零基础机器学习Python基础: 关于我为什么要学习Python？-优快云博客

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本文是机器学习系列的开篇，阐述了学习Python的原因，特别是在机器学习领域的应用。Python因其简洁的语法和丰富的库支持，在数据科学和开发领域日益普及。文章提到了Python的版本发展历史，以及它在国内的现状，尽管接纳新技术的速度较慢，但随着人工智能和大数据的兴起，Python需求增加，薪资待遇良好。主要的Python开发方向包括机器学习、数据分析、Web开发和爬虫，这些领域都有较高的市场需求和薪资水平。

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今天这篇文章是零基础机器学习系列的第一篇文章，目前系列目录暂定为：

python基础
机器学习基础
python进阶与实战和机器学习进阶一起写，互相补充学习

好，今天这篇文章就是ML计划的开篇了，我们来讲讲我们为什么要学习Python，不是说的是ML计划吗？不是说要零基础学习机器学习吗？是的，我们是要学机器学习，所以我们要学习Python，因为机器学习是Python语言大火的重要原因之一，以后我们学习机器学习的时候也都是用Python来写。这就像你想学习做一款软件就需要学习Java一样，因为我的朋友“痴海”也写过Python的介绍，比较系统，我也跟他说过得到了转载和引用的授权，所以我下面可能有些地方会摘抄他的，我会在下面注明。

1、Python的高速发展

从1989年的诞生到之后Python 逐渐进入正轨，版本更新迭代也变的越来越快。

1989 年由荷兰人Guido van Rossum于 1989 年发明，第一个公开发行版发行于 1991 年
Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础
Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的 WEB 框架 Django 诞生
Python 2.5 - September 19, 2006
Python 2.6 - October 1, 2008
Python 2.7 - July 3, 2010
Python 3.0 - December 3, 2008
Python 3.1 - June 27, 2009
Python 3.2 - February 20, 2011
Python 3.3 - September 29, 2012
Python 3.4 - March 16, 2014
Python 3.5 - September 13, 2015
Python 3.6 - December 23, 2016
Python 3.7.0a2 - October 17, 2017
Python 3.7.0b5 - May 31, 2018

从 1991 公开发行版到如今 Python 的 3.7.0b5，Python 已经走过了 27 年。而就在今年的 5 月份 Python 成功登顶编程排行榜，成为最流行的编程语言。

2、Python 国内现状

国内对于新技术的接受程度，并没能像国外一样。很多在国外使用非常火爆的技术，但在国内至少要延迟一到两年的时间，才会被各大公司所使用。比如 Kotlin，在 2017 年 5 月 17 日（北京时间 5 月 18 日凌晨）的 Google I/O 2017 Keynote 上，谷歌宣布，将 Kotlin 语言作为安卓开发的一级编程语言。这之后国外的公司在启动新的 Android 项目都把 Kotlin 做为首选语言，对于以前的旧项目也会利用 Kotlin 进行重构。

而国内却没有任何动静。直到 2018 年国内部分公司开始使用 Kotlin，一些做 Android 开发的朋友，应该有不少被要求学习下这门语言。Kotlin 已经是 Android 开发未来的方向。

现在国内对 Python 的态度就像最初的 Kotlin 一样，大部分人还是只停留在表层，知道机器学习和数据分析要用到 Python。具体要说下 Python 都可以应用哪些方面，大部分人都不知道。但市面上 Python 相关的应用还是有很多，比如在国内比较有名的有豆瓣、知乎、金山的测试框架、搜狐的邮箱。

随着这几年人工智能和大数据的大火，市场上 Python 相关的需求也越来越多。我从拉勾网上找了些 Python 相关工作，1~3 年经验薪资待遇还是非常不错平均在 15K 左右。

各国也纷纷布局自己的 AI 战略，美国有谷歌的「Tensorflow」，国内有百度全力布局 AI，国家教育部也正式发布《人工智能基础（高中版）》，这里面都是首选 Python 做为开发语言。

社会上种种信号早已说明，人工智能是未来发展的方向，而 Python 也只会越来越火爆，对应的需求也会越来越多。

3、Python 开发方向

这一点对于我的读者来说可能是比较重要的一点，因为这就是我们为什么要学习Python的理由，Python的开发方向主要有如下几点。

①：机器学习

Machine Learning是AI的一个分支，其他分支还包括计算机视觉、自然语言处理、图像识别、语音识别等。

我在很早的一篇文章里就说了，机器学习的薪资是很高的，最高可达到80K，下面是我去拉勾网上找的截图，大家感受下：

机器学习薪资图

我把本科圈出来的意思是：不要给自己找借口，不要被学历框住了，总有人在利用着自己比你少得多的资源拿到你十倍的薪水！

②：数据分析

得力于Python强大的各种库，可以很轻松的对数据做很多事，包括可视化，数组之间的运算等，所以随着这几年随着大数据的火爆，数据分析这个行业也越来越火，薪水也水涨船高。拉勾网的薪水也非常的不错，10K 是非常轻松。

③：web开发

web 应用被分类归为分布式应用，一般是客户端—服务器结构，所以我们有一部分的代码运行在客户端，另一部分代码运行在服务器。而在 Python 中有非常多的 web 开发框架，比如 Django、CherryPy、Flask、Pyramid、TurboGear 等等。

这些框架能让你快速开发出一个 web 应用，web 开发在市场上是有非常多的需求。在拉勾网的薪资也是很高，平均 15K。

④：爬虫工程师

这也是柠檬不知道改不改写的一个方向，因为不管是数据分析还是机器学习都需要超大量的数据，其实说超大量都不能显示出有多大，所以现在说的是叫“big data”。

所以大家应该能感受到数据的重要性了，爬虫就是来获取数据的。Python 独特的语言特性，使得它非常适合用来进行网站的爬取。人们一提交 Python 有哪些应用，就会想到爬虫。在拉勾网上爬虫的薪资一样很高，平均 10K。下面是在拉勾网上找的截图，大家也感受下：

拉勾网爬虫薪资图

希望大家能抓住机会，站在风口上飞出去。

站在风口上，猪都能飞

总结一下，今天在零基础机器学习系列的第一篇中，为大家介绍了我们以后要用的语言：Python和它的一些优势以及它的发展方向，从这个系列的下一篇文章开始，我们就正式开始我们的零基础机器学习之旅的Python基础篇。

读者福利

小编是一名Python开发工程师，自己整理了一套最新的Python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。如果你也喜欢编程，想通过学习Python转行、做副业或者提升工作效率，这份【最新全套Python学习资料】 一定对你有用！

对于0基础小白入门：