Python是容易掌握的編程語言，開發(fā)的速度快，語法簡單，通俗易懂，很容易上手，同時，Python也是技術(shù)膠水，支持各種工具庫。

Python

如果你還是個學生，好不容易湊出了一版查重率低于20%的“完美論文”，結(jié)果被導師以各種理由退回來重新寫。

使用Python，用幾十行代碼寫一個簡單的爬蟲工具，幾分鐘不到，就能自動抓取指定網(wǎng)站上的成千上萬條數(shù)據(jù)，要多少有多少。

如果你是電商從業(yè)者，通過爬蟲去抓取競品店鋪的單價、客戶群、銷售額、每日價格趨勢分析、并制作數(shù)據(jù)報表，能夠大大提升運營效果。

如果你從事新媒體工作，使用Python大概30秒，就可抓取上千個值得參考的爆款標題和文章鏈接，寫出10w+爆款文案不是夢。

Python的語法接近英語，風格統(tǒng)一，優(yōu)美，而且內(nèi)置了很多高效的工具。打個比方，同樣一項工作，C語言要1000行，Java要100行，Python可能只要10行。而且從桌面應用、WEB開發(fā)、自動化測試運維、爬蟲、人工智能、大數(shù)據(jù)處理都能做。

Python簡潔、易讀、可擴展，大多數(shù)科研機構(gòu)都用Python做研究，卡耐基梅隆大學、麻省理工學院的編程課都使用Python語言講授。

眾多開源的科學計算軟件包都提供了Python調(diào)用接口，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫(yī)學圖像處理庫ITK等。

Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別提供了矩陣計算、科學計算和繪圖功能。

因此Python語言及其眾多的擴展庫所構(gòu)成的開發(fā)環(huán)境十分適合工程技術(shù)人員和科研人員處理數(shù)據(jù)、制作圖表、開發(fā)科學計算應用程序。

在人工智能時代，如果你不懂Python而想學AI，就相當于不認識一個字母卻想學英語。那么要想學AI，想學Python，具體學哪些呢？

首先要學會爬取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)大部分來源于網(wǎng)絡，好好掌握requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，這些庫都是寫網(wǎng)絡爬蟲必需的。

Python

有了數(shù)據(jù)之后，如何處理？Numpy、scipy、pandas、matplotlib，這些庫分別可以進行矩陣計算、科學計算、數(shù)據(jù)處理、繪圖等操作，通過這些庫將數(shù)據(jù)處理成你要的格式。

然后可以建模了，nltk、keras、sklearn，這些庫用于自然語言處理、深度學習和機器學習，用好建模庫，模型不用愁！

美國工程師協(xié)會IEEE Spectrum 發(fā)布的2018年編程語言排行榜中，Python成功衛(wèi)冕語言流行度、工作環(huán)境使用、未來發(fā)展三榜*，成為全世界程序員青睞的語言。

與此同時國內(nèi)公司對*人才的Python技能要求也在逐漸提高，數(shù)據(jù)顯示，2018年雇主發(fā)布的職位說明中，Python技能需求增速達到174%，居于首位，薪酬水漲船高。