⑴ python的发展历程是怎样的
python的发展历程可以查询一下网络，在国内，Python是2014-2015年开始火起来的，起源于人工智能和大数据分析。还有它的代码简洁易懂、易学易用也受到广大程序员的青睐。
⑵ 小学生怎么样自学编程
首先零基础是能学python的，很多编程大神入门之前都选择先学习Python，所以想学就大胆去学吧，没学之前谁不是零基础，就算是现在才下定决心学也不怕，学习Python什么时候都不算晚。
零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。
不管你学习什么，都是有科学的学习方法与合理的学习计划的，只要这两点你准备充足，那么Python从入门到精通，你比其他人耗费的时间要短得多，甚至有勤奋的小伙伴，短短半年就能独当一面了。 开始学注意几点：
对自己的水平有正确的认知
在学习Python时，每个人的基础水平不一样，如果你完全是新手，就需要从入门课程或初学者读物开始钻研，不要想着一开始就去挑战高难度课程，我也是零基础学习Python的，因为知道学会并不是件非常容易事情，所以想先泼点冷水，学习Python不是一蹴而就的事情，现在的你要有一个正确的认知，学完Python，并不能立马拿一两万的工资，Python也没有那么简单，别想着1个月、2个月就能学会，你至少得花费半年左右时间去学习。
不要闭门造车
不要以为自己可以解决所有问题，学习python是很抽象的，尤其是在刚开始学的时候，很多时候都会感到无从下手。 所以我建议大家一定要懂得借力，找一些身边学得好的前辈，或者你认识的朋友带带你，有人指引真的会事半功倍，效率更高。 最好是和有经验的人多多交流，可以学到很多好的学习方法和技巧，提高我们的学习效率。 我的一个好友，也是python行业大佬，之前我学习的时候请教过他问题，非常乐于助人，现在全民都在直播，所以他也每天固定时间在自己的分享群里，直播免费分享自己的python干货知识，讲讲自己的学习和工作心路历程，讲一下零基础学习哪些内容及怎么学才能够找到一份不错的工作，也分享下自己接单做副业的经验，毕竟他只做下接单都能月入过万。
⑶ 揭秘：Python为什么这么火，高中生都要学
说下个人看法。
python在2015年就在国外火了，现在在全世界火起来的根本的原因是AI（人工智能），这也是未来的方向，智能家居，智能未来等等，以后这绝对是重头戏，但是人工智能并不是谁都能研究的。
现在国内也有很大一批跟风者而已，再加上python确实适合零基础入门，所以才有很多人去学，现在的培训学校或者机构也涌现一大批，就和以前的php，java一样。再加上python在有些地方确实优于其他开发语言，它自身就可以搞web前端后端，数据分析和挖掘，网络爬虫，运维自动化，小型游戏开发，微信小程序开发，移动开发等等，然后它还是一门胶水语言，可以和其他任何一门开发语言结合使用。
根据以上原因，国内外部分学校把python编入教材，是为了迎合国际方向（AI）作预想，如果有学生对这方面感兴趣就可以到大学里深入学习，为未来打好基础。还有前段时间微软接受到用户的意见，正在考虑将python替代VBA作为官方的excel脚本语言，这些等等的因素，python确实火了，也确实挺有用
补充下：其实当你真的开始去学python时，你会发现，python确实入门简单，但是它毕竟是一门开发语言，要深入研究是需要投入大量的时间和精力的，并不是想象的那么简单，真的学会所用的时间和精力和学习JAVA等所用的是差不多等价的，所以别把python看得很简单，别无脑跟风，摆正心态来学习，前面提到的python能做的某一方面你学精了都可以单独拿出来找工作的
⑷ Python 在编程语言中是什么地位为什么很多大学不教 Python
python的地位很高，目前是世界第5大编程语言。。但我觉得大学不教python，其实是正确的。
Python在诞生之初，只是用来在Linux上给Perl和shell做衔接用的“胶水”，而今天已经成为了主流的编程语言，能获得今天的地位，当然具备诸多优势。。。比如数学运算相关的各种库，爬虫，等等。。。但这都不是导致Python流行的最根本原因。
有没有比Python运算更强的语言？多得是
有没有比Python爬虫效率更高的语言？也不少
所以其实平日里随口道来的种种优势，并不是不可替代的。。这些优势，很多语言都具备。就比如perl，erlang，Julia等语言，其实用来做运算或爬虫比Python更强，但为什么这些语言却流行不起来？
说到底，Python成功的秘诀只有一条，其实就是在功能基本够用的前提下，比其他语言简单。而比Python简单的语言，功能又不够全面，比如Lua，Javascript，Ruby这些语言比Python更简单，但往往只适合一两个领域的工作，而无法面面俱到。
