最近javascript教程菜鸟教程，Kekozi在看小红书时，发现不少非计算机专业的研究人员纷纷学习Python，这不禁让人不禁要问：Python到底有什么魔力？ 对科学研究有什么促进作用？
Python的优点
Python语言是目前各个研究领域最流行的编程语言之一。 同时Python也是全场景编程语言之一。 它目前应用于Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域，因此Python是当今研究人员的重要科研工具。
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简单的语言
首先，Python语言比较简单。 它最大的优点之一是伪代码的性质，这使得我们在开发Python程序时能够专注于解决问题而不是理解语言本身。
其次，Python是一种高级语言。 当你使用Python语言编写程序时，你不再需要考虑底层细节，例如如何管理程序使用的显存。
第三，Python编写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。 在计算机内部，Python 例程将源代码转换为称为字节码的中间形式，然后将其翻译为计算机使用的机器语言并运行。 事实上，使用Python变得更加容易，因为你不再需要担心如何编译程序、如何确保链接和重现正确的库等。
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丰富的库
Python语言拥有丰富的可以使用的库，可以显着提高开发效率。
Python标准库非常庞大，它可以帮助研究人员处理各种任务，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGl、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GU（图形用户界面）Tk 和其他系统相关操作。 只要安装了Python，所有这些功能都可用。 这就是Python的“全功能”概念。
除了标准库之外，还有一些高质量的通用库，可以轻松实现很多功能，几乎适合任何开发：爬虫（requests、Scrapy）、自动化脚本、数据分析和科学估计（pandas、numpy）、游戏、自然语言处理nlp、AI和机器学习（scikit-learn、SimpleAI）等。
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Python语言具有很强的资源整合能力。 通过Python可以调用大量现有资源，而且开源免费，节省了大量时间。
Python也是FLOSS（自由/开源软件）之一。 简而言之，用户可以自由分发该软件的副本、阅读其源代码、对其进行更改以及在新的免费软件中使用其部分内容。 基于Python的开源特性，它早已被移植到许多平台上。 如果注意避免使用与系统相关的功能，则所有 Python 程序都可以在以下任何平台上运行而无需更改。
如何开始使用 Python 和学习资源
Python 是由英国国家物理和计算机科学研究所的 Guido van Rossum 在 20 世纪 80 年代末和 90 年代初设计的。
Python本身是由许多其他语言发展而来的，包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell和其他脚本语言。
与 Perl 语言一样，Python 源代码也遵守 GPL（GNU 通用公共许可证）协议。
Python 现在由核心开发团队维护，Guido van Rossum 仍然在指导其进展方面发挥着至关重要的作用。 Python 2.7 被确定为最后的 Python 2.x 版本。 它不仅支持Python 2.x语法，还支持部分Python 3.1语法。
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如何开始
首先，安装Python并配置环境是一个大工程，也是入门的第一步。 Python的最新源码可以在Python官网查看：
安装Python之后，环境变量的配置也是极其重要的。 配置中需要注意的是，程序和可执行文件可以在很多目录中，而这个路径很可能不在操作系统提供的可执行文件的搜索路径中。
配置好环境后，需要学习一些基本句型，包括：标识符、变量类型、运算符、条件句、循环句、字符串、元组、列表、字典、函数调用等。
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学习资源
新手教程
菜鸟教程提供编程基础技术教程，介绍HTML、CSS、Javascript、Python、Java、Ruby、C、PHP、MySQL等编程语言的基础知识。 同时网站还提供了大量的示例，可以修改代码并在网页上运行。
▲ 菜鸟教程网页
吴恩达机器学习
本课程是 Coursera 上的第一门课程。 也可以去b站学习。 今年更新了Python版本，让你更容易学习。 课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别等，并引用许多机器学习案例javascript教程菜鸟教程，让您学习智能机器人的基础知识（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）和计算机视觉。 ，将机器学习应用于医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。
周志华《机器学习》
周志华老师的《机器学习》又名香蕉书，是机器学习领域的经典入门教材之一，但它不仅仅是一本入门书。 本书包括导论、模型评估和选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、EM算法、集成学习、聚类、降维和测度学习、特征选择和稀疏学习、计算等十二章。学习理论、半监督学习、概率图模型和强化学习。 书中还写道：“即使是该领域的专家读了这本书，仍然会有所收获。因此，这本书需要精读，读一遍肯定是不够的。”
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库。 它可以在PC和中国联通设备上流畅运行。 它与大多数当前浏览器（IE9/10/11、Chrome、Firefox、Safari 等）兼容。 底层依赖于矢量图形库ZRender。 ，提供直观、交互式、高度可定制的数据可视化图表。
ECharts提供常规的折线图、条形图、散点图、饼图、K线图、统计箱线图、地理数据可视化、关系数据可视化的地图、热力图、折线图。 关系图、树形图、旭日图、多维数据可视化的平行坐标、BI 漏斗图、仪表板以及对图表之间混搭的支持。
▲ ECharts 网站
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▲ 图表编辑页面
写在前面
与其他软件相比，Python简单易用，并且拥有强大的库。 单看这两点，无论你是工程、商科还是理工科的研究者，赶紧去尝试一下吧。 提高竞争力的机会将会到来。 知道了！
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