python教程，python教程(非常详细)

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python教程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍python教程的解答，让我们一起看看吧。

Python是学什么的？能做什么？

中公优就业的Python培训的学习时间分成两个阶段，第一个阶段就是Python的基础知识学习，可以自己做一些小程序来玩一玩，第二个阶段主要是更深入的Python学习，可以通过这个技能来找到合适的工作。

初级Python掌握阶段学习时间：

如果大家是零基础选择自学的话，一般所学的内容如下，这个期间主要学习的内容是常量、变量的应用，运算符的了解和使用、流程控制的使用、函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等， 掌握Python编程语言基础内容、OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题。

根据个人的理解能力和时间安排，所需要的时间也是不同的一般都是5个月左右或者是更多。

如果是已经有其他程序语言的基础，那么所需要的时间也是会大大的减少的。

深入Python学习时间：

深入学习的时间一般都是更久了，所有的知识一般都是入门会简单一点儿，之后想要继续深入学习所消耗的时间和精力也是会增长的，例如接下来要学的爬虫技术、人工智能方向都是需要时间进行学习的，需要好好加油哦

Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。

如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。

Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。

我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，Java的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。

Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。

其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。

在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。

但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。

其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。

这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。

一个非常好的问题。Python是一种跨平台的解释性脚本语言，随着版本迭代和功能扩展，由最初用于编写自动化脚本，到现在越来越多被用于大型的项目开发。

Python在AI算法领域是主流开发语言，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用Python编程的程序员越来越多。

将Python学习过程分为3个阶段分别解释一下。

1，首先要学习Python语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上资源很多。

2，结合工作内容或者兴趣方向，学习常用框架，比如Django是应用广泛的开源框架，注意学习时要挑选常用的Top3，不仅学习资料多，还有同事朋友交流分享。

3，随着学习进阶，逐步在工作中积累项目经验、提高技术水平，持续学习。

Python语法灵活、功能强大、使用方便，在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：

到此，以上就是小编对于python教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python教程的1点解答对大家有用。