为开发者崛起的python

现在有很多编程语言可以使用。事实上，一个学生即使在大学里学上一整个学期的计算机语言，还是学不完所有的计算机语言（我在大学时就是这么做的）。你可能会觉得这么多语言对程序员来说应该足够了，编写程序时从中选择一种就够了，但他们还是不满足，他们还在不断地发明更多的语言。

选用python的理由

废话咋就不多说了直接采用比较法，直观明了。

Python与其他语言比较

把一种语言和另一种语言进行比较有些不妥，因为语言的选择不只是一个可量化的科学事实，同时也与个人的口味和偏好有关。为了避开语言狂热者的攻击，在开始讲解如下内容之前，我先做个重要说明，那就是我也用过很多编程语言，并且发现它们之间有一些层面上是相似的。这个世界上没有十全十美的语言，只有最适合特定应用的语言。基于这个想法，下面我们将Python和其他编程语言大致进行比较（你可以进一步了解Python与其他各种语言的比较情况）。

1. C#

许多人说C#语言是微软简单模仿Java的产物。尽管如此，相比于Java，C#确实有一些优点（和缺点）。C#背后的主要意图（无可争议）是创建一种比C/ C++更好的语言—一种更容易学习和使用的语言。不过，我们要在这里将C#和Python进行比较。与C#相比，Python有以下优点：

更容易学习；

代码更少（更简洁）；

开源且受全面支持；

多平台支持更好；

允许使用多个开发环境；

更容易使用Java和C/C++扩展；

拥有众多强大的科学计算和工程库支持。

2. Java

多年来，程序员一直在寻找一种编程语言，使用这种编程语言，你只需编写一次应用程序，即可让它运行在多种平台之下。Java就是一种跨平台的编程语言，为此Java需要使用一些技巧，相关内容你会在本书后面了解到。而现在，你只需要知道：Java可以成功地运行在各种平台之下，其他各种编程语言都在试图模仿Java这一特性（模仿的成功程度各不相同）。尽管如此，与Java相比，Python还是拥有如下一些优势：

更容易学习；

代码量更少（更简洁）；

增强型变量（计算机内存中的存储盒子），运行时根据应用程序的需求存储不同类型的数据（动态类型）；

开发时间更短。

3. PerlPer

最初是“实用报表提取语言”（Practical Extraction and Report Language）的首字母缩写。现在，人们简单地称这种语言称为Perl，并且一直沿用下去。不过，Perl语言本身仍然表现出明显的发明初衷，它很擅长从数据库中获取数据并以报告的形式呈现数据。当然，现在Perl已经扩展了很多功能—你可以使用它来编写各种应用程序（我甚至还用它编写了一个We b服务程序）。相比于Perl，Python拥有如下优点：

更容易学习；

更容易阅读；

数据的增强型保护；

能够与Java更好的集成；

跨平台性能更好。

4. R

在数据处理领域，数据科学家通常很难在R和Python之间做出选择，因为这两种语言都擅长做统计分析和各种图表（数据科学家通过这些图表来了解数据模式）。这两种语言都是开源的，并且支持大量平台。不过，相比于Python，R语言的专用性更强，更多用在学术研究领域。和R语言相比，Python拥有如下优势：

强调生产效率和代码的可读性；

为企业设计使用；

调试更容易；

使用一致的编码技术；

灵活性更好；更容易学习。

想必目前大家对视觉和人工智能学习都比较感兴趣，我会定期在公众号给大家分享我自己收藏的一些python学习资料，大家可以戳我下面二维码我会我当初学习的资料发给感兴趣的同门。（或者公众号搜索“自学的仙叔”）