大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python的1个半月历程的问题，于是小编就整理了5个相关介绍学习Python的1个半月历程的解答，让我们一起看看吧。
- python是如何被开发的？
- 有一点C,C++,Python基础，很努力的话可以在四个月内有多大提升？
- 该如何学习python？python前景怎么样？
- 如何自学matlab编程或者python编程？
- 为何感觉学习Python不好找工作？
python是如何被开发的？
IT知识课堂
2小时前 · 科技领域创作者
历史背景
Python的发明者曾参与ABC语言的开发，这种语言与当时主流的语言有较大的不同，它隐藏了较多底层的东西，力求使编程更简单，它的语法也更接近自然语言，而非机器语言。这种做法的代价是程序的效率的降低，即完成同一件事，使用ABC语言对电脑性能的要求会更高。在当时，电脑的性能还相当有限，也并不太普及，多数使用者是具备一定相关知识的，他们大多用惯了之前的更高效的语言，不太愿意牺牲效率去使用更平易近人的ABC（它在语法上与之前的语言有较大的不同，使用者还需要一定时间的学习）。ABC还有一个重要的问题：它不开源。这些因素使得ABC并没有取得太大的成功。
然而，它的确给了Guido一些启发，为他后来开发Python提供了宝贵的经验与教训，Python继承了ABC的一些特色，又弥补了它的很多不足，在可用性、可拓展性上有了较大的提升，加之后来计算机硬件飞速发展，牺牲一些效率来换取程序的简单易写、易维护是值得的。这类高级语言的出现使得程序员在写程序时不用过多地纠结于底层细节，可以将更多的精力用于程序的设计上，不但促进了程序功能的丰富、提升，还使得编程得到了很好的普及，软件的数量、质量的迅速上升，这些语言功不可没。
优点
Python是一种简洁、易上手、面向对象的语言，这使得使用者可以更清晰地编程，而不至陷入细节，且省去了很多重复工作。Python的底层以及很多库是用C写的，其运行速度相对较快（当然，比C、C++要慢一些）。Python是解释型的语言，无需像C等语言一样编译后执行，这使得它的灵活性更强。
Python是一种免费、开源的语言，这一点很重要，它对Python用户群的扩大起到了至关重要的作用。而使用者的增加又丰富了Python的功能，使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。这实际上是一种良性循环。
Python拥有丰富的库，并且可移植性非常强，可与C/C++等语言配合使用，使其能胜任很多的工作，如数据处理、图形处理等。
如今，Python已是一种知名度高、影响力大、应用广泛的主流编程语言了，在电影制作、搜索引擎开发、游戏开发等等领域，Python几乎都扮演了重要的角色。在未来的很长一段时间里，Python很可能将有更强的功能、更大的用户群，维持、巩固它的重要地位。
有一点C,C++,Python基础，很努力的话可以在四个月内有多大提升？
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，学习编程语言不仅需要自身具有一定的学习能力，编程能力的提升往往还非常依赖于开发场景，所以要想在短时间内获得快速的能力提升，一定要重视为自己搭建一个较好的开发环境，比如在一个技术实力较强的开发团队实习就是不错的选择。
如果在自学的情况下，四个月时间通常能够完成两个阶段的学习，第一个阶段是[_a***_]编程语言的基本语法规则，能够熟练运用编程语言的各种编程模式来实现一些常规的编程实验，第二个阶段是深入了解编程语言的内部机制，这对于高效利用编程语言有比较大的帮助。
在学习的过程中，不同的选择方向也会有不同的学习效果，比如向研发级方向发展，就需要学习算法设计的相关知识，比如选择机器学习方向就需要把更多的时间用在算法设计上，围绕算法设计来组织相关的知识结构。按照历史经验来看，如果具有Python基础，在四个月内能够入门机器学习，可以基本掌握常见的机器学习算法的实现过程。当然，这本身也取决于学习者是否有扎实的数学基础。
