python中语言简史,python语言概述

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大家好,今天小编关注到一个比较有的话题,就是关于python语言简史的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python中语言简史的解答,让我们一起看看吧。

  1. 计算机语言是怎样创造出来的?
  2. 真的能一周学会Python编程语言吗?
  3. python是怎样的编程语言?
  4. 为什么人工智能用Python?

计算机语言是怎样创造出来的?

计算机语言,本质上也是一门语言

而且想较于中文英语人类用的语音机器语言会更加严谨

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因为我们日常交流不需要语法特别严谨,说的七七八八对方可能就理解了

但是机器不一样,计算机的最底层就是0和1,一个数位的变动就会带来巨大的变化

所以计算机语言是从人类语言(主要是英语)抽象出来的,让机器可以理解的语言

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计算机是新技术革命的一支主力,也是推动社会向现代化迈进的活跃因素。计算机科学与技术是第二次世界大战以来发展最快、影响最为深远的新兴学科之一。计算机产业已在世界范围内发展成为一种极富生命力的战略产业。

要想回答你这个问题,可以给你上完计算机发展史了,但在这里显然不可能,我用最粗浅的语言,不涉及年代,人名的方法向你说明当今计算机语言是怎么来的。

当计算机还停留在机械时,是无需语言的,如中国的算盘,外国的纯机械计算器

当计算机发展到二极管时,也没有形成语言,但要操作计算机,需要严格的格式,用纸条打孔,来输入输出

当计算机发展到冯诺依曼结构时,需要机器码,机器码和纸条差不多,只是纸条变成了电脉冲。

当算力提升了,有聪明人说用机器码太难了,设计自动机器码吧,汇编语言出现了,从些人不用直接用0和1向电脑交流了。

但是汇编语言也是难啊,语法单一,而且是直接指挥机器,比如一加一的运算,汇编的思路是,一等于00000001两个00000001放入硬件加法逻辑单元里,自动输出个00000010,而这个答案就是2,其实过程更复杂,我只是讲的是其中的道理。

这种语言效率自然低,又有聪明人说,搞个接近日常用语的语言,转变成汇编,再转成机器语(也就是机器能认的0和1)这种高级语言就是现在编程语言了。

而现在又在高级语言的的基础上把常用功能做成库,要就直接调用。但这种所谓的更高级语言,其实还是我们之前说的高级语言,并没有质的变化。

以上就是计算机语言的发展,要讲清楚,其实还有许多知识需要涉及,但我想,普通的好奇心这样应该是可以得到满足了,所以,我打完收工了。

计算机语言一般分为两种,编译语言(c语言、java语言)利用编译器进行编写执行,解释语言(PYTHON语言)利用解释器进行解释执行,不伦那种需要执行到机器中都为机器需要二进制码0和1,计算机语言只是为了方便编写和记忆规则

编程语言..是人为制作的....

那么,怎么制作出来的呢????

那就要从C语言讲起了..C语言是祖宗了..但也不是最早的祖宗...

当年98操作系统,就是用C语言编写的..

后来微软推出的编程工具,也是用C++或者C语言编写的..

那么C语言和C++又是谁发明出来的呢????

C语言和C++都被称为高级语言..什么叫高级语言呢?

就是能够被人理解的语言.就叫高级语言了...

那么,怎么发明出来的呢?

其实,当初人们和计算机打交道,当初的计算机,也就是最早的计算机,有一个房子那么大..操作他要几十个科学家..

真的能一周学会Python编程语言吗?

