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要学习的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python要学习的解答，让我们一起看看吧。
Python是学什么的？能做什么？
python是近十年来火起来的编程语言之一，与C、C++、Java、Swift及Go一样都是目前比较流行的高级编程语言。所以和其他语言一样，其学习的内容包括两个层面，一是python语法知识，一是在各种不同领域上的应用。熟练掌握好一门语言的基础语法是学习这门语言的前提，python 相较于其他语言，入门还是相对较为容易的，可以参考如下的学习路径：python基础——python高级语法——Web开发——爬虫开发——自动化运维——数据挖掘和分析——人工智能与深度学习等。
至于Python能做什么，实际上也就是python学习内容的的第二个层面——应用：1、Web开发 2、网络爬虫 3、游戏开发 4、自动化测试 5、大数据与人工智能等等。另外，在实际开发中需要使用不同的框架来实现，比如web开发框架的Flask、Django，网络爬虫的框架的scrapy ，分布式计算框架Dpark，深度学习框架PyTorch。
python是一个解释性语言同时也是一种胶水语言，可以说具有瑞士军刀的，学好这门语言可以有效提高你的工作效率，处理一些比较棘手的问题，同时因为其简洁易懂的语法使其成为入门编程的最优选择。
Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。
如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。
Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。
我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，J***a的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。
Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、J***a、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。
其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。
在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。
但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。
其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。
这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。
一个非常好的问题。Python是一种跨平台的解释性脚本语言，随着版本迭代和功能扩展，由最初用于编写自动化脚本，到现在越来越多被用于大型的项目开发。
Python在AI算法领域是主流开发语言，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用Python编程的越来越多。
1，首先要学习Python语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上***很多。
2，结合工作内容或者兴趣方向，学习常用框架，比如Django是应用广泛的开源框架，注意学习时要挑选常用的Top3，不仅学习资料多，还有同事朋友交流分享。
3，随着学习进阶，逐步在工作中积累项目经验、提高技术[_a***_]，持续学习。
Python语法灵活、功能强大、使用方便，在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：
到此，以上就是小编对于python要学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python要学习的1点解答对大家有用。
