为什么Python被誉为全世界最高效的编程语言

mickeychow805 2017-06-14

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Python是一门面向对象的编程语言，它相对于其他语言，更加易学、易读，非常适合快速开发。Python 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。在WEB应用开发、网络编程、科学计算、图形界面开发等方面，Python都迅速占据了市场席位。为什么Python被誉为全世界最高效的编程语言，让我们来一起了解一下~

1.交互式命令行

Python可以单步直译运行。运行Python解释器进入交互式命令行的环境，你可以在提示符号>>>旁输入代码，Enter键输出结果：

print('Hello, Python!')

Hello, Python!

有点像Shell 脚本的执行方式。

2.不只是脚本

原因是“脚本语言”泛指仅作简单编程任务的语言如Linux shell script、 JavaScript等，它们只能处理简单的任务而Python是面向对象编程（OOP)的，支持异常处理和类型检查。Python的支持者较喜欢称它为一种高阶动态编程语言。

3.强大易用的标准库

核心库不超过10Mb

Html、 Xml解析： BeautifulSoup, Expat

字符串处理：字典、数组切片、正则表达式 re

单元测试： PyUnit

代码版本控制： PySVN

网络访问： urllib2

图形模块： Tkinter、 PyTCL、WxPython

串行化、多线程等

扩展标准库十分容易

4..胶水语言(gluelanguage)

Python经常用作将不同语言编写的程序“粘”在一起的胶水语言。Google内部的很多项目使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python调用相应的模块。

C/C++:

Boost.Python使得 Python 和 C++ 的类库能互相调用（ .pyc）

Java:

Jython 是用Java实现的Python，可同时使用二者的类库

NET:

IronPython是Python在.NET平台上的版本

5.收放自如(scalability)

Python内建的数据结构（ variable, list 和dict）以及对多线程分布式操作的支持，使得程序可以用相同的代码处理不同规模的数据，以及并发的用户需求。

6.不要括号

Python使用缩进而不是括号来进行代码段标识，减少了视觉上的混乱，并且使程序变短，从而提高了程序的可读性。

7.程序员的三大美德

@懒惰： 能让人尽量减少总能量支出的美德。它使你写出节省脑力、可以重用的码；也督促你为程序写注释和文档，那样你就不用回答各种问题。所以它是程序员的第一大美德。所以有了这本书。参见下两条。

@不耐烦：当电脑想偷懒时你爆发的怒气. 它使你写的代码能主动预测、而非被动满足用户需求，至少装作是这样。所以它是程序员的第二大美德。参见懒惰和傲慢。

@傲慢： 自傲到人神共愤的程度，也是一种品质，能使你编写(维护)的程序让人无可指摘。所以它是程序员的第三大美德.

8.知名的Python应用

Zope： www.zope.com

一个应用程序服务器，具有内容管理、团队开发、 XML、面向对象、 SOAP接口等一系先进特性，开源。

Gadfly：http://www./gadfly.html

一个用Python写的面向对象关系型数据库，具有小巧、快速、可移植性好的特点，具有大部分SQL语言特性。开源。

Python编写的图片站点。

uTorrent :http://www.

BitTorrent下载软件，主程序仅2Mb，支持ipv6地址解析。开源。

Python编写的大型3D游戏，原Blizzard公司人员制作发行，开源

如果你对Python这门神奇的语言感兴趣，并且专注于数据挖掘领域。CDA LV II-Python定位于商业数据挖掘领域，大牛王小川老师带你从Python编程讲起，稳扎稳打，到数据挖掘流程和商业案例项目实战。本课程注重业务与算法的深入结合，在轻松的氛围内体会算法的奇妙之处，欢迎参加~

一、课程信息

北京&远程：2017年7月01-02，08-09，15-16日（6天）

课程费用：现场班5900元，远程班4400元

授课安排：

(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式

(2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)

(3) 学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。

二、报名流程

1. 在线填写报名信息

官网端：

微信端：

2. 给予反馈，确认报名信息

3. 网上缴费

4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图

三、课程大纲

第一阶段：数据挖掘与Python入门

1.数据分析前沿建模分析思路

2.建模分析软件对比

3.Python语法基础

4.Python的运算符与表达式

5.Python的函数与模块

6.Python的异常处理与文件操作

7.Python科学计算

8.Python绘图篇

9.Python连接数据库-Mysql篇

第二阶段：数据挖掘模型与组合算法

1.数据挖掘模型介绍与模型分类

2.数据挖掘标准流程CRSIP-DM

3.数据准备、预处理与数据转化

4.特征变量选择：主成分和因子等

5.样本聚类分析

案例1:汽车类型聚类与地域购买偏好分析

6.决策树模型

7.模型验证+组合算法

案例2:电信离网用户预警

第三阶段：KNN与线性回归分析

1.最近邻域法（KNN）、MBR、样条曲线

2.线性回归与岭回归

3.可实现的Lasso算法

4.线性回归做客户价值预测

5.最近领域法与贝叶斯网络

6.关联规则与购物篮分析

案例3:婚恋网站被约会可能性预测

案例4:零售业客户价值预测模型

第四阶段：逻辑回归与SVM

1.逻辑回归；广义线性模型

2.支持向量机

案例5：新闻内容分类

案例6：银行贷款问题

案例7：金融数据分析建模

第五阶段：文本分析与社会网络分析

1.文本分析流程概述

2.常用字符串函数与正则表达式

3.分词与词频统计

4.社会网络分析

案例8:电信客户交友圈与流失预警

案例9:电信再入网客户身份指纹识别

案例10：新闻内容分类

案例11：构造新闻热点词指数

第六阶段：综合案例分析

1.电信离网用户预测案例

2.银行信用风险建模分析

3.系统聚类：基于网站定位数据的商圈分析

4.情感分析：基于电商产品数据的情感分析

5.金融数据分析：基于因子库的数据建立

6.Python爬虫简介

四、课程讲师

王小川

CDA数据分析师研究院讲师/同济大学管理学博士

MATLAB技术论坛管理团队核心成员，人大经济论坛数据分析与挖掘课程培训主讲导师，证券从业人员。现就职于国内某大型券商研究所，从事量化投资相关工作，并承担了部分高校统计课程教学任务。长期研究机器学习在统计学中的应用，精通MATLAB、Python、SAS、SPSS等统计软件，热衷数据分析和数据挖掘工作，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》一书。

赵仁乾