有其他编程语言经验的,入门很快,也仅仅是入门而已。

那些0基础的以为学学Python,就能做大数据人工智能爬虫的,别想太多,培训机构只能让你进这个门口而已,培训蹭人工智能的热度,站在风口上捞了一笔

一周学会python那是不可能的事情。

以本人的经历告诉你,想要一周学会python那是不现实的事情,我大学是计算机专业的,目前也是在从事编程方面的行业,我们[_a***_]刚开始的第一门编程课是C语言,这一门语言虽然我学得不咋样但是我至少对编程有个基本了解。接下来就是自学php,刚刚好大二的时候学院有开这门课,在学校感觉自己很牛逼的样子,最后毕业去面试了,各种被嫌弃,最后不错进了一家外包公司,接下来就是到大一点的公司一步一步先去走。

工作中,有遇到其他人在学其他语言的,我也去学习了,自己在下班的时候就研究这些语言python、Java啊,最后由于公司没有这方面的需要慢慢的就没有学成,反正我觉得学什么都的非常努力的去学习,没有一种事情是速成的、一下子就能搞定的。

大概4天,能独立写爬虫,1个半月我除了前端用bootstrap达脚手架,后台用django配合nginx,顺便把linux也搞熟了。。。我1天10个小时暴毙式跟着python. org的文档啃了一遍。然后,后面3天跟着csdn和视频教程撸通了request s. scarpy。一步一步的去推,去试。大概是一个星期搞定了。python比较简单,就是 函数继承 数据类型列表字符串字典集合浮点整数) if for while 。区分return. break. continue.

装饰器,实例,import,pip,生成器,迭代器。。。我看的时候还没有中文,还有python的变量名还她妈的能改中文。。。醉了。。


我去年8月份参加了一线上培训课程:Python全栈测试工程师,当时报名100来人,每周学习三个晚上,每次一个半小时,这还是在有老师授课的基础上学习的,总共学了4个半月,但最后只剩下30多人能学到最后。

如果你是自学,你得坚持每天把学到的东西用一用,不要光看书或***不练习,一个星期下来,你应该也能掌握基本语法的使用,但是要深入的话,例如写自动化测试脚本,你得针对性地学习相关的测试框架,当然练习还是少不了的。我之前就有编程基础,可以很快上手

10年前我开始接触Python时,是一本英文版的如何编程的书(欧-锐利系列),是以Python为基础介绍编程的,我一个星期就把书看完了,确实语法很简单,但补充说明,我之前C语言学得不错的,我觉得简单。

正如上面提到的线上培训,为什么最后只有30多个学生坚持了下来?因为那些坚持不下来的人,很大一部分是没有什么编程基础的,跟不上老师的节奏。所以,如果你想把Python拿下,别指望短时间就能什么都学会,你得深入和练习,不要急于求成。

Python语言越来越火的趋势,这是一门比较容易学的语言,如果有c语言基础的人很容易就能上手,至于快慢要看个人的基础,如果是学计算机专业或相关专业出道的人一个星期学会python是没问题的如果没计算机基础的人学起来一个星期是不行的,因为学会python 要会涉及到数学相关方面的知识的!

python是怎样的编程语言?

Python编程语言的优点

1. 它有广泛的信息资料库

python的一个主要优点是它有一个扩展的库,包含各种区域代码,如字符串操作,正则表达式,单元测试,线程图像处理,操作系统接口协议,以及Web服务工具。 这些代码的存在消除了编写冗长代码的需要,这节省了大量时间。

2. 它的可扩展性

Python具有可扩展的应用程序集成,允许程序员通过Jython将其代码放入其他语言,如C,C ++或JAVA。 此外,如果要将脚本功能添加到另一种语言,可以将Python代码放在另一种语言的源代码中。 由于python在使用相同字节代码的所有现代操作系统上运行,因此它可以处理其他标记语言。

3. 它多才多艺,快速发展

Python编程语言易于学习和使用,整洁,可读,结构良好。 该语言侧重于代码可读性,并具有支持库,使得开发速度更快,并最大限度地提高程序员的工作效率。

4. 它具有良好的生产力

Python的单元测试框架和增强的控制功能可提高大多数应用程序的速度和生产力,使其成为构建多协议网络应用程序的理想选择

Python的缺点

python非常容易上手,而且能干很多事情,WEB开发,机器学习人工智能,数据分析量化投资,爬虫等,基本可以应用到各行各业,而且大家都在做基于PYTHON的库,使得PYTHON语言变成一门直接拿来就能用的语言,更像一种工具了,比如机器学习,可能理论很复杂,但是实际在PYTHON中仅仅几行代码就能实现,不用花太多时间用在码代码上面, 学过python之后就再也不想写其他语言了,python 现在是越来越火。