如果选择应用级开发方向，就需要学习技术平台的相关知识，学习如何基于技术平台（云计算、大数据、物联网等）来完成具体的功能开发。如果选择大数据开发方向，在具有Python基础的情况下，四个月也能够掌握基本的大数据开发流程。虽然应用级开发的难度相对不高，但是知识量还是比较大的，也需要完成大量的实验。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
该如何学习python？python前景怎么样？
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，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。
优就业的Python+人工智能课程携手百度飞桨共同致力于课程研发，打造人工智能硬核人才。课程一共分为五个阶段。
第一阶段：Python核心编程
Python语言基本介绍、分支和循环、内置数据结构、函数、模块、常用标准模块、文件操作、异常处理、面向对象编程、多任务、内置函数与调试、排列组合与正则表达式、语法进阶、Linux操作系统、文件系统与用户管理、文件操作、网络命令、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶、游戏项目开发、阶段总结+考核+简历指导
第二阶段：全栈开发
HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、Flask Views、Flask模板、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Django AdvancedDjango进阶)、(Django-Rest-Framework、天天生鲜项目(Vue+DRF)、项目部署、Tornado框架基础、Tornado框架进阶、ElasticSearch、全栈项目开发、阶段总结+考核+简历指导
第三阶段：网络爬虫
爬虫与数据、多线程爬虫、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据***集、阶段总结+考核+简历指导
第四阶段：人工智能
数据分析-基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、数据分析-特征工程和结果可视化、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别、阶段总结+考核+简历指导
我有一种非常快的学好python的办法，简单，迅速，深刻！
python 的优雅和简洁是举世公认的！学习python真的是一个享受的过程。
然而，python是一门语言。正如我们小时候学语文一样，如果天天让你背拼音，背课文，识字，不管什么语言都会很枯燥！
所以小学的时候开始，老师就要求我们写作文。但是那个时候的作文，一般老师都拟定好了题目！这又很枯燥。
1、兴趣是最好的老师
python的强大，从其使用范围就知道，AI就是其最典型的应用场景。所以，我们要学好python，先选好你想学了python做什么，或者说选择一个python应用场景中你最喜欢的内容，边做小项目边学习！
2、我们都很***
随着人工智能大数据的火热，Python成为了很多人都想要去学习的语言。但是，在真正学习Python的过程中却感到很迷茫，不知道自己该从什么地方入手
我刚学习Python的时候也是这样，在网上找了很多相关的资料，各种资料五花八门，有视频的、也有文档的，真的花费了很多时间跟精力，而且费力不讨好
后来我是在贴吧里看到一个在黑马学习生活的记录贴 , 觉得他学的很不错 ,我后来就报了长沙的黑马程序员 , 这里不得不提一句 , 黑马的老师讲课真不是吹的 , 很NB
该如何学习Python
如果你想要自学的话 , 很锻炼人，在自学的过程中，你要有很好的学习能力，以及很强的自制力
在学习的时候 , 是肯定会遇到困难的 , 要学习自己查阅资料 , 要很快找到解决问题的方式 , 这是自学很关键的技能
自学贵在坚持 , 虽然没有金钱上的损失 , 但很多人其实节约了金钱的成本 , 但是浪费了时间的成本 , 况且会缺少项目实战经验 , 恰恰企业是很看重这一点的
