Python语言火不火，集中表现为市场需求及市场的适应性，对于机器学习算法而言，重要的是算法能够快速构建、代码阅读性好、维护简单、上手容易，而Python 很好地满足了这些市场发展的需求。比如现在最流行的机器学习和人工智能技术栈 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch，使用它们就是一份 Python 编程开发工作。具体表现在：!
今天给初学者提供一个学习交流的平台，里面有Python最基础的资料给大家，还有到实战的资料都有！最主要有Python大神给大家解答各种学习中的问题! 希望大家能够踊跃加入，同时也希望大家通过我的帮助能够学好Python![在这里插入图片描述]主讲，爬虫。数据挖掘分析运维，自动化，web，框架，机器学习，算法 pe_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvMG4=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
在数据科学和AI中占据主导地位。
拥有优质的文档和丰富的库，对于科学用途的广泛编程任务都很有用。
设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。
开源，而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区。
有一些很棒的公司赞助商，YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA 都在内部大量地使用 Python，尤其是谷歌；Facebook 开源 PyTorch 后也更有利于Python的推广。
Python应该怎样抓？
随着数据分析师的需求非常大，90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具。给Python从业者以下几点建议：
1、有明确的目标
古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志。
2、有学习Python的系统规划
在此，给大家简单提供一个学习规划：
第一阶段：Python概述与基础
主要是关于Python学习的基础和介绍。
第二阶段：Python数据清洗
主要包括Numpy数组和矢量计算等与Pandas基础&进阶。
第三阶段：Python爬虫
主要学习Python爬虫的知识以及实践等。
第四阶段：Python数据可视化
主要学习使用Matplotlib、Seaborn等包对数据进行探索式分析和可视化。
第五阶段：Python机器学习
主要是关于Python机器学习的一些经典算法与案例实战。
3、学习手段、工具、素材
学习手段基于你对自己的学习要求，要求高无论是学时还是规划都会严格实施。
4、学习心态
第一是坚持；第二是多撸代码；第三一心求错。
最后，祝大家学好Python，出任CEO，迎娶白富美，走上人生巅峰。
