大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言社区版的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python语言社区版的解答，让我们一起看看吧。
有哪些python的中文社区可以推荐？
作为一个曾经自学Python的程序猿，强烈推荐PythonTab：Python中文开发者社区网站。
1、这个网站里有有各种从初级到高级的Python中文学习手册，特别适合新手学习。着重推荐《零基础学Python》这个教程，跟着这个教程一步步的学习可以快速掌握Python基础知识。
2、这个网站里有针对Python关键字和函数使用详细讲解，有助于基础知识巩固，也有不少小的实用项目，可以帮助新手一步步的入门。
3、对于新手来说，我觉得这个网站就足以满足需要，当掌握了基础知识后就可以找一些进阶的教程来看，推荐 《Python cookbook》，这个教程里面讲了很多Python实用高阶知识。
4、学Python最重要的还是实践，必须在学习的同时去做一些编程练习，从小的项目做起，比方说写个计算器、爬虫什么的，这样才能更快地掌握Python。
最后附上这个网站的网址 ***://***.pythontab***/
Python3零基础自学应该去哪个社区交流？
Python这方编程语言，语言简单，容易学习，对初学者非常友好。好的学习社区：CSDN，博客园，菜鸟教程，开源中国，都有很多详细的教程。
Python的学习过程：可能社区的知识相对零散，不能系统的学习，没有一个好的学习***，学习时间成本较长。建议去报一个培训班，因为培训班有一个完整的培训***，Python基础语法-------linux运维基础 -----python语言web开发常用框架------Python爬虫-----Python数据分析-----数据结构和算法-----机器学习
r语言和python语言相似么？
R言和Python语言在某些方面是相似的，但也存在一些区别。以下是它们的相似点和区别：
相似点：
1. 开源语言：R语言和Python语言都是开源的，可以免费获取和使用。
2. 数据科学和统计分析：两者都在数据科学和统计分析领域广泛使用，并提供了许多用于数据、统计分析和可视化的库和包。
3. 社区支持：R语言和Python语言都有活跃的开发者社区和丰富的***，可以获取到大量的开源库、代码示例和技术支持。
区别：
1. 语法和设计：R语言主要设计用于统计分析和数据处理，其语法较为专注于数据处理和向量化操作。Python语言则更通用，具有更广泛的应用领域，语法设计追求简洁和易读性。
2. 生态系统和库：Python拥有庞大的生态系统，涵盖了广泛的领域，并提供了许多通用库和工具。R语言则在统计分析和数据可视化方面具有更为强大和专业的库和包。
不相似。R分析数据时需要先通过数据如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。 R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家，新出现的理论很快就被社区开发出相应的库，以供调用。
python的工程化应用强于R。 Python的优势在于其胶水语言的特性，由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够在不同平台上）。 如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面[_a***_]。 些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台！
python的应用场景大于R。 Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计、数据分析方面比较突出。 但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
python处理大数据的速度快于R。 一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高。
到此，以上就是小编对于python语言社区版的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言社区版的3点解答对大家有用。
