大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python利润编程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python利润编程的解答，让我们一起看看吧。
如何看待Python之父再发声：我们能为中国的“996”程序员做什么？
python之父说：996工作制是没有人性的。
近日闹得沸沸扬扬的GitHub上的996ICU项目带来了全社会对996工作制的思考。
大部分程序员表示看热闹虽然也没有抱什么断绝996的期望，而非996员工尤其是不是程序员的表示“又想高薪又不想加班，哪有这么好的事情”。
这也不无道理，作为Java程序员，本人最近很少加班，工资也不高，而那些大厂比如华为阿里，加班强度非常大但是钱也给到位了。
前阵子看见有人在职言上说三月份连续加了二十多天班，加班工资14000，并表示四月份不想加班了。
网友纷纷表示：这加班工资都已经比我全部工资高了。
所以我们要怎么拯救“996”程序员呢？
这是很纠结的事情，处在领导位置管理层位置的人，他们是喜欢让员工加班的，这样可以压缩时间，赶项目进度，有人说不喜欢996的一般都是普通程序员。这也是话糙理不糙，但是你要想想初级程序员上班只是为了工资，又不是那些技术管理层有股份有分红，一个是为了打工一个是为了自己的事业。对待加班的态度也不能一起比较了。
宇文氏提议：
996加班可以，请给足加班工资，平时加班也算钱。并且需要有部门监管劳动法上的条例是否这些公司的强度都符合，即使是996也不能强制，只能偶尔出现。这个不是普通程序员可以去干预的，需要被上面重视方可。
关注“极客宇文氏”，一名热心有料的软件工程师。
这个“996”把中国黑得不得了，决无善意。其实在世界各国，各种原因的“996”甚至不如“996”比比皆是，在这个世界上，充满了惨烈的竞争，潜规则如影随形，哪个国家不是三六九等，为什么只到了中国就大逆不道了？中国的法律也是堂堂正正的，容不得别人借“996”诋毁整个国家，甚至蓄意制造所谓资本家阶级，这其中，有人企图搞乱中国，大家警惕，别被内外敌对势力当枪使。
如何看待Python之父再发声：我们能为中国的“996”程序员做什么？看来国内某些公司“996”的做法引起了全球程序员的关注，连Python之父也跑来发声支援。个人认为他的声援虽然也起不了多大的作用，不过也可能引起某些公司或部门的重视，尽量能够回归较为理性的工作制度。
"996"的工作制国外可能也有，但那并不是多普遍的现象。而在国内某些行业，比如互联网、软件等，可能已经把“996”工作制当成了理所当然。此事在去年某公司的年会上，宣布每天的工作时间调整为9:30～21:00，紧急项目一周要上六天或者更晚。一石激起千层浪，有员工把此事放到网上竟然引来了包括众多知名互联网等公司员工的大量支持。
如今国内的这种“996”工作制的名声，已经走出国门冲向了世界。连Python之父Guido也出来发声，认为“996”工作制是不人道的，而且再度飙升看能够为中国的“996”工作制程序员做些什么？而CPython核心开发者Senthil也出来发表自己的看法，提出可以做的事情：
a）让大家都知道存在这种“剥削”劳动力的现象，并在听到这些事时能表现出同理心。
b）列出执行这种工作制的公司，拒绝与他们开展业务合作，这是施加压力的最有效方式。
c）拒绝接受这些公司对 Python 的赞助。
然而这样的发声，对于国内实行996工作制的企业来说，没有什么能够触动他们的。也就是程序员们能够获得一点儿心里安慰而已。996工作制不好甚至反人道，可以说不只是程序员，连企业管理者或老板都知道这工作制对员工来说不好。
Python 之父 Guido van Rossum 在其推特转发了南华早报关于中国程序员 996工作制的新闻报导，Guido开门见山的表明了自己的观点，认为 996 工作制是不人道的。
其后，Guido又在自己的推特上发声，说我们能为中国的“996”程序员做什么，可以看出来，作为派森之父对中国正在讨论的996非常的关心。从他发声的情况看，竞争激烈如硅谷这样的高科技公司集中的地方，对于“996”，也是罕见和反对的。
所以，就有声音说，能做的有限，但是可以向公众宣传这是个“剥削”劳动力的现象，并要求******取“996”工作制的公司，最后是引起***的注意。
作为一个素有“终身仁慈***”称号的Gguido看来，“996”对他来说是不可接受的。但是，因为在国内实行这样的工作制的企业，都是顶尖的互联网企业，每年吸纳众多高工资人员，所以要完全消除这个，恐怕任重而道远。
此问题你有什么不同的见解呢？
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需要注意的是，机器人开发是一个综合性的过程，需要了解相关硬件和软件知识，并具备一定的编程和[_a***_]技术水平。同时，还需要密切关注相关法律法规，确保机器人的使用符合法律和***要求。
Python为什么适用于大数据和AI？
M年前抛弃C/C++/Matlab/R等N多家室，独宠python这个小妾，为人工智能的梦想奋斗着，我该说点什么了.
开发快、胶水神奇，易于抢地盘，所以适用于大数据和AI
先简单看下python的***介绍:
说的就是python的两个最重要特性：
work more quickly ：开发效率快
integrate your systems ： 神奇的胶水，易于集成。
首先，python入门和使用都很简单，非常有利于数学系或者统计学出身的人来使用，这些人可能更关注的是大数据和人工智能本身，编程代码只是他们处理数据的工具，工具当然是简单适用为主嘛。
而且，因为python相对其他编程语言来说使用简单，语法友好，人们能很快的掌握
另外，python本身有许多功能非常强大的包，尤其书数据分析包，比如，numpy,pandas sklearn等等，这些数据库的加持，是python在数据分析方面如虎添翼，
随着人工智能和AI的火热，出现了许多优秀的深度学习框架，比如谷歌的TensorFlow还有fb的Keras等等功能强大的框架，这些框架提供了友好的python接口，起来十分的方便。
大数据的火热，带动了更多人投入大数据行业，很多人都开始学习python，这又促进了python更好的发展，现在分布式计算框架比如spark都提供了友好的python接口。
准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是J***a占据着绝对的优势的。
那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。
不想为臃肿的代码买单
从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起J***a这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。
只关系自己的核心业务
只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。
一旦不好搞定扩展方便
Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。
但Python也缺点很多
直到今天，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像J***a一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。
还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。
早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。
到此，以上就是小编对于python利润编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python利润编程的3点解答对大家有用。
