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Python 在编程语言中是什么地位？为什么很多大学不教 Python

Python是当下非常热门的一种编程语言。热门到什么程度？我们首先看看最近流行的编程语言排行榜：

这是 TIOBE编程语言社区发布的2018年1月排行榜，Python已经超过C#跃居热门编程语言的第四位。

那么，Python为什么会成长为如此热门的语言呢？

首先，跟最近大热的AI人工智能和深度学习技术是分不开的。现在流行的AI人工智能技术大部分都是用Python语言编写的，这大大促进了的Python语言的发展。AI深度学习技术本身的特点决定了其不适合静态编译型语言，而Python语言被选作AI技术框架的基础语言，更多的是源于Python的动态特性及其开发效率高等性能优势。

说起来Ruby、Perl等与Python同属动态语言，三者的运行效率相差并不大，而Python既可以写网络又可以处理数据，所以Python当仁不让的成为了AI技术的首选。

豆瓣的崛起是对Python语言性能的实例鉴证。豆瓣是最早使用Python作为语言的网站，其创始人用3个月时间使用基于Python的Quixote框架开发搭建了最初的豆瓣社区的框架。当时，PHP和JAVA是绝对的主流技术，但是想要用PHP或JAVA开发网站，需要自己动手处理大量的工作，单靠一个人在短时间内完成开发一个功能齐全的大型网站几乎是不可能的，所以Python的敏捷性与高效性使其当选为豆瓣的网站语言。

其次，Python涉及多领域的应用范围，促进了其成为热门语言。除了web开发，Python也应用于学术研究及科学领域。对于科研人员来说，Python简单易学，容易上手，即使非计算机专业的科研学者利用Python庞大的库和简单的语法，也可以编写工具帮助进行科学学术研究。

Python拥有Matplotlib（matplotlib.org/）及numPy（）这样强大的绘图库和数值扩展，能帮助科研学术人员进行绘图和数值分析。这使得Python在该领域成为难以替代的选择。基于同样的原因，Python在国外政府部门也被大量运用。

Python还广泛应用于电子制造行业，比如布线仿真等CAD领域，比起传统的TCL编程，Python语言要友好的多。很多使用C/C++/JAVA编写的测试工具，由于静态编译语言维护成本相对较高，现在已经开始转为用Python编写了。在金融领域，比如量化交易，Python同样有许多强大的扩展库。

随着Python扩展库不断发展壮大，Python在科研、电子、政府、数据分析、web、金融、图像处理、AI技术各方面都有强大的类库、框架和解决方案，以致有了“已经没有任何语言能够动摇Python在今后生产生活的核心语言地位”的说法。因此也出现了在义务教育阶段就开始教授Python语言的情况出现。据说在美国，连婴幼儿都有 Python 编程书，Python 要从娃娃抓起。

第三，国家对于人工智能的重视，助推了Python的热门。2018年1月16日上午，教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》的有关情况，并重新修订了语文等14门学科的课程标准。在此次“新课标”改革中，正式将人工智能、物联网、大数据处理划入新课标，这也就意味着今年秋季入学的高中生，将要开始学习Python了。

金融行业学python的哪个方面

大家都知道，在大数据的学习中或者数据分析工作中我们离不开Python，而Python是一种编程语言，很多人听到编程就认为这是一个十分复杂并且难的事情因而望而却步，其实并不是这样的，Python是一种对初学者十分友好的语言，下面我们就给大家讲讲如何学好Python这么语言。

如果我们要想掌握Python语言的话，其实并不需要花费太大的时间和经历，这是因为Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面。第一个方面就是语法简洁明了，相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，没有十分复杂的东西，第二就是Python的切入点很多，Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。所以，这也是我们学习Python的原因。

那么怎么学习Python呢？任何一种编程语言都包含两个部分：必须掌握的知识和选择性掌握的知识。起步阶段的主要任务是掌握必须掌握的知识和选择性掌握的知识。下面我们就给大家介绍一下必须要掌握的知识。

学习Python必须要掌握的知识指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，比如，我们需要学习变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。如果我们让一个资深程序员去学习 Python，不管他是学什么的，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。当然，如果我们在学Python之前没有学过任何编程语言，这就需要我们找一本可靠的语法书进行学习，虽然说它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。我们在学习Python的时候一定要重视编程思维的建立，只有编程思维建立完善以后，我们才能够学好Python以及很好的编程。

在这篇文章中我们给大家介绍了Python的好处以及Python中必须学会的知识，这些知识是十分重要的，以及编程思维的建立在后面的工作和学习中都是十分重要的，最后提一点，Python真的很简单，如果有想法的话一定不要放弃。

金融学专业的需不需要掌握python?

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。Python跟金融专业相关性还是比较大的，金融业需要收集大量的数据进行分析与决策，这方面Python还是有一定的优势的，可提升大量数据处理的效率。

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python金融大数据分析简单吗

近来，Python无疑是金融业的重要策略性技术平台之一。到2018年底，这已经不再是个问题：全世界的金融机构现在都尽最大努力利用Python及其强大的数据分析、可视化和机器学习程序库生态系统。在金融领域之外，Python还常常成为编程入门课程选择的语言，例如计算机科学课程项目。

除了容易理解的语法和多重范型方法之外，形成这一局面的主要原因之一是，Python已经成为人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）领域的“头等公民”。这些领域的许多流行的软件包和程序库都直接用Python（如ML所用的scikit-learn）编写，或者用Python包装器（例如DL所用的TensorFlow）。

要学会数据分析 还是需要先学会python基础。

希望可以帮到你

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