Python編程可以用來編寫程序

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆 于1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平臺上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨立的、大型項目的開發。

Python, 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum于1989年發明，第一個公開發行版發行于1991年。

Python通常應用于各種領域，是一種通用語言，無論是從網站、游戲開發、機器人，人工智能，大數據，云計算或是一些高科技的航天飛機控制都可以用到python語言。

因為Python有很多庫，很方便做人工智能，比如numpy, scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網絡的，matplotlib將數據可視化的。在人工智能大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。想學Python的話，可以去看看優就業的教程，講解很清楚，適合小白學習。

首先，答案是肯定的，Python語言還是比較好學的。

語法簡單易學是Python語言一個重要的特點，學習Python語言也幾乎不需要任何基礎，所以Python也是少兒編程的常見編程語言之一。

Python語言是典型的函數式語言與面向對象語言的結合體，所以編寫Python代碼會非常靈活，也非常直接，想用什么功能直接寫就可以了，這與Java這樣的純面向對象語言還是有較大區別的，也許這也是Python語言比較受程序員歡迎的原因，因為沒有人愿意復雜。Python語言比較簡單還體現在豐富的“庫”上，Python為各個常見的開發領域都準備了豐富的庫，只要把這些庫導進來就可以方便的使用。

雖然Python語言簡單易學，但是Python語言的應用領域卻比較廣泛，語言生態也相對比較健全。目前Python語言在Web開發、大數據開發（數據分析）、人工智能開發（機器學習、計算機視覺、自然語言處理）、嵌入式開發等領域均有廣泛的應用，相信隨著大數據和人工智能的不斷發展，未來Python語言的發展空間還是非常廣闊的。

當然，采用Python語言也可以寫出非常復雜的程序，尤其在人工智能領域，采用Python來完成算法實現的過程還是相對比較復雜的。不少開發團隊把算法設計和算法實現進行了分離，從事算法實現的工程師往往需要通過Python等語言來實現算法設計師的設計方案，這個過程往往還是具有一定難度的，而且要求算法實現工程師也要具備扎實的算法基礎。當然，目前不少團隊的算法工程師既要完成算法設計，也需要完成算法實現，而且這似乎是目前一個發展趨勢。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！

1、學習一些基礎理論知識

高等數學是學習Python開發的基礎，數據挖掘、模式識別、人工智能智能等都是需要用到很多的微積分元素來預算的。以及優化理論和算法。

2、掌握好經典的機器學習理論和算法

(1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square)，邏輯回歸(Logistic Regression)，逐步式回歸(Stepwise Regression)等。

(2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)等。

(3) 決策樹學習：常見的算法包括：分類及回歸樹(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5等。

(4) 人工神經網絡：重要的人工神經網絡算法包括：感知器神經網絡(PerceptronNeural Network), 反向傳遞(Back Propagation)， Hopfield網絡等。

(5) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機(SupportVector Machine， SVM)， 徑向基函數(Radial Basis Function Python核心編程——Python語言基本介紹、面向對象編程、Linux操作系統、文件系統與用戶管理、進程管理與服務配置、Shell編程與bash，源文件編譯、版本控制、MySQL使用、MySQL進階等。

全棧開發——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web開發基礎、數據庫操作、FLask配置、Django認識、Models、Templates、Views、Tornado框架進階、ElasticSearch等。

網絡爬蟲——爬蟲與數據、Scrapy框架、Scrapy框架與信息實時抓取、定時爬取與郵件監控、NoSQL數據庫、Scrapy-Redis框架、百萬量數據采集等。

人工智能——數據分析、pyechart模塊動態可視化、詞云、分類算法、聚類算法、回歸類算法、關聯算法、卷積神經網絡、TensorFlow+PaddlePaddle、圖像識別等。