python結構化數組

A. python調用isprime函數輸出1-5000中最大的素數

C語言代碼如下：

#include<stdio.h>

int main()

{

int a,b;

printf("please enter two number:"); -----兩個數字用空格隔開，以回車鍵結束輸入。

scanf("%d %d",&a,&b);if(a>b)

printf("The max is %d",a);

else if(b>a)

printf("The max is %d",b);

else

printf("The two Numbers are the same");

return 0;

}

運行結果圖：

(1)python結構化數組擴展閱讀：

c語言特點:

基本特性:

1、高級語言：它是把高級語言的基本結構和語句與低級語言的實用性結合起來的工作單元。

2、結構式語言：結構式語言的顯著特點是代碼及數據的分隔化，即程序的各個部分除了必要的信息交流外彼此獨立。這種結構化方式可使程序層次清晰，便於使用、維護以及調試。

C 語言是以函數形式提供給用戶的，這些函數可方便的調用，並具有多種循環、條件語句控製程序流向，從而使程序完全結構化。

3、代碼級別的跨平台：由於標準的存在，使得幾乎同樣的C代碼可用於多種操作系統，如Windows、DOS、UNIX等等；也適用於多種機型。C語言對編寫需要進行硬體操作的場合，優於其它高級語言。 [

4、使用指針：可以直接進行靠近硬體的操作，但是C的指針操作不做保護，也給它帶來了很多不安全的因素。

C++在這方面做了改進，在保留了指針操作的同時又增強了安全性，受到了一些用戶的支持，但是，由於這些改進增加語言的復雜度，也為另一部分所詬病。

java則吸取了C++的教訓，取消了指針操作，也取消了C++改進中一些備受爭議的地方，在安全性和適合性方面均取得良好的效果，但其本身解釋在虛擬機中運行，運行效率低於C++/C。

一般而言，C，C++，java被視為同一系的語言，它們長期占據著程序使用榜的前三名。

特有特點:

1. C語言是一個有結構化程序設計、具有變數作用域（variable scope）以及遞歸功能的過程式語言。

2. 2.C語言傳遞參數均是以值傳遞（pass by value），另外也可以傳遞指針（a pointer passed by value）。

3. 3.不同的變數類型可以用結構體（struct）組合在一起。

4. 4.只有32個保留字（reserved keywords），使變數、函數命名有更多彈性。

5. 5.部份的變數類型可以轉換，例如整型和字元型變數。

6. 6.通過指針（pointer），C語言可以容易的對存儲器進行低級控制。

7. 7.預編譯處理（preprocessor）讓C語言的編譯更具有彈性。

8. 優缺點:

9. 優點

10. 1.簡潔緊湊、靈活方便

11. C語言一共只有32個關鍵字，9種控制語句，程序書寫形式自由，區分大小寫。

12. 把高級語言的基本結構和語句與低級語言的實用性結合起來。

13. C 語言可以像匯編語言一樣對位、位元組和地址進行操作，而這三者是計算機最基本的工作單元。

14. 2.運算符豐富

15. C語言的運算符包含的范圍很廣泛，共有34種運算符。

16. C語言把括弧、賦值、強制類型轉換等都作為運算符處理。

17. 從而使C語言的運算類型極其豐富，表達式類型多樣化。靈活使用各種運算符可以實現在其它高級語言中難以實現的運算。

18. 3、數據類型豐富

19. C語言的數據類型有：整型、實型、字元型、數組類型、指針類型、結構體類型、共用體類型等。能用來實現各種復雜的數據結構的運算。並引入了指針概念，使程序效率更高。

20. 4、表達方式靈活實用

21. C語言提供多種運算符和表達式值的方法，對問題的表達可通過多種途徑獲得，其程序設計更主動、靈活。

22. 它語法限制不太嚴格，程序設計自由度大，如對整型量與字元型數據及邏輯型數據可以通用等。

23. 5、允許直接訪問物理地址，對硬體進行操作

24. 由於C語言允許直接訪問物理地址，可以直接對硬體進行操作，因此它既具有高級語言的功能，又具有低級語言的許多功能，能夠像匯編語言一樣對位（bit）、位元組和地址進行操作，而這三者是計算機最基本的工作單元，可用來寫系統軟體。

