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后感言的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python后感言的解答，让我们一起看看吧。
Python课程感悟？
这是一门比较实用的课程，并且是万能胶型的，整体感觉很实用。其中我很感兴趣的是爬虫，但是，很多实际上你想要的却爬不下来。
还有更实用的事，人工智能，并且人工智能特别火爆，但是能做到优秀的人太少了，不过Python 还是最优秀的，最适合普通人学的一门语言，并且特别火爆。
div>Python是学什么的？能做什么？
中公优就业的Python培训的学习时间分成两个阶段，第一个阶段就是Python的基础知识学习，可以自己做一些小程序来玩一玩，第二个阶段主要是更深入的Python学习，可以通过这个技能来找到合适的工作。
初级Python掌握阶段学习时间：
如果大家是零基础选择自学的话，一般所学的内容如下，这个期间主要学习的内容是常量、变量的应用，运算符的了解和使用、流程控制的使用、函数的定义和使用，容器处理，字符串处理方法，日期时间处理方法等， 掌握Python编程语言基础内容、OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题。
根据个人的理解能力和时间安排，所需要的时间也是不同的一般都是5个月左右或者是更多。
如果是已经有其他程序语言的基础，那么所需要的时间也是会大大的减少的。
深入Python学习时间：
深入学习的时间一般都是更久了，所有的知识一般都是入门会简单一点儿，之后想要继续深入学习所消耗的时间和精力也是会增长的，例如接下来要学的爬虫技术、人工智能方向都是需要时间进行学习的，需要好好加油哦
Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。
如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。
Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。
我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，Java的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。
Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、J***a、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。
其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。
在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。
但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。
其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。
这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的[_a***_]，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。
到此，以上就是小编对于学习python后感言的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python后感言的2点解答对大家有用。
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