Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？對于用過幾種開發(fā)語言（java，c#，nodejs，erlang），而后轉(zhuǎn)Python做機器學習的人，我說說我的看法。首先，大家說

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于用過幾種開發(fā)語言（java，c#，nodejs，erlang），而后轉(zhuǎn)Python做機器學習的人，我說說我的看法。

首先，大家說python慢是真的嗎？我的回答是真的。非常慢，for循環(huán)比cpp慢兩個數(shù)量級。

那為什么還用Python?假如我們遍歷過億的數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是無法接受的。但如果我們用python做最上層的邏輯，把上億數(shù)據(jù)進行分塊，python只循環(huán)十幾次，剩下扔給cpu和gpu。那么兩個數(shù)量級是否就無所謂了呢？1毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中真的無所謂了。

python最大的優(yōu)勢在于，可以非常非常優(yōu)雅的把數(shù)據(jù)扔給高效的c，cuda去做計算。numpy，pandas，numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便的高效的處理海量的數(shù)據(jù)，借助zmq，celery等還可以做分布式計算，gevent借助系統(tǒng)的epoll進行io優(yōu)化。所以，不需要花太多精力，就可以優(yōu)雅，高效的實現(xiàn)海量的數(shù)據(jù)處理，機器學習的任務(wù)。這是python火爆的原因。

想想，同樣的性能，代碼只有cpp或java的三分之一甚至更少，是不是很有誘惑力？

Python未來發(fā)展會怎么樣？

全棧，爬蟲，數(shù)據(jù)分析，人工智能。推薦去中公教育學習

python易于上手，你都用python做什么？

對于非程序員：

1.輔助工作，如處理excel，基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計，一些常規(guī)文件操作的批量處理等。

2.信息獲取，比如去某個網(wǎng)站批量獲取數(shù)據(jù)，去某個系統(tǒng)批量獲取查詢結(jié)果。

3.數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析，可視化顯示等

對于程序員：

1.做網(wǎng)站和系統(tǒng)，比如豆瓣網(wǎng)

2.數(shù)據(jù)挖掘，比如輿情分析

3.人工智能建模等

學Python一定要會算法嗎？

剛開始入門時，不是必須學好算法的。但是隨著技術(shù)的深入，算法還是需要的，不然只能干點"搬磚"的活兒。

1、學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎(chǔ)，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等。如果熱愛這門技術(shù)，這些都是不問題，先入門，這些慢慢的都可以補上。

2、關(guān)于算法，它是軟件開發(fā)的靈魂，沒有好的算法寫不出優(yōu)秀的程序。

3、如何學習算法，首先選取經(jīng)典算法教材。基礎(chǔ)的可以先從《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》學起，里面有些基礎(chǔ)算法，然后再去學專門的算法(其實把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)范疇的算法學好，一般就夠用了)。還有網(wǎng)上有很多論壇，算法網(wǎng)站，為了吸引眼球 一般都做的淺顯易懂。還有大部分算法為c語言，但語言在算法層面都相通的，明白算法模型才是最重要的。

4、萬事開頭難，只要入門，剩下的就是慢慢經(jīng)營這門技術(shù)就行了。算法在實踐中學的最快也最牢固。

希望能幫到你