一般人的话 , 我都是建议他培训学习的 , 虽说现在充斥着很多培训机构 , 鱼龙混杂 , 但是毕竟培训机构能帮助零基础的人更加系统全面的学习
python应该如何学习？什么时候学比较合适？这两个问题要综合分析个人的情况。
先来回答什么时候学比较合适？其实什么时候学都合适，你还在上学空闲时间比较多、你当前的工作做的不开心想要转换一个行业、python对你现在的工作有帮助、编程是你的兴趣爱好等等，这些都不失为你学习python的一个合适的契机。当然年龄层面建议是越早学越合适，毕竟编程类工作年轻人在体力精力方面有很大的优势。
关于应该如何学，比较常见的是自学和上培训班两种，具体选哪一种也是要分析个人的情况。
- 如果你有一定的基础且自制能力比较强，可以选择自学。自学的优势是时间比较灵活，也不需要付出相对高昂的学费，但需要比较强的自制力。自学的话不建议上来就啃书，可以找一套比较完整的***，可以去B站搜索python，会有很多免费的***，选播放量比较多的，比如小甲鱼的。在学的过程中切忌只是看，一定要多练，课程里的例子、作业照着多敲几遍不要嫌烦。
- 如果自制能力不是那么好或者对编程没有任何基础，又有一定的经济能力（估计学费要两三万）和一段相对长的时间（4到6个月），可以选择参加培训班。培训班的优势是有系统的课程、有老师现场指导和解答问题，还有就业推荐和指导。培训班建议选择老师现场授课的，[_a1***_]之前多考察考察选个靠谱的。
先我介绍一下,本人是跨国上市公司python开发工程师,对于python的前景可以说还是很有预感和深刻的了解，下面我来给大家做一个客观的解答。
为什么这几年python这门语言这么火热，大多数人的理解是因为人工智能这个风口的原因，其实不然。java程序员在中国可以说是从业者最多的开发群体,是有很大的历史原因的,因为以前中国企业大多数项目是Java语言所写，如果换编程语言来做是一个劳师动众的大工程,但是大家不妨看看美国开发人员的语言排行，python的从业者很多，中国现在也在上升趋势，前景肯定是非常好的，那这门语言为什么前景在中国突然就好了呢，只是人工智能的原因吗，当然不是，其实原因如下:
第一，python语言简洁，语法相对简单，但千万别认为python用好了很简单，所以python项目组不需要太多人员，项目周期也会大大缩短，时间就是金钱，所以这是python开发非常大的优势。
第二，python语言本来有一个很大的问题就是并发性能不高，执行效率也低于很多常用语言，但是由于近些年计算机性能的飞速发展，很大程度也弥补了python的一些先天不足。
第三，python确实非常适合人工智能和大数据领域,而这些领域近些年也确实特别火热，所以需求也大大的增多了。
第四，那就是python做爬虫的独有天赋了，不管人工智能还是大数据分享，前提都要有海量的源数据进行学习,分析，这都需要爬虫来完成。
第五，5G时代的来临，将会是一个数据量空前爆发的时代，这个时代我更是看好python的岗位需求。
通过上面不够全面切简单的分析，我们可以看出python这门语言在未来几年内需求还会增长，所以学习python不但不晚，而且非常合适。谢谢大家!
如何自学matlab编程或者python编程？
建议可以从Python入手。
Matlab相对来说适用范围要窄一点，它主要是用于科学计算方面。而python是应用十分广泛的通用编程语言。因其语法简洁、易上手等特点近年广受欢迎。并且在热门的机器学习和网络爬虫方面都有运用。
建议先浏览python的官方网站***s://***.python.org。在上面下载安装。
***s://docs.python.org/3/这里有官方的参考文档和教程，官方文档中的教程是非常值得一看的。（有中文）
书籍推荐一本《Python语言及其应用》作为入门是比较不错的。
matlab中基本上都是使用数组来存储数据的，数组中的单个数据是可以被访问的，访问的方法是数组名后带一个括号，括号内是这个
数据所对应的行标和列标。如果这个数组是一个行向量或列向量，则只需要一个下标。这和C语言中说的数组有区别，这里的行列下标都是从1开始的。
A=[1 2 3 4],则A(2)表示的是数据2而不是3。
命名规则：matlab 的变量名必须以字母开头，后面可以跟字母，数字和下划线（_）.