Python可以提供的这些功能，对于非专业程序员来讲，已经显得非常强大了。。但对于专业程序员来说，Python最大的作用，其实也只是用来“偷懒”而已。因为相比JAVA或C#这种工业级的编程语言来讲，Python除了入门简单之外，并无任何优势可言。而Python的动态语言特性、不利于维护等缺点，成为了限制它迈向深层开发的重大缺陷。
而如果熟练掌握JAVA或C#中的任何一门，想利用闲暇之余学习一下Python，看几个案例便可以入门，几乎不需要专门学习。
如果你并不以成为专业程序员做为目标，那么以Python为主，是可以的。但若想靠编程养家糊口，静态语言才是重中之重。
但如果是计算机专业的话，仅仅学Python，似乎就有点对不起“科班出身”的称号了。。。。学生们花着昂贵的学费，消耗四年光阴，却只学个Python，岂不是误人子弟？
就像你若报考摄影专业，老师应该教你使用单反，而不是教你使用手机摄像头。
⑸ Python 在编程语言中是什么地位为什么很多大学不教 Python
作者看着网上各种数据分析的知识泛滥， 但是没有什么体系，初学者不知道学哪些， 不知道学多少， 不知道学多深， 单纯一个python语言， 数据分析会用到那种程度， 不可能说像开发那样去学， numpy如果不是做算法工程师用到的知识并不多， pandas知识杂乱无章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍众生皆苦， 决定写一套python数据分析的全套教程， 目前已完成一部分课件的制作。需要说明的是， 作为一名数据分析师， 你应该先会一点Excel和SQL知识，相关的内容， 网上很多。但是， 即便你一点Excel和SQL都不会也不会影响这部分的学习 ！目前作者整理的大纲如下：
第一章 python编程基础
1.1 python语言概述 1.2 数据科学神器--Anaconda介绍与安装 1.3 标准输入输出 1.4 变量定义与赋值 1.5 数据类型 1.6 流程控制语句 1.7 函数
1.8 面向对象编程 第二章 python数据清洗之numpy 2.1 核心ndarray对象的创建 2.2 ndarray对象常用的属性和方法 2.3 ndarray对象的索引和切片 2.4 ndarray对象的分割与合并 2.5 ndarray对象的广播(Broadcast) 2.6 numpy中的算术运算函数 2.7 numpy中的统计函数 2.8 numpy中的排序 搜索 计数 去重函数 2.9 numpy中的字符串函数 2.10 numpy中可能会用到的线性代数模块（后期机器学习会用到一点）
第三章 数据清洗神器pandas
3.1 pandas核心对象之Series对象的创建 常用属性和方法 3.2 pandas核心对象之DataFrame对象的创建 常用属性和方法 3.3 DataFrame对象的列操作和行操作 3.4 DataFrame对象的索引和切片 3.5 DataFrame对象的布尔索引 3.6 数据的读入与导出 3.7 groupby分组运算 3.8 数据合并与数据透视
第四章 数据可视化matplotlib seaborn pyecharts
4.1 包括常用图形的绘制，略
第五章 实战案列
5.1 拉勾网数据分析相关职位分析 5.2 boss直聘数据分析相关职位分析 5.3 珍爱网女性用户数据分析
第六章 机器学习
机器学习部分， 简单的算法会讲手写， 难的就用scikit-learn实现， 可能有小伙伴说， 这是调包侠干的， 小哥哥！小姐姐！哪有那么多公司， 那么多人自己干写算法的， 有几个人敢说他写的算法比scikit-learn写得好？ 再说了， 你是数据分析师， 这些是你的工具， 解决问题的！不是一天到晚拉格朗日对偶性！先来个机器学习介绍， 然后如下：
6.1 K近邻算法 6.2 Kmeans算法 6.3 决策树 阶段案列：决策树案列(保险行业) 6.4 线性回归 岭回归 Lasso回归 6.5 逻辑回归 6.6 朴素贝叶斯 阶段案列：推荐系统(电商玩具) 6.7 随机森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升树GBDT 6.10 极端梯度提升树Xgboost 6.11 支持向量机SVM 6.12 神经网络 阶段案例：Xgboost案例
------------------------------本节内容-----------------------------------------
python语言概述
在说python之前， 我们还是先来看看计算机软硬件的发展历史。
1 计算机硬件的发展历史
第一代计算机-电子管计算机（1946-1957）
