大家好，关于python编程语言介绍很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于python编程有必要学吗的知识，希望对各位有所帮助！
只要你想，Python也许是你唯一需要的编程语言
什么叫做唯一需要？如果把唯一需要理解为在应用层面广泛的话，那么这类唯一需要的编程语言至少能够满足嵌入硬件、开发桌面应用、开发web应用、开发移动应用，正在往高深一点上看，还需要能开发底层应用、内核的能力。很显然，目前只使用python的话很难做到。如果作为职业规划的话，如果有一条很好的路线规划的话，我相信就是用python一门编程语言是可以的。假如我想沿着web开发-后端开发-数据挖掘-机器学习这样一条路线走的话，博大精深的python是完全够用了，做web我用Django的框架机制、做后端更不用说了，做数据挖掘使用anaconda，做机器学习有tensorflow。也许真就应验了这句话：Python是我唯一需要的编程语言
Python是什么编程语言
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
可以用Python编程语言做哪些神奇好玩的事情
Python作为一种应用极为广泛的语言，几乎在任何领域都能派上用场。想做Web有Flask/Django/Tornado；想做分布式有Celery；想做手机App有Kivy；想做数据分析有Pandas；想做可视化有Matplotlib/Seaborn/Plotly/Bokeh；想做机器学习有Tensorflow/PyTorch/MxNet……
夸张一点说，几乎没有什么做不了的东西（笔芯）。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~一、面部识别得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些简单的计算机视觉工作已经变得非常非常简单了。像人脸识别、面部特征提取之类的工作，就可以直接拿来用，极少需要自己实现繁琐的算法。
DLib就是一个这样的C++库，而同时它也提供了Python接口。
想必大家都有过在办公室遭遇boss探视的经历，而此时此刻你却在毫无自知地逛着淘宝/知乎/豆瓣，场面一度十分尴尬……
那我们就来尝试一下，用Python通过摄像头探测人脸。如果有人进入了摄像头范围，则让Python提出一个通知，告诉你——赶紧把不相关的东西关掉！
整个代码很短，无非几十行，为了能够使用，我们还需要安装一些包和库。这里需要用到的包括OpenCV和DLib。由于dlib需要boost-python，因此还需要安装boost和boost-python。（注意：boost-python默认情况下只编译python2依赖的库，如果使用python3，需要加编译开关；而dlib里是没有探测python版本的，所以可能还需要做一些小hack或者是直接改boost-python库里的文件名）
至于代码，可以简单地放出来：
importcv2importdlibfromsubprocessimportcallfromtimeimporttimeFREQ=5FACE_DETECTOR=dlib.get_frontal_face_detector()#macOS下可以使用AppleScript发送通知defnotify(text,title):cmd=r'displaynotification"%s"withtitle"%s"'%(text,title)call(["osascript","-e",cmd])if__name__=='__main__':#初始化摄像头cap=cv2.VideoCapture(0)#创建绘图窗口#cv2.namedWindow('face')notify_time=0whileTrue:#获取一帧ret,frame=cap.read()#不需要太精细的图片frame=cv2.resize(frame,(320,240))#探测人脸，可能有多个faces=FACE_DETECTOR(frame,1)forfaceinfaces:#提取人脸部分画个方框#fimg=frame[face.top():face.bottom(),face.left():face.right()]#cv2.rectangle(frame,(face.left(),face.top()),(face.right(),face.bottom()),(255,0,0),3)#不超过FREQ秒一次的发提醒iftime()-notify_time>FREQ:notify(u'检测到人脸',u'注意')notify_time=time()#画到窗口里#cv2.imshow('face',frame)#按Q退出ifcv2.waitKey(500)&0xff==ord('q'):break#清理窗口释放摄像头#cv2.destroyAllWindows()cap.release()代码的原理很简单：通过opencv捕获摄像头获取的图像，然后交由dlib的facedetector进行检测。如果检测到脸部，则通过AppleScript发出系统提醒（notify函数即通过process执行AppleScript发出提醒，如果你使用的是Windows，也可以替换成别的内容，例如Win下使用VBScript发出弹窗提醒）。
当然，既然检测到人脸，那就不仅仅只是能做简单提醒了。还可以做的事情包括多张照片的脸部变形合成——比如，找出你和你女朋友的照片来做个夫妻相合成什么的……
