有哪些用Python語(yǔ)言講算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的書(shū)？書(shū)籍，可以去超星數(shù)據(jù)庫(kù)，和讀秀學(xué)術(shù)搜索去搜，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與Python，也可以直接去圖書(shū)館找，有很多，學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？剛開(kāi)始入門(mén)時(shí)，不是必須學(xué)好

有哪些用Python語(yǔ)言講算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的書(shū)？

書(shū)籍，可以去超星數(shù)據(jù)庫(kù)，和讀秀學(xué)術(shù)搜索去搜，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與Python，也可以直接去圖書(shū)館找，有很多，

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？

剛開(kāi)始入門(mén)時(shí)，不是必須學(xué)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(diǎn)"搬磚"的活兒。

1、學(xué)好軟件開(kāi)發(fā)離不開(kāi)計(jì)算機(jī)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(ài)這門(mén)技術(shù)，這些都是不問(wèn)題，先入門(mén)，這些慢慢的都可以補(bǔ)上。

2、關(guān)于算法，它是軟件開(kāi)發(fā)的靈魂，沒(méi)有好的算法寫(xiě)不出優(yōu)秀的程序。

3、如何學(xué)習(xí)算法，首先選取經(jīng)典算法教材?；A(chǔ)的可以先從《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》學(xué)起，里面有些基礎(chǔ)算法，然后再去學(xué)專門(mén)的算法(其實(shí)把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)范疇的算法學(xué)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(yǔ)言，但語(yǔ)言在算法層面都相通的，明白算法模型才是最重要的。

4、萬(wàn)事開(kāi)頭難，只要入門(mén)，剩下的就是慢慢經(jīng)營(yíng)這門(mén)技術(shù)就行了。算法在實(shí)踐中學(xué)的最快也最牢固。

希望能幫到你

Python語(yǔ)言其實(shí)很慢，為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？

對(duì)于用過(guò)幾種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言（java，c#，nodejs，erlang），而后轉(zhuǎn)Python做機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我說(shuō)說(shuō)我的看法。

首先，大家說(shuō)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(gè)數(shù)量級(jí)。

那為什么還用Python?假如我們遍歷過(guò)億的數(shù)據(jù)，兩個(gè)數(shù)量級(jí)的差異是無(wú)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(jìn)行分塊，python只循環(huán)十幾次，剩下扔給cpu和gpu。那么兩個(gè)數(shù)量級(jí)是否就無(wú)所謂了呢？1毫秒和100毫秒在整個(gè)系統(tǒng)中真的無(wú)所謂了。

python最大的優(yōu)勢(shì)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(jì)算。numpy，pandas，numba這些優(yōu)秀的開(kāi)源庫(kù)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(jì)算，gevent借助系統(tǒng)的epoll進(jìn)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(shí)現(xiàn)海量的數(shù)據(jù)處理，機(jī)器學(xué)習(xí)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？

作為一名研究生，除了可以用python寫(xiě)各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？

如題，作為一個(gè)研究生，你用Python寫(xiě)算法，我覺(jué)得你應(yīng)該是想往大數(shù)據(jù)，人工智能方面發(fā)展。

Python這些年隨著大數(shù)據(jù)人工智能的大爆發(fā)也變得流行起來(lái)，你想再提升自己Python的水平，我覺(jué)得你可以從以下著手！

分布式計(jì)算框架spark

Apache Spark是一個(gè)計(jì)算速度快，易用，支持復(fù)雜分析的大數(shù)據(jù)處理框架，大有取代mapreduce之勢(shì)。

Python雖說(shuō)在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有極好的應(yīng)用，但是Python有一個(gè)大缺陷，不支持分布式計(jì)算，但是不要緊，spark提供了極好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式計(jì)算、流計(jì)算方面有了極大提高。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互轉(zhuǎn)化。所以說(shuō)spark讓Python有了分布式處理大數(shù)據(jù)集的能力。

web后端

Python有十分多的強(qiáng)大的web后端框架，如Django，flask等，學(xué)習(xí)這這可以鞏固Python的基礎(chǔ)，又會(huì)使用到Python的高級(jí)用法，如裝飾器，類(lèi)及魔法方法，數(shù)據(jù)庫(kù)等。

學(xué)習(xí)spark和web后端的優(yōu)勢(shì)

你不可能一直在單機(jī)上使用模型，你可能會(huì)在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站來(lái)部署模型，這需要你了解后端和分布式計(jì)算，學(xué)習(xí)這兩方面，既能提升Python水平，也能讓你在日后的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域如虎添翼。

作為一個(gè)python開(kāi)發(fā)工程師是什么體驗(yàn)？

如果你是做Python開(kāi)發(fā)的第一天，您很有可能會(huì)在您在頭條上閱讀“關(guān)于一名Python工程師的入門(mén)指南”。

首先您要設(shè)置虛擬環(huán)境，安裝IDE，設(shè)置Git并克隆存儲(chǔ)庫(kù)，創(chuàng)建分支，為您不知道的代碼庫(kù)編寫(xiě)測(cè)試，提高PR。。。如果你不懂PR，那么你就要百度搜索下PR的含義……關(guān)鍵是你不懂的事情實(shí)際很多，但沒(méi)關(guān)系，這很正常。

像我朋友擁有Python背景然后來(lái)到一家叫做ONZO的公司，他熱衷于學(xué)習(xí)編程。之前他沒(méi)有在遵循敏捷原則的公司工作過(guò)，然后他自己發(fā)現(xiàn)進(jìn)入了一支有著如此良好哲理的團(tuán)隊(duì)，這使他有點(diǎn)壓力。

頭幾次，可能當(dāng)您在一群新人們面前講話時(shí)，你覺(jué)得站起來(lái)說(shuō)話起來(lái)有點(diǎn)尷尬，但是一旦您意識(shí)到每個(gè)人都在同一頁(yè)面上并準(zhǔn)備好傾聽(tīng)并愿意提供幫助，它就會(huì)變得非常自然，而且會(huì)慢慢在大家中容易溝通起來(lái)。

像他最初的幾天是與團(tuán)隊(duì)中的其他工程師一起進(jìn)行聯(lián)合編程（聯(lián)合調(diào)BUG哈哈）。這是一個(gè)很好的開(kāi)始，因?yàn)楸仨氂腥碎_(kāi)始構(gòu)建項(xiàng)目架構(gòu)，同時(shí)還要有人來(lái)討論結(jié)構(gòu)以及我們?yōu)槭裁匆瞿承┦虑椤?/p>

這么說(shuō)，寫(xiě)Python的人跟其他工程師也沒(méi)什么區(qū)別，但Python好在生態(tài)非常豐富，而且可以快速開(kāi)發(fā)，但需要控制代碼質(zhì)量，所以很需要Code Review，這是動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的缺點(diǎn)，但控制好也是優(yōu)點(diǎn)。