騰訊大牛說python

『壹』 騰訊課堂上的python課程學哪個好適合零基礎的

新夢想的零基礎學Python課程就非常適合零基礎小白學習，該課程內容涵蓋Python基礎、Python流程式控制制、Python函數、Python文件操作、異常處理等實用、熱門內容。

『貳』 python的優缺點是什麼

優點：簡單，易學，開源免費，解釋型語言，可移植，面向對象，豐富的庫，可擴展
缺點：強制收縮，效率（解釋型語言的通病）。。。

『叄』 騰訊課堂誰的python講的好

都還挺好的，個人覺得檸檬班不錯 你可以去看看，老師的聲音都還挺好聽得

『肆』 為什麼說Python可能是最受歡迎的編程語言

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行import this，
讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行
模型驗證；和Java相比，Python語法簡潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟
度更高。不止一個編程大牛表達過，Python是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為
Python能夠讓人學到編程最重要的東西——如何解決問題.

『伍』 我為什麼說 Python 是大數據全棧式開發語言 怎樣成為數據分析師

就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。

雲基礎設施

這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。

雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack

，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年
初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。

如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。

提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預
安裝什麼軟體。

自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。

自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。

在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。

除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。

網路爬蟲

大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的
線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。

數據處理

萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？

如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。

Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直
接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言
提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。

對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。

為什麼是Python

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import this

，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡
潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。

『陸』 為什麼廖雪峰會被稱為「Python之父」，他有哪些成就嗎

從來沒聽說過廖雪峰是Python之父的說法。全世界公認的Python之父是Guido van Rossum。

『柒』 python為什麼那麼火列舉一下你們學python的理由....

Python火的原因在於其優點很多。

優點如下：

1、面向對象廣

從根本上講，Python是一種面向對象的語言。它的類模塊支持多態、操作符重載和多重繼承等高級概念，並且以Python特有的簡潔的語法和類型，OOP十分易於使用。事實上，即使你不懂這些術語，仍會發現學習Python比學習其他OOP語言要容易得多。


2、免費

Python的使用和分發是完全免費的。就像其他的開源軟體一樣，例如，Tcl、Perl、Linux和Apache。你可以從Internet上免費獲得Python系統的源代碼。復制Python，將其嵌入你的系統或者隨產品一起發布都沒有任何限制。實際上，如果你願意的話，甚至可以銷售它的源代碼。

但是"免費"並不代表"無支持"。恰恰相反，Python的在線社區對用戶需求的響應和商業軟體一樣快。而且，由於Python完全開放源代碼，提高了開發者的實力，並產生了一個很大的專家團隊。盡管學習研究或改變一個程序語言的實現並不是對每一個人來說都那麼有趣，但是當你知道還有源代碼作為最終的幫助和無盡的文檔資源是多麼的令人欣慰。你不需要去依賴商業廠商。


3、可移植

Python的標准實現是由可移植的ANSIC編寫的，可以在目前所有的主流平台上編譯和運行。例如，如今從PDA到超級計算機，到處可以見到Python在運行。Python可以在下列平台上運行：

Linux和UNIX系統

微軟Windows和DOS（所有版本）

MacOS（包括OSX和Classic）

BeOS、OS/2、VMS和QNX

實時操作系統，例如，VxWorks。Cray超級計算機和IBM大型機。運行PalmOS、PocketPC和Linux的PDA

運行WindowsMobile和SymbianOS的行動電話。

4、功能強大

從特性的觀點來看，Python是一個混合體。它豐富的工具集使它介於傳統的腳本語言（例如，Tcl、Scheme和Perl）和系統語言(例如，C、C++和Java)之間。Python提供了所有腳本語言的簡單和易用性，並且具有在編譯語言中才能找到的高級軟體工程工具。不像其他腳本語言，這種結合使Python在長期大型的開發項目中十分有用。


5、可混合

Python程序可以以多種方式輕易地與其他語言編寫的組件"粘接"在一起。例如，Python的C語言API可以幫助Python程序靈活地調用C程序。這意味著可以根據需要給Python程序添加功能，或者在其他環境系統中使用Python。

例如，將Python與C或者C++寫成的庫文件混合起來，使Python成為一個前端語言和定製工具。就像之前我們所提到過的那樣，這使Python成為一個很好的快速原型工具；首先出於開發速度的考慮，系統可以先使用Python實現，之後轉移至C，根據不同時期性能的需要逐步實現系統。

6、使用簡單

運行Python程序，只需要簡單地鍵入Python程序並運行就可以了。不需要其他語言（例如，C或C++）所必須的編譯和鏈接等中間步驟。Python可立即執行程序，這形成了一種互動式編程體驗和不同情況下快速調整的能力，往往在修改代碼後能立即看到程序改變後的效果。

Python提供了簡潔的語法和強大的內置工具。實際上，Python曾有種說法叫做"可執行的偽代碼"。由於它減少了其他工具常見的復雜性，當實現相同的功能時，用Python程序比採用C、C++和Java編寫的程序更為簡單、小巧，也更靈活。


為什麼要學Python？

1. 對於技術人員來說，這算是技術儲備，就算現在用不到它，還是要拿來玩一玩，了解它的特性。

2. 對於一個程序員來說，開拓視野很重要，多嘗試幾門語言沒有任何壞處。學習其他的語言有助於你跳出自己之前的局限來看問題。語言限制了你的表達，也限制了你思考問題的方式。多了解一些不同的編程範式，有助於你加深對編程語言的了解。沒有什麼壞處。只是蜷縮在自己熟悉的東西里永遠無法提高。

3. 當然對於大部分人來說，比如大學生在學校里學都是為了過這門課，或者跟風趕時髦。我覺得真正感興趣的人是少數吧。

『捌』 為什麼騰訊課堂上的Python 課程買的這么貴

刷單的，我有個同事也在這里搞培訓賣課程，找我刷過，這些只能騙一下那些，自學能力差，對職業規劃很盲目，對自己不了解的那些小白，這類人有個特點就是，總想通過技術來找個好工作，這也想學，那也想學，到後來什麼都學不會，缺乏恆心筆意志力。

『玖』 騰訊課堂等）有哪些值得推薦的 Python 教程

學習Python編程語言，是大家走入編程世界的最理想選擇。無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要
找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。