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为什么很多人喜欢 Python

发布时间:2019-06-12 10:23 来源:未知 编辑:admin

  很多人关注起Python就是因为简单易懂,做Web很方便。但在深入CS学科的很多高级主题时,Python能发挥出更加强大无比的力量。而这来自于Python是个好胶水。

  坦白讲,Python不算最好的胶水,至少Lua做胶水就比Python好,API好用。但Python再算上强大的标准库、数据结构、友好的转义后,就脱颖而出了。

  在科学计算领域,NumPy和SciPy的存在解放了很多人的思想束缚。其底层C模块,性能一流。

  而当你需要一流的性能与一流的可调试性时,Python C模块是最好的选择。封装虽然有些麻烦,但封装后可以在Python里调用实在太方便。一些已有的C/C++应用也可以通过将函数封装给Python调用,而极大的降低调试难度,提升单元测试覆盖率。

  2007年时我开始学Python的C模块编程,并在博客中放出了我的笔记。那时写了不少东西。封装libpcap后,做网络抓包,通信劫持,使得别人眼里,我俨然是个正经黑客。后来迷恋erlang期间,做了C node的Python封装,使得Python与Erlang可以互发消息,组建集群。搞硬件开发期间,封装了Cubieboard和RaspberryPi的GPIO、SPI等众多外设的Python接口,调试速度快到了云边。做USB通信期间,因为PyUSB不支持isochronous通信而自己重写了个libusb的Python封装,使得USB编程不再困难。做音视频识别的日子里,做了v4l2的Python封装,使得操作摄像头的控制精度达到了最高。

  相比于其他人,用上这些Python封装后,迭代速度数十倍的提高带来了系统进化速度的极大提高。比如我在音视频识别的研究期间,因为NumPy和我自己的封装,每天动则十几次甚至几十次的迭代,优化算法的各种参数。使得我在不到两年时间里,识别效果就超过可某大学教授12年的研究成果。识别速度更是超出对方两个数量级。

  对于各个领域的研究者,我是真心推荐Python的。用上NumPy和SciPy,你就拥有了极致的性能,顶级的可调式性,和产品级的稳定性。而这也使得Python的这套组合成为科学计算领域唯一能与matlab竞争的选择。

  展开全部很多人关注起Python就是因为简单易懂,做Web很方便。但在深入CS学科的很多高级主题时,Python能发挥出更加强大无比的力量。而这来自于Python是个好胶水。

  坦白讲,Python不算最好的胶水,至少Lua做胶水就比Python好,API好用。但Python再算上强大的标准库、数据结构、友好的转义后,就脱颖而出了。

  在科学计算领域,NumPy和SciPy的存在解放了很多人的思想束缚。其底层C模块,性能一流。

  否则我只能觉得我所在的并非人间),就连Common Lisp都不要求这种优化,尽管很多Common Lisp实现都做这种优化或者提供pragma选项来打开这种优化,于是造成好像是个Lisp就要支持尾递归优化一样。

  因为它易学,同时也有非常多优秀的深度学习库可用,而且现在大部分深度学习框架都支持Python。而且,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立了

  4.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

  所以呢,不论你是一位初学编程语言希望增长自己知识技能的入门程序员还是为了谋取更大代码可靠性的Perl高手,你都会发现Python是一种相当灵活、相当强大的编程语言。

  它可以开发出各种各样的应用程序,从功能齐备的邮件列表软件到各种跨平台的GUI应用程序一应俱全。

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