好的编程习惯：
1、给你的变量起一个描述性的且易于记忆的变量名。例如，货币汇率可以exchange_rate为变量名。这种方法将使得你的程序更加明确且易于理解。
2、给每个程序创建一个数据字典以增强程序的可维护性。数据字典列举了你在本程序中用到的所有变量的定义。它的定义应包括本条目的所要描述的内容和它在执行时所在的单元。
3、在每次用到一个变量时，我们要确保变量名的大小写的精确匹配。在变量名中只使用小写字母是一个好的编程习惯。
像C 语言这样的语言中，变量类型和变量在使用之前必须强制声明。这种语言我们叫它强类型语言。相对地，像MATLAB 这样的叫做弱类型语言。通过简单的赋值形式就可以创建变量，变量类型取决于创建时的类型。
这两种语言都属于比较好入门的语言，所以不用担心~
Matlab和Python我都是结合着例子来编写练习的，不过我本身是有别的语言基础的。这里推荐你可以去看官方文档以及给出的例子，自己来动手试一试~
为何感觉学习Python不好找工作？
这个好不好找工作得分很多种因素，像地区、技能水平、个人意向等等都会有影响。
地区因素，一方面指所在地有没有相关的企业，如果没有相关应用PYTHON的企业，你也不可能找到工作；或者是当地的薪资水平是否符合你的预期，薪资太低或者你要求太高，也不好找。
技能水平因素，相关企业招聘一般都有技能水平要求，你如果达不到要求也不好找，懂编程和精通是两回事。
个人意向，编程这个职业有很多个层次，1-10级，如果你关注的等级太高的话，建议下降一些等级来找，因为高等级的都是公司核心骨干，一般工作比较稳定，公司也轻易不会招新人。
以上是个人的一些观点。
python的特点，快速开发快速部署，bug相对比较少，适合某个行业的快速应用，比如大数据，ai，这类行业是借助了python，把它当做一个工具，这就对人员有两点要求，计算机要精通，相关行业也要有经验，ai也不是随便搞一下就行了，得按照行业需求去做。另一方面python写的程序是需要优化的，只会python是不够的，python也是用c写的所以c也要精通。
总的来讲，既要懂计算机又要懂一个行业肯定是有竞争力的。
首先 Python 是一门编程语言，对于初学者而言，还是比较好学的。在学习人工智能机器学习相关算法的时候，一般都会使用 Python 来进行算法实践和实验。
但是在真实的互联网公司，一般线上的业务系统不会使用 Python 来进行开发，同时在中国的互联网公司，Python 的使用场景较少，这就直接导致了 Python 不好找工作。
人工智能方面，会通过真实的业务数据，使用机器学习算法来训练出最佳的目标模型，最后在进行使用。新手在初学机器学习算法时，一般都会使用一些公开的数据集，结合某一类机器学习算法进行算法实验。由于 Python 支持很多机器学习算法，同时 Python 语言语法对于新手非常友好，所以新手都会选择 Python 语言进行实践。
虽然 Python 语言比较简单易学，但对于中国的互联网公司，选择 python用于线上业务的公司相对较少，这应该和公司的开发历史有关。
像现在有很多电商互联网公司，公司线上有很多业务其实都是使用 J***a 语言来进行开发，而且相关系统也已经开发维护很久了，如果此时在转到其他语言，其实这个成本还是非常大的，所以你学习了 Python 就去找工作，很少有公司使用 Python,肯定不好找工作。
现在出去找互联网公司的岗位，说实话是看你个人整体的综合实力，而不仅仅只看你会不会 Python。同时还需要考查你其他方面的实力，比如你对于数据库的理解和使用、数据结构和算法、计算机网络、个人的项目经验、个人的项目设计能力和个人表达能力等等，只会 Python 出去找工作，如果其他方面的能力很薄弱，那么你其实还是很难找到理想的工作。
Python 本质是一门编程语言，说实话，计算机编程语言都是相通的，所以你学会了 Python 语言，相对于那些学会 J***a 语言的同学来说，你并没有什么优势。企业招聘的时候，你们在语言方面，都是在同一起跑线的，所以整体还是要看你在其他方面的能力是否比其他人要强，这样才能保证你拿到 Offer。
到此，以上就是小编对于学习python的1个半月历程的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python的1个半月历程的5点解答对大家有用。
