我在學習Python 爬蟲之前,只有一點點C 語言基礎(chǔ)。所謂“一點點”,指的是看過譚浩強的《程序設計》,完成老師課上的實驗。這次學院領(lǐng)導安排我們xx公司進行培訓,大大的豐富了我的知識面,提升了我的編程能力。
我一邊聽著老師的講解,一邊開始閱讀《零基礎(chǔ)入門學習 Python》,初始 Python 的基本語法、列表和字典、包和模塊等概念。書籍是基于 Python3 作為開發(fā)語言,具有時效 性;語言輕松易懂;一邊抄代碼一邊學語法,迅速可以上手Python。
在第一天,我還參考百度教程,配置好Python 的運行環(huán)境。在 win7 環(huán)境下,安裝了
Python3.6,Anaconda3,PcCharm,后來才發(fā)現(xiàn),只需要下載一個 Anaconda3 就可以了0-0 熟悉了 Python 的運行環(huán)境,熟悉了 pip、conda 等命令的用法、第三方包的安裝。此外,還配置了 MySQL、Navicat、PowerBI 等相關(guān)軟件。
由于Python 語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性,在國外用Python 做科學計算的研究機構(gòu)日益增多,一些知名大學已經(jīng)采用 Python 來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎(chǔ)、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用 Python 語言講授。眾多開源的科學計算軟件包都提供了 Python 的調(diào)用接口,例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫 VTK、醫(yī)學圖像處理庫 ITK。而Python 專用的科學計算擴展庫就更多了,例如如下 3 個十分經(jīng)典的科學計算擴展庫:NumPy、SciPy 和 matplotlib,它們分別為 Python 提供了快速數(shù)組處理、數(shù)值運算以及繪圖功能。因此Python 語言及其眾多的擴展庫所構(gòu)成的開發(fā)環(huán)境十分適合工程技術(shù)、科研人員處理實驗數(shù)據(jù)、制作圖表,甚至開發(fā)科學計算應用程序。
期間,我們還用Python 進行了畫圖,之前我們一直使用的是 MATLAB。使用了這兩種方法,我也作出相應總結(jié):然而除了 MATLAB 的一些專業(yè)性很強的工具箱還無法被替代之外,MATLAB 的大部分常用功能都可以在 Python 世界中找到相應的擴展庫。和 MATLAB 相比,用Python 做科學計算有如下優(yōu)點
● 首先,MATLAB 是一款商用軟件,并且價格不菲。而Python 完全免費,眾多開源的科學計算庫都提供了Python 的調(diào)用接口。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python 及其絕大多數(shù)擴展庫。
● 其次,與 MATLAB 相比,Python 是一門更易學、更嚴謹?shù)某绦蛟O計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。
● 最后,MATLAB 主要專注于工程和科學計算。然而即使在計算領(lǐng)域,也經(jīng)常會遇到文件管理、界面設計、網(wǎng)絡通信等各種需求。而Python 有著豐富的擴展庫,可以輕易完成各種高級任務,開發(fā)者可以用Python 實現(xiàn)完整應用程序所需的各種功能。
通過這次暑期實訓,我收獲頗多,十分期待寒假繼續(xù)來著學習!
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