代碼一定要人去寫嗎，能不能用Python弄個人工智能來寫C ？人：請幫我編寫一個軟件。電腦：我可以編寫100萬種軟件，請問你要哪一種？人：我想編寫一個聊天工具。電腦：我檢索到了現(xiàn)成的軟件微信，是不是

代碼一定要人去寫嗎，能不能用Python弄個人工智能來寫C ？

人：請幫我編寫一個軟件。

電腦：我可以編寫100萬種軟件，請問你要哪一種？

人：我想編寫一個聊天工具。

電腦：我檢索到了現(xiàn)成的軟件微信，是不是可以？

人：幫我打造一個全新的

電腦：好的，啟動界面要什么樣的？

人：我不知道，請隨意

電腦：程序圖標(biāo)要什么樣的？

人：不知道，請隨意

電腦：既然隨意你還是用微信吧

人：我就想要打造一個新的

電腦：好吧，圖標(biāo)先給你空著，我們來做第一頁，你要用哪種布局？

人：上中下三段布局

電腦：三段的高度和比例是多少？用什么顏色？

人：不知道

電腦：你必須知道，否則我無法繼續(xù)

人：我如果什么都知道我就是程序員了

電腦：我怎么知道你腦子里想的是什么？你還是用微信吧，我不干了

人：你信不信我砸了你？

電腦：你不是程序員你跟我BB什么

Python到底有多慢？

其實(shí)如果是性能要求不高的應(yīng)用的話，快慢表現(xiàn)得不會太明顯。舉個例子吧，原來大學(xué)期間畢設(shè)需要對多點(diǎn)之間路徑選擇順序進(jìn)行優(yōu)化，查閱多方資料后決定使用蟻群算法選出最優(yōu)路徑。尷尬點(diǎn)就在這個蟻群算法里發(fā)生了。

首先用的10個坐標(biāo)點(diǎn)模擬城市的位置，因?yàn)槠綍r(shí)使用Python比較多一點(diǎn)也較為熟悉，所以首當(dāng)其沖的選擇了Python作為實(shí)現(xiàn)蟻群算法的編程語言，但是在第一次運(yùn)行時(shí)差點(diǎn)就等睡著了。猜猜有多久，6分鐘多，這就是效率(運(yùn)行速度)的可怕之處?？偛荒茉诋呍O(shè)答辯里讓答辯老師等6分鐘來選個最優(yōu)路徑，恐怕是要被掛呀。所以后來蟻群算法這一塊使用c語言進(jìn)行了優(yōu)化，運(yùn)算出結(jié)果不到1分鐘。沒有對比就沒有傷害，經(jīng)歷了這件事后，我深深的體會到了Python執(zhí)行效率的可怕之處。

但是作為一門簡潔易懂的解釋性語言，拋去了指針等復(fù)雜的內(nèi)容，使開發(fā)者將更多的注意力集中于解決問題的方法或思路上，而不是編程語言的技術(shù)本身上。所以在這些優(yōu)點(diǎn)的支撐下也可以原諒它的執(zhí)行效率。

有可能有人有疑問為什么C語言、Java語言的執(zhí)行效率都比Python高呢，其實(shí)這和一門語言的底層代碼有關(guān)系。C語言是對匯編語言的二次開發(fā)，而Java大部分是對c和c 的二次開發(fā)，然而我們的Python則可以分為兩種情況，一種是cpython，另一種是jpython分別是對c和Java的二次開發(fā)，所以效率低于這兩種語言不言而喻的。原來看到消息稱，為解決Python的效率問題，官方打算重新開發(fā)Python的底層代碼，最近也沒有看到相關(guān)消息，畢竟這個工作量非常巨大。

從事python后端需要學(xué)什么技術(shù)？

對于Python的學(xué)習(xí)人員需要掌握以下技術(shù)

1. 網(wǎng)絡(luò)編程。網(wǎng)絡(luò)編程在生活和開發(fā)中無處不在，哪里有通訊就有網(wǎng)絡(luò)，它可以稱為是一切開發(fā)的"基石"。對于所有編程開發(fā)人員必須要知其然并知其所以然，所以網(wǎng)絡(luò)部分將從協(xié)議、封包、解包等底層進(jìn)行深入剖析。

2. 爬蟲開發(fā)。將網(wǎng)絡(luò)一切數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進(jìn)行有針對性的數(shù)據(jù)采集以及處理。爬蟲開發(fā)項(xiàng)目包含跨越防爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，并針對Scrapy框架源碼進(jìn)行深入剖析，從而理解其原理并實(shí)現(xiàn)自定義爬蟲框架。

3.Web開發(fā)。Web開發(fā)包含前端以及后端兩大部分，前端部分，帶你從"黑白"到"彩色"世界，手把手開發(fā)動態(tài)網(wǎng)頁后端部分，帶你從10行代碼開始到n萬行來實(shí)現(xiàn)并使用自己的微型Web框架，框架講解中涵蓋了數(shù)據(jù)、組件、安全等多領(lǐng)域的知識，從底層了解其工作原理并可駕馭任何業(yè)內(nèi)主流的Web框架。

4. IT自動化開發(fā)。IT運(yùn)維自動化是一組將靜態(tài)的設(shè)備結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為根據(jù)IT服務(wù)需求動態(tài)彈性響應(yīng)的策略，目的就是實(shí)現(xiàn)減少人工干預(yù)、降低人員成本以及出錯概率，真刀真槍的帶你開發(fā)企業(yè)中最常用的項(xiàng)目，從設(shè)計(jì)層面、框架選擇、靈活性、擴(kuò)展性、故障處理、以及如何優(yōu)化等多個層面接觸真實(shí)的且來源于各大互聯(lián)網(wǎng)公司真實(shí)案例，如:堡壘機(jī)、CMDB、全網(wǎng)監(jiān)控、主機(jī)管理等。

5. 金融分析。金融分析包含金融知識和Python相關(guān)模塊的學(xué)習(xí)，手把手帶你從金融小白到開發(fā)量化交易策略的大拿。學(xué)習(xí)內(nèi)容囊括NumpyPandasScipy數(shù)據(jù)分析模塊等，以及常見金融分析策略如"雙均線"、"周規(guī)則交易"、"羊駝策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，讓夢想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)，進(jìn)入金融行業(yè)不再是個夢。

6. 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)。人工智能時(shí)代來臨，率先引入深度機(jī)器學(xué)習(xí)課程。其中包含機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念以及常用知識，如:分類、聚類、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及常用類庫，并根據(jù)身邊事件作為案例，一步一步經(jīng)過預(yù)處理、建模、訓(xùn)練以及評估和參調(diào)等。人工智能是未來科技發(fā)展的新趨勢，Python作為最主要的編程語言，勢必有很好的發(fā)展前景，現(xiàn)在學(xué)習(xí)Python也是一個很好的機(jī)會。