或者，提取所有的标志性点，给人脸合成出意外的表情或者哈哈镜效果。
甚至可以借助其它的深度学习网络进行人脸识别。这算是超级弱化版的脸部识别，比不上FaceID但也挺好玩，不过计算量就不容乐观了。
顺便说一句，什么人脸识别关掉不该看的东西，对小慕来说不存在的，人家上班刷知乎可是经过老板点头的！（骄傲脸叉腰）
二、数据分析来分析下Marvel今年的最后一部戏：「雷神3：诸神的黄昏」。前一段时间满天飞的预告片，神秘博士的客串，绿巨人的出演，看得人十分兴奋！来张大图：
大家对于这部电影的评价是怎么样的呢？小慕爬取了2w条豆瓣影评，做一个简单分析。
先来看看豆瓣的短评：
这里只抓取了前2w条评论，说一个小技巧，喜欢写爬虫的小伙伴们注意了：爬取的网页一定要缓存到本地！这可以减少解析网页时出错，避免需要重新再爬一遍的「尴尬」！另外这能给服务器减少负载，人家网站管理员看你的请求还算守规矩，也就不会封你账号/ip啦！
代码大概是这样的：
下面是缓存下来的网页文件：
既然有2w多条数据，怎么能直接写sql，那会累死的……于是要来封装一下操作数据库的逻辑：
来看看效果，除去部分出错的，还剩下19672条：
具体的数据是长这样的：
另外，赞同数量排名第一卷耳君的影评实在是太有意思了：
第一部：《爸爸，再爱我一次》
第二部：《哥哥，再爱我一次》
第三部：《姐姐，再爱我一次》
ps:托尔终于从锤神变成了雷神
锤子之神这个梗小慕表示能玩一年（手动微笑脸）。
光有数据还不足以说明什么，深入分析一波：细心的小伙伴一定发现了，雷神明明是11月3号才上映，为啥10月份就有影评了？小慕猜测，这肯定是漫威铁杆粉跑国外看了，一查发现，果然人家洛杉矶10月10号就上映了：
既然关心到日期，可以来统计一下周一到周日哪天去看电影的人比较多：
整体数据显示：果然还是周末去看电影的人更多……周一数据高于二、三、四的原因，不知道是不是没有周末的朋友调休去看的？
PS：数据库里的日期是2017-10-25格式的：怎么快速让他显示成周X呢？这里只要写个小函数就行：
从数据库里读数据和统计的方式在这：（后面的统计方式也都类似，就不每次都把代码放出来啦）
说了这么多还是没提到电影的受欢迎程度，直接放图：
总体上看还是推荐的人比较多耶，这应该挺符合大家的预期，毕竟是漫威出品，光忠实粉丝就不计其数。更何况这个片子里出现了很多超级火爆的场面戏，还有各种超级英雄助阵，这样的统计结果也就不足为奇了。
最后将排名前100的评论内容做了一下分词，做成词云：
至于补充提问中提到的这为什么适合用Python做，其实说到底就是用Python来抓取和处理各种数据都非常「顺手」。
据小慕所知，目前的数据工作中，数据科学家使用最多的工具语言就是Python，排在第二的工具语言是R语言。但这里有一个有趣的现象，那就是同时使用Python或者R语言的人，推荐别人使用Python的却远高于R语言。Why?
答案是：1.Python简单易学，极其容易上手，语法简单，处理速度会比R语言要快，而且无需把数据库切割。
2.市场前景好，是目前的趋势，就业也会更容易。
3.标准库非常庞大，特别的“功能齐全”，可以处理各种工作，其中就包含抓取和处理数据。
所以，有一种说法是：python语言在工程方便比较实用，R语言则更受学术界欢迎。具体是否赞同这种说法，还要看大家自己的理解咯~其实除了小慕举例说的这两种有趣的事情，Python能做的还有很多，在此不一一列举，如果感觉get到了新姿势，记得回来点赞啦~
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要完成python入门，根据您个人的实际情况，有不同的选择手段。
如果您是一名在读大学生，那么计算机学院一定会有Python课程，您可以去选修，跟着老师学，一定可以入门，如果你没有这个条件，也可以自己买一本书，跟着教材自己学习，达到入门也是没有问题的。
Python语言大道至简，万物互联时代，是唯一万物沟通的人工智能语言，你认为呢
谢谢邀请。
作为一个IT码农，这个问题的话我想我是有资格谈谈自己的见解的。最近Python和人工智能确实是挺火的，特别是人工智能，上到国家领导人的推崇，下到各大企业人才上的竞争，无不在说着AI的重要性。当然，下一个风口的话确实很大概率会是万物互联。
但有一个观点不太赞同，那就是问题中的那个唯一。不得不说，Python之所以被很多人用于AI方面的开发，主要原因是Python的生态不错，很多算法以及一些矩阵运算等都已经被封装好了，用起来很方便，在数据处理上优势还是有的，主要归功于生态好。但是呢，开发人工智能并不一定就只能是Python，至少，也有一些公司在做AI的时候用的编程语言是C和C++，而且，在某些大数据的处理上，也有使用java的。而且，C语言和java也都可以用在物联网上，达到软件控制硬件的作用。至少，对本人来说，大学里第一次接触软硬上的通信的时候，课程的语言也是用的C。
言归正传，编程语言其实只是一门工具而已，重要的是你要知道什么时候使用哪个工具会对你带来方便，不要太过于的纠结语言之争。万物互联已达到万物沟通的手段，并不仅仅是只有Python这门语言而言。而且Python在某些方面来说也是存在鸡肋和瓶颈的，所以，很多时候，如果是大规模的万物互联和沟通的话，我想更多的会是Python结合其他语言一起完成的，取长补短，可以更好的维护系统的稳定。当然，也不否认，Python在数据处理上的优势，特别是在矩阵运算上经过numpy这个包的使用。
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