无论如何，一项技术的突破必然伴随着其他行业的突破，简而言之，电子计算机的出现，前提必须有电子技术的进步，否则一切都是空谈！下面是我列举出计算机硬件的发展过程中， 一些比较重要的事件。
1906年， 美国的Lee De Forest 发明了电子管。在这之前造出数字电子计算机是不可能的。这为电子计算机的发 展奠定了基础。
1924年2月， 一个具有划时代意义的公司成立，IBM。
1935年， IBM推出IBM 601机。 这是一台能在一秒钟算出乘法的穿孔卡片计算机。这台机器无论在自然科学还是在商业意义上都具有重要的地位。大约造了1500台。
1937年， 英国剑桥大学的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的论文 ，并提出了被后人称之为"图灵机"的数学模型。
1937年， 美国贝尔试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置。尽管仅仅是个展示品，但却是世界上第一台二进制电子计算机。
1941年， Atanasoff和学生Berry完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是"烧"上的。 时钟频率是60HZ，完成一次加法运算用时一秒。这就是ABC计算机。
1946年， 美国宾夕法尼亚大学，第一台通用电子计算机ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)诞生， 总工程师埃克特在当时年仅25岁。
这时的计算机的基本线路是采用电子管结构，程序从人工手编的 机器指令程序（0 1），过渡到符号语言（汇编），电子管计算机是计算工具革命性发展的开始，它所采用的进位制与程序存贮等基本技术思想，奠定了现代电子计算机技术基础。以冯·诺依曼为代表。
第二代计算机——晶体管计算机（时间1957~1964）
电子管时代的计算机尽管已经步入了现代计算机的范畴，但其体积之大、能耗之高、故障之多、价格之贵大大制约了它的普及应用。直到晶体管被发明出来，电子计算机才找到了腾飞的起点，一发而不可收……
20世纪50年代中期，晶体管的出现使计算机生产技术得到了根本性的发展，由晶体管代替电子管作为计算机的基础器件，用 磁芯或磁鼓作存储器，在整体性能上，比第一代计算机有了很大的提高。
第三代计算机——中小规模集成电路计算机（时间1964~1971）
20世纪60年代中期， 计算机发展历程随着半导体工艺的发展，成功制造了集成电路。中小规模集成电路成为计算机的主要部件，主存储器也渐渐过渡到 半导体存储器，使计算机的体积更小，大大降低了计算机计算时的功耗，由于减少了 焊点和 接插件，进一步提高了计算机的可靠性。
第四代计算机——大规模和超大规模集成电路计算机（时间1971~至今）
随着大规模集成电路的成功制作并用于计算机硬件生产过程，计算机的体积进一步缩小，性能进一步提高。集成更高的大容量半导体存储器作为内存储器，发展了并行技术和多机系统，出现了 精简指令集计算机（RISC），软件系统工程化、理论化，程序设计自动化。微型计算机在社会上的应用范围进一步扩大，几乎所有领域都能看到计算机的“身影”。
第五代计算机——泛指具有人工智能的计算机（至今~未来）
目前还没有明确地定义
2 简述计算机软件的发展历史
编程语言的发展
计算机软件系统的发展，也伴随着编程语言的发展。计算机程序设计语言的发展，经历了从机器语言、汇编语言到高级语言的历程。
机器语言：简单点说，机器本身也只认识0和1，电路无非就只有通和断两种状态，对应的二进制就是二进制的1和1。
汇编语言：汇编语言只是把一些特殊的二进制用特殊的符号表示，例如，机器要传送一个数据，假设“传送”这个指令对应的机器码是000101，则人们把000101用一个特殊符号，比如mov来表示，当人们要用这个指令时用mov就行，但是mov的本质还是000101，没有脱离硬件的范围，有可能这个指令不能在其他机器上用。
高级语言：高级语言完全脱离了硬件范畴，所有的语法更贴近人类的自然语言，人们只需要清楚高级语言的语法，写出程序就行了，剩下的交给编译器或者解释器去编译或者解释成机器语言就行了，看，这样就完全脱离了硬件的范畴，大大提高了程序的开发效率。接下来我们就来看看高级语言的发展，高级语言非常多，我们主要看看比较经典的几个。
高级语言的发展
B语言与Unix
20世纪60年代，贝尔实验室的研究员Ken Thompson（肯·汤普森）发明了B语言，并使用B编了个游戏 - Space Travel，他想玩自己这个游戏，所以他背着老板找到了台空闲的机器 - PDP-7，但是这台机器没有操作系统，于是Thompson着手为PDP-7开发操作系统，后来这个OS被命名为 - UNIX。
