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雖然Python很慢，但它只調(diào)用AI接口。實(shí)際的會計(jì)工作充滿了用C/C++編寫的數(shù)據(jù)庫。在Python中，只編寫相應(yīng)的邏輯，然后輸出幾行代碼。而且C++的開發(fā)量也太大，而且開發(fā)量也太低。并不是說上層邏輯不能用C++編寫，而是整體速度提高了1%，這是不值得的損失。

Python有著簡潔的語法和豐富的生態(tài)環(huán)境，再一起提高開發(fā)速度，C語言的支持也非常好，Python結(jié)合了語言的優(yōu)勢，并通過C的高兼容性彌補(bǔ)了速度慢的缺陷，自然受到數(shù)據(jù)科學(xué)研究者和機(jī)器學(xué)習(xí)程序員的青睞。

Python有很好的應(yīng)用前景。機(jī)器視覺、指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃、智能搜索、定理證明、游戲、自動(dòng)編程、智能控制、機(jī)器人學(xué)、語音和圖像理解，遺傳編程等都是用Python完成的。國家完全支持這一點(diǎn)。現(xiàn)在，我們使用的Android和apple系統(tǒng)都是國外的。華為已經(jīng)在中國開發(fā)了自己的系統(tǒng)。因此，國家計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的未來發(fā)展是非常確定的。軟件編程需要Python語言編寫。那么你還擔(dān)心Python的未來嗎？

Python自學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)也是非常明顯的。如果自我控制的自我學(xué)習(xí)不夠好，那么事半功倍是很簡單的，拖延也很簡單。遇到問題不能及時(shí)處理。也許會有幫助，而且從長遠(yuǎn)來看，這也只會影響信心。一般來說，如果選擇Python訓(xùn)練進(jìn)行自學(xué)，需要注意幾個(gè)方面。首先，要有較強(qiáng)的自律能力和政策；其次，要把自己的情況階段化，你要學(xué)會計(jì)劃，不要盲目學(xué)習(xí)；第三，要了解企業(yè)的需要，經(jīng)營的需要，學(xué)習(xí)根據(jù)自己的需要就業(yè)的方向。如果你參加Python培訓(xùn)，就不需要那么辛苦。Python培訓(xùn)班教授的知識更適合企業(yè)的實(shí)際需要。學(xué)習(xí)起來更省力，而且有合適的教育規(guī)劃，可以快速掌握Python開發(fā)的知識。

在過去的兩年里，網(wǎng)絡(luò)爬蟲一直處于混亂狀態(tài)。10個(gè)爬蟲編寫器中有9個(gè)使用python。一段時(shí)間以來，他們所知道的所有python主題都被爬蟲相關(guān)的帖子刷掉了。爬蟲之所以如此受歡迎，還是與大數(shù)據(jù)有關(guān)，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能都需要大數(shù)據(jù)的支持，而擁有大數(shù)據(jù)的廠商不在少數(shù)，所以小工廠不得不用爬蟲來獲取數(shù)據(jù)。

Python為什么不那么流行呢？

在Ruby on rails最流行的年代，有人問python之父Gido van rosum，他是怎么說的：“python不需要?dú)⑹旨壍膽?yīng)用程序，因?yàn)槿绻@樣的話，python在其他方面的作用就會被忽略?！眕ython在許多領(lǐng)域都有很好的表現(xiàn)，比如web爬蟲、數(shù)據(jù)分析、AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、web開發(fā)，財(cái)務(wù)、運(yùn)維、測試等。沒有一種語言可以同時(shí)在這么多領(lǐng)域生根發(fā)芽

Python是簡單而強(qiáng)大的。它的重點(diǎn)是如何解決問題，一個(gè)自由開放的社區(qū)環(huán)境，以及豐富的第三方圖書館。它不需要浪費(fèi)時(shí)間建造輪子。它有各種Web框架、爬蟲框架、數(shù)據(jù)分析框架和機(jī)器學(xué)習(xí)框架，可以隨時(shí)使用。