜）。

 

根據 Stack Overflow 流量統計，2017 年 6 月，Python 第一次成爲高收入國家 Stack Overflow 訪問量最大的標籤，照此發展，到了 2019 年，Python 確定會成爲最受歡迎的標籤。

 

在 GitHub 年度報告中，Python 超越 Java 成第二受歡迎語言。全部這些「刷榜」，都離不開最近人工智能尤爲是機器學習的火熱。Python 被譽爲最好人工智能的語言，由於：

在數據科學和 AI 中佔據主導地位；

擁有優質的文檔和豐富的庫，對於科學用途的普遍編程任務都頗有用；

設計很是好，快速，堅固，可移植，可擴展；

開源，並且擁有一個健康、活躍、支持度高的社區。

 

Python是一門新手友好、功能強大、高效靈活的編程語言，學會以後不管是想進入數據分析、人工智能、網站開發這些領域，仍是但願掌握第一門編程語言，均可以用Python來開啓將來無限可能！

 

 

 

值得知道的Python程序庫

 

Scikit-learn

你剛開始學機器學習嗎？若是你須要一個涵蓋了特徵工程，模型訓練和模型測試全部功能的程序庫，scikit-learn是你的最佳選擇！這個優秀的免費軟件提供了機器學習和數據挖掘所須要的全部工具。它是目前Python機器學習的標準庫。要使用任何成熟的機器學習算法都推薦使用這個庫。

這個程序庫支持分類和迴歸，實現了基本全部的經典算法（支持向量機，隨機森林，樸素貝葉斯等等）。程序庫的設計讓遷移算法十分容易，使用不一樣的算法作實驗很是輕鬆。這些經典算法可用性很強，能用於大量不一樣的狀況。

但這並非Scikit-learn的所有功能，它一樣能夠用來作降維，聚類等等任何你所能想到的。因爲它構建在Numpy和Scipy之上（全部的數值計算都是由C語言來完成的），它的運行速度也超快。

這些例子能夠告訴你這個庫的功能，若是你想學習如何使用它，能夠閱讀教程。

NLTK

NLTK不算是一個機器學習的程序庫，但它是作天然語言處理（NLP）必須的一個庫。除了用於文字處理的功能，例如聚類，分詞，詞幹提取，標記，解析等，它還包含了大量的數據集和其餘關於詞法的資源（可用於模型訓練）。

把全部這些打包在一塊兒的好處就不用再多說了。若是你對NLP感興趣，能夠看看這些教程!

Theano

Theano被普遍應用於工業界和學術界，它是全部深度學習架構的鼻祖。Theano是用Python，結合Numpy實現的。你能夠用它來構建用多維數組實現神經網絡。Theano會處理全部數學計算，你不須要知道底層的數學公式實現。

早在支持使用GPU進行計算不像今天這樣普及的時候，Theano就已經提供了對GPU計算的支持。這個程序庫目前已經很是成熟，可以支持不少不一樣類型的操做。這使得Theano能夠在和其餘庫比較的時候勝出。

目前關於Theano最大的問題是API不是很好用，對於新手來講上手困難。不過市面上已經有了解決這個問題的封裝包，好比Keras, Blocks 和 Lasagne，均可以簡化Theano的使用。

TensorFlow

谷歌大腦團隊爲了內部使用創造了TensorFlow，2015年將其開源化。設計初衷是取代他們已有的封閉機器學習框架DistBelief，聽說該構架太過於依賴Google的總體構架，也不夠靈活，在分享代碼的時候很是不方便。

因而就有了TensorFlow。谷歌從之前的錯誤中吸收了教訓。許多人認爲TensorFlow是Theano的改進版，它提供了更靈活和好用的API。能夠用於科研和工業界，同時支持使用大量的GPU進行模型訓練。TensorFlow支持的操做沒有Theano多，可是它的計算可視化比Theano好。

TensorFlow目前很是流行。若是今天這篇文章裏面提到的名字你只據說了一個，那頗有多是這個。天天都有新的提到TensorFlow的博文或學術文章發表。這個流行度提供了大量的用戶和教程，新人很容易上手。

Keras

Keras是一個提供更高層神經網絡API的庫，它能夠基於Theano或者TensorFlow。它擁有這兩個庫強大的功能卻又同時大大地簡化了使用難度。它將用戶的體驗放在首要地位，提供簡單的API和頗有用的錯誤信息。

同時Keras的設計基於模塊，這就使得你能自由組合不一樣的模型（神經層，成本函數等等），並且模型的可擴展性很好，由於你只須要簡單的將新模塊跟已有的連起來便可。

有人以爲Keras太好用了，簡直就是在做弊。若是你開始用深度學習，能夠看看例子 和 文檔，對於你能夠用它作什麼有個數。若是你要學習使用它，能夠從 這個教程開始。

兩個相似的庫有Lasagne 和 Blocks, 但它們只支持Theano。若是你試過了Keras可是你不喜歡它你能夠試試這些其餘的庫，也許它們更適合你。

PyTorch

還有一個有名的深度學習架構是Torch，它是用Lua實現的。Facebook用Python實現了Torch，叫作PyTorch，並將它開源了。用這個庫你可使用Torch使用的低層的庫，可是你可使用Python而不是Lua。

PyTorch對查錯的支持很好，這是由於Theano和TensorFlow使用符號計算而PyTorch則不是。使用符號計算就代表在一行代碼被解釋的時候，一個操做（x+y）並不會被執行，在那以前，它必須先被編譯（解釋成CUDA或者C語言）。這就讓用Theano和TensorFlow的時候很難查錯，由於很難把報錯跟當前的代碼聯繫起來。這樣作有它的好處，不過查錯簡單不在其中。

若是你想開始學PyTorch，官方文檔適合初學者也會包含有難度的內容。

好啦！關於Python的簡介就到這裏啦！接下里就是送福利時間咯！如今就給你們分享個人Python學習整理資料，記住，不要懼怕困難，學習使我快樂！

 

 

 

還有不少我就不一一截圖了，須要這些資料的關注轉發。私信找我就能夠獲取到，固然也歡迎和我交流。你們一塊兒學習共同成長。