C语言
1971年，Ken Thompson（肯·汤普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作开发UNIX，他的主要工作是改进Thompson的B语言。最终，在1972年这个新语言被称为C，取BCPL的第二个字母，也是B的下一个字母。
C语言和Unix
1973年，C主体完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的开始用C语言完全重写了UNIX。此时编程的乐趣已经使他们完全忘记了那个“Space Travel”，一门心思的投入到了UNIX和C语言的开发中。自此，C语言和UNIX相辅相成的发展至今。
类C语言起源、历史
C++（C plus plus Programming Language） - 1983
还是贝尔实验室的人，Bjarne Stroustrup（本贾尼·斯特劳斯特卢普） 在C语言的基础上推出了C++，它扩充和完善了C语言，特别是在面向对象编程方面。一定程度上克服了C语言编写大型程序时的不足。
Python （Python Programming Language）--1991
1989年圣诞节期间，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。第一个Python的版本发布于1991年。
Java（Java Programming Language） - 1995
Sun公司的Patrick Naughton的工作小组研发了Java语言，主要成员是James Gosling（詹姆斯·高斯林）
C（C Sharp Programming Language） - 2000
Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海尔斯伯格）发明了C，他也是Delphi语言之父。
当然现在还有一些新语言，比如2009年Google的go语言，以及麻省理工的julia等。
3 为什么是Python
Python有哪些优点
1 语法简单 漂亮：我们可以说Python是简约的语言，非常易于读写。在遇到问题时，我们可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。
2 丰富而免费的库：Python社区创造了各种各样的Python库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。
3 开源：Python是免费开源的。这意味着我们不用花钱，就可以共享、复制和交换它，这也帮助Python形成了丰富的社区资源，使其更加完善，技术发展更快。
4 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python却设法保持简洁。
5 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
Python有哪些作用
Python是什么都能做，但是我们学的是数据分析，我们看看在数据分析领域Python能做什么。
数据采集：以Scrapy 为代表的各类方式的爬虫
数据链接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查
数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器
数据分析：Scikit-Learn、Scipy，统计分析，科学计算、建模等
数据可视化：Matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库
所以说总结， 为什么数据科学选的是python， 最重要就是两个原因：
1 语法简单漂亮
2 大量丰富免费的第三方库
⑹ 0基础学习Python大概需要多长时间
零基础学习python的时间分为两种情况，一种是自学，自学一般周期时间比较长，差不多需要一年左右，当然也是因人而异的，接受能力强，自控能力好，有计划和规划，学习起来自然短一些，不过自学python的人，半途而废的人比较多，这点需要考虑清楚。
第二种情况就是报名培训机构进行学习，这种学习一般都是比较系统化的，而且更加贴合企业的需求，学习过程也简单一些，有学习环境和氛围，学习周期在5-6个月。
⑺ 谈谈Python要学多久才能胜任工作
零基础报Python全栈脱产班，培训周期一般是4至5个月，培训费用在1.5至2万，毕业之后就可以找工作，因为培训班学习内容都比较贴合用人需求；如果自学的话，有足够多的学习时间，足够努力，学习能力超强，一般也得需要6至8个月吧，能否胜任工作，主要还需要看学习程度。