25. 6、生成目標代碼質量高，程序執行效率高

26. C語言描述問題比匯編語言迅速，工作量小、可讀性好，易於調試、修改和移植，而代碼質量與匯編語言相當.

27. C語言一般只比匯編程序生成的目標代碼效率低10%～20%。

28. 7、可移植性好

29. C語言在不同機器上的C編譯程序，86%的代碼是公共的，所以C語言的編譯程序便於移植。在一個環境上用C語言編寫的程序，不改動或稍加改動，就可移植到另一個完全不同的環境中運行。

30. 8、表達力強

31. C語言有豐富的數據結構和運算符。包含了各種數據結構，如整型、數組類型、指針類型和聯合類型等，用來實現各種數據結構的運算。

32. C語言的運算符有34種，范圍很寬，靈活使用各種運算符可以實現難度極大的運算。

33. C語言能直接訪問硬體的物理地址，能進行位（bit）操作。兼有高級語言和低級語言的許多優點。

34. 它既可用來編寫系統軟體，又可用來開發應用軟體，已成為一種通用程序設計語言。

35. 另外C語言具有強大的圖形功能，支持多種顯示器和驅動器。且計算功能、邏輯判斷功能強大。

36. 缺點

37. 1、 C語言的缺點主要表現在數據的封裝性上，這一點使得C在數據的安全性上有很大缺陷，這也是C和C++的一大區別。

38. 2、 C語言的語法限制不太嚴格，對變數的類型約束不嚴格，影響程序的安全性，對數組下標越界不作檢查等。

39. 從應用的角度，C語言比其他高級語言較難掌握。也就是說，對用C語言的人，要求對程序設計更熟練一些。

B. 為什麼要使用Python進行數據分析

我使用python這門語言也有三年了，被其簡潔、易讀、強大的庫所折服，我已經深深愛上了python。其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，一個完全不懂編程語言的人，看懂python語言也不是難事。
在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面，相對於R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其優勢。近年來，由於Python庫的不斷發展（如pandas），使其在數據挖掘領域嶄露頭角。結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
由於python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python代碼運行速度快，有些同學就因此鄙視python。但是小編認為，python是一門高級語言，其生產效率更高，程序員的時間通常比CPU的時間值錢，因此為了權衡利弊，考慮用python是值得的。

Python強大的計算能力依賴於其豐富而強大的庫：
Numpy
Numerical Python的簡稱，是Python科學計算的基礎包。其功能：
1. 快速高效的多維數組對象ndarray。
2. 用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數。
3. 線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成。
4. 用於將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。

除了為Python提供快速的數組處理能力，NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在演算法之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。

SciPy
是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，主要包括下面這些包：
1. scipy.integrate：數值積分常式和微分方程求解器。
2. scipy.linalg：擴展了由numpy.linalg提供的線性代數常式和矩陣分解功能。
3. scipy.optimize：函數優化器（最小化器）以及根查找演算法。
4. scipy.signal：信號處理工具。
5. scipy.sparse：稀疏矩陣和稀疏線性系統求解器。
6. scipy.special：SPECFUN（這是一個實現了許多常用數學函數（如伽瑪函數）的Fortran庫）的包裝器。
7. scipy.stats：標准連續和離散概率分布（如密度函數、采樣器、連續分布函數等）、各種統計檢驗方法，以及更好的描述統計法。
8. scipy.weave：利用內聯C++代碼加速數組計算的工具。

註：NumPy跟SciPy的有機結合完全可以替代MATLAB的計算功能（包括其插件工具箱）。

SymPy
是python的數學符號計算庫，用它可以進行數學表達式的符號推導和演算。

pandas
提供了使我們能夠快速便捷地處理結構化數據的大量數據結構和函數。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。
pandas兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫(如SQL)靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。
對於使用R語言進行統計計算的用戶，肯定不會對DataFrame這個名字感到陌生，因為它源自於R的data.frame對象。但是這兩個對象並不相同。R的data.frame對象所提供的功能只是DataFrame對象所提供的功能的一個子集。也就是說pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更強大。

matplotlib
是最流行的用於繪制數據圖表的Python庫。它最初由John D. Hunter（JDH）創建，目前由一個龐大的開發人員團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。它跟IPython（馬上就會講到）結合得很好，因而提供了一種非常好用的互動式數據繪圖環境。繪制的圖表也是互動式的，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個區域或對整個圖表進行平移瀏覽。

