Python语言可能是最适合你的呢,如何在大数据时代中占绝对的优势
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摘要:在这里我要明确表个态,对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说,把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的,而且是必须的。需要更多案例,视频。PDF,以及同行交流,加上无偿解答?那就加群:103456743 所有的东西一切免费领取,自行下载!我当时没有更多的与他争辩,也不知道他今天是否已经从Python后端、大数据分析、机器学习和 AI 工程师成功转型为Rails快速开发高手。我只是... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。在这里我要明确表个态,对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说,把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的,而且是必须的。需要更多案例,视频。PDF,以及同行交流,加上无偿解答?那就加群:103456743 所有的东西一切免费领取,自行下载!
我当时没有更多的与他争辩,也不知道他今天是否已经从Python后端、大数据分析、机器学习和 AI 工程师成功转型为Rails快速开发高手。我只是觉得,想要真正认识一件事物的价值,确实也不是一件容易的事情。
Python 就是这样一个带着各种毛病冲到第一方阵的赛车手,但即便到了几年前,也没有多少人相信它有机会摘取桂冠,很多人认为 Java 的位置不可动摇,还有人说一切程序都将用 JavaScript重写。
再比如说,正是由于 Python 语言本身慢,所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时,大量使用 C 语言跟它配合,结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快,因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。
相反,如果 Python 不服气,非要在速度上较劲,那么结果很可能是裸速提高个几倍,但这样就没人有动力为它开发 C 模块了,最后的速度远不如混合模式,而且很可能语言因此会变得更复杂,结果是一个又慢又丑陋的语言。
有的语言,从一开始就是出于学术而非实用的目的,学习曲线过于陡峭,一般人很难接近。
有的语言,过于依赖背后金主的商业支持,好的时候风光无限,一旦被打入冷宫,连生存下去都成问题。
有的语言,设计的时候有明确的假想场景,要么是为了解决大规模并发,要么是为了解决矩阵运算,要么是为了做网页渲染模板,一旦离开这个场景,就各种不爽。
更多的语言,刚刚取得一点成功,就迫不及待的想成为全能冠军,在各个方向上拼命的伸展触角,特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极,不惜将核心语言改得面目全非,最后变成谁都无法掌控的庞然大物。
相比之下,Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。
Python 之所以在战略定位上如此清晰,战略坚持上如此坚定,归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。
这个机制以 Guido van Rossum (BDFL,Pythoners 都知道这是什么意思), DavidBeazley, Raymond Hettinger 等人为核心,以 PEP 为组织平台,民主而有序,集中而开明。只要这个机制本身得以维系,Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。
最有可能向 Python 发起挑战的,当然是Java。Java 的用户存量大,它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。
但我并不认为 Java 有很大的机会,因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。什么是大型复杂系统?就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统,其规模和复杂性是外生的,或者说外界赋予的。
而 AI 的本质是一个自学习、自组织的系统,其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的,是内生的。
Python 现已逐步在网络爬虫、数据剖析、AI、机器学习、Web 开发、金融、运维、检验等多个领域扎根强大。随着它的被认可程度逐步提高,学习并把握这门言语的人群份额越来越大,许多公司也将为抢占该领域高精尖人才做着殊死搏斗!能够说,未来谁具有人工智能领域的技术权威,谁将会具有新年代互联网最高话语权。那么,在此之中,学好Python,必将让你在编程生计中大刀阔斧,勇闯天边!Python无疑将会成为AI年代下的新宠儿,
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