社区活跃、工具库丰富强大的脚本语言,简单易用、配置灵活,因为工具库强大,所以很容易少量代码即可完成复杂功能,这是Python的优点。而缺点是脚本解析型语言特性加虚拟运行环境使得对比C/C++等编译型来说,效率与性能不足,在Docker未出现前还存在发布布署困难的问题,但瑕不掩瑜,简单易用使得它在爬虫、网页开发、人工智能等众多领域广受欢迎。

脚本语言。

1. 优点:简单,易上手。举个形象的例子:前段去参观一个展会,大部分做编程教育机器人的,针对儿童主打的是scratch(图形化编程语言),再进一步就是python;另一个例子就是,最近轰动一时的针对中学生的《Python教材》。这两个例子足以说明其上述两个特性。

2. 缺点:效率低.etc. 正所谓鱼与熊掌不可兼得。python纵然是一个伟大的语言。尤其是在人工智能技术崛起的现今。python凭借者其简单、易用性在学术界大放异彩。但从工程化的角度来看,它还是有着其局限性。

个人认为,纵然python有缺点,但他有着位列编程语言前三的必然性。而且,不出意外它还会一直火下去。

Python就是告诉初学者很容易上手、让初学者们进去才发现会没完没了的那种计算机语言,让学不会C、J***A的人以为自己能学会它、搞了半天还是依然学不会编程的计算机语言。

为什么人工智能用Python?

Python带有大量内置库。 许多库都用于人工智能和机器学习。 其中一些库是Tensorflow(这是高级神经网络库),scikit-learn(用于数据挖掘,数据分析和机器学习),pylearn2(比scikit-learn更灵活)等。

Python对于OpenCV具有简单的实现。 Python广受所有人欢迎的原因在于其功能强大且易于实现。

对于其他语言,学生和研究人员需要先学习该语言,然后才能使用该语言进行ML或AI。python并非如此。 即使是具有非常基础知识的程序员也可以轻松地处理python。 除此之外,与C,C ++或J***a相比,某人花在编写和调试python代码上的时间要少得多。 这正是AI和ML的学生想要的。 他们不想花时间调试语法[_a1***_]的代码,而是想花更多时间在与AI和ML相关的算法和启发式算法上。

不仅可以在线获取库,还可以轻松获取接口的处理方法(包括其教程)。 人们构建自己的库并将其上传到GitHub或其他地方,以供他人使用。

Python虽然慢但是它只是调用AI接口,真正的计算全是C/C++写好的底层,用Python只是写逻辑,即第一步怎么算,第二步怎么算,几行代码就出来了。

换成C++,得先学1个月才能编译通过。不是说用C++写不了上层逻辑,而是代码量太大,开发效率太低,换来总体速度提升1%,不合适。

计算机语言各有适用性,即C/C++速度快适合底层写算法,Python慢但适合上层写逻辑。两者各自牛逼的特点恰好是对方***的特点。

简单,好上手

Python虽然慢,但是Python只是调用AI接口,用Python主要是写逻辑,几行代码就可以了,而且C/C++学起来太慢了,学习花费的时间来换速度提升那一小部分不太值

如果对人工智能感兴趣,可以看看中科院自动化所叶佩军老师的课程

***://xue.ujiuye***/class-142991/

Python对人工智能应用的优点

1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。

2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口,真正的计算全是C/C++写好的数据底层,用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。换成C++的话,不仅代码量太大,而且开发效率太低,不是说用C++写不了上层逻辑,,而是换来总体速度提升1%,得不偿失。

3:Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时,对C的支持也很好,python结合了语言的优点,又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点,自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。

Python扩展语言的优势:

用于通用AI:

1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern approach’库。

2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用,有据可查的测试库。

3.EasyAI —— 简单的 Python 引擎,用于 AI 的双人游戏,如 Negamax, transposition tables, game solving。

用于机器学习:

到此,以上就是小编对于python中语言简史的问题就介绍到这了,希望介绍关于python中语言简史的4点解答对大家有用

标签: python 语言 计算机