TVTK
是python數據三維可視化庫，是一套功能十分強大的三維數據可視化庫，它提供了Python風格的API，並支持Trait屬性(由於Python是動態編程語言，其變數沒有類型，這種靈活性有助於快速開發，但是也有缺點。而Trait庫可以為對象的屬性添加檢校功能，從而提高程序的可讀性，降低出錯率。) 和NumPy數組。此庫非常龐大，因此開發公司提供了一個查詢文檔，用戶可以通過下面語句運行它：
>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc
>>> tvtk_doc.main()

Scikit-Learn
是基於python的機器學習庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎上，操作簡單、高效的數據挖掘和數據分析。其文檔、實例都比較齊全。

小編建議：初學者使用python(x, y)，其是一個免費的科學和工程開發包，提供數學計算、數據分析和可視化展示。非常方便！

C. python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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D. python 數據挖掘需要用哪些庫和工具

python 數據挖掘常用的庫太多了！主要分為以下幾大類：
第一數據獲取：request,BeautifulSoup
第二基本數學庫：numpy
第三 資料庫出路 pymongo
第四 圖形可視化 matplotlib
第五 樹分析基本的庫 pandas

數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。

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E. python常用到哪些庫

第一、NumPy

NumPy是NumericalPython的簡寫，是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容：

①快速、高效的多維數組對象ndarray

②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數

③用於讀寫硬碟中基於數組的數據集的工具

④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據，NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。

第二、pandas

pandas提供了高級數據結構和函數，這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年，幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用於實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series，一種一維標簽數組對象。

pandas將表格和關系型資料庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數，使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用於制圖及其他二維數據可視化的Python庫，它由John D.
Hunter創建，目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。

對於Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，並且與生態系統的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始於2001年，由FernandoPérez發起，旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。

盡管它本身並不提供任何計算或數據分析工具，它的設計側重於在交互計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用介面。由於數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領域針對不同標准問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數值積分常式和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根演算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生於2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特徵選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理：特徵提取、正態化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。

F. 如何系統地自學 Python

是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？

幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。

Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：

• 語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。

• 切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。


廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started

¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。

硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。

如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。

下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：

廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。

笨方法學 Python 這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。

The Hitchhiker』s Guide to Python! 這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。

Python 的哲學：

• 用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。

學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。

必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。

軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。

對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。

很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。

選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。

自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...

更重要的是，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。

技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？

因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。

起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。

¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。

沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。

在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。

拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP 協議，HTML，文本編碼，JSON 一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。

在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。

類庫方面
「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：



vinta/awesome-python

你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。

至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。

書籍方面
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：

科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
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列到這里已經不需要繼續了。

聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。

事實上，這里所謂「跳出 Python，擁抱世界」，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。

¶ 深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。

可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。

這里推薦一本書：
「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。

另外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。

這里推薦一門公開課
「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式
講師高屋建瓴，從各種編程範式的代表語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。

值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。

Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。

¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人！

希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，

Just Getting Started ！！！

G. 什麼是python編程

Python是一門新興的編程語言，編程語言有很多，比如C++、Java、C#、PHP、JavaScript等，Python也是其中之一，在學習Python前，我們需要對它有一定的了解。
Python支持多種編程范型，如函數式、指令式、結構化、面向對象和反射式編程。
Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++或其他可以通過C調用的語言擴展新的功能和數據類型。
Python編寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序，在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。
語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫，使用Python快速生成程序的原型，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。
只有基礎建牢固了，才會更利於我們以後的發展及進步，現如今Python的發展十分迅速，已經將C++語言甩在了後邊，在不久的將來，可能會超過C和Java這些主流語言。