今天給各位分享會python有必要學perl嗎的知識，其中也會對為什么國內很少用perl語言進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
Perl、PHP、Python、Ruby對于入門的Linux運維來說，哪個更易學
我覺得作為一名運維，你首先要掌握shell腳本語言，這門語言是你不得不掌握的，也是你的基礎。
其次，我建議你掌握Python，并不是別人所說的什么“人生苦短，我用Python”，我一直堅定的認為合適的場景選擇合適的編程語言。
Python具有極其豐富的針對運維的第三方庫，有大量的實際經驗可以借鑒。雖然運行效率不是太高，但針對于運維場景，高的開發效率遠比稍慢的運行效率更重要。
希望對你有所幫助。
為什么Python是入行人工智能的首選語言
人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，如今，你要是不懂點AI、機器學習和Python都不好意思說你是現代人。那么為什么Python是入行人工智能的首選語言？Python究竟和人工智能什么關系？為什么人工智能把Python也給帶火了？今天就給大家簡單介紹下。
先來上兩張圖人工智能和Python的圖。
從上圖可以看出，人工智能包含常用機器學習和深度學習兩個很重要的模塊，而下圖中Python擁有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的庫，像pandas、sklearn、matplotlib這些庫都是做數據處理、數據分析、數據建模和繪圖的庫，基本上機器學習中對數據的爬取（scrapy）、對數據的處理和分析（pandas）、對數據的繪圖（matplotlib）和對數據的建模（sklearn）在Python中全都能找到對應的庫來進行處理。
所以，要想學習AI而不懂Python，那就相當于想學英語而不認識單詞，所以，Python學起來吧。
那要想學人工智能，想學Python，哪些東西要學習呢？下面給大家簡單介紹下：
首先，你要學Python如何爬取數據，你要做數據分析、數據建模，起碼你要有數據，這些數據來源有多種方法，但是很多都來自網絡，這就是爬蟲。
爬蟲：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，這些庫都是寫網絡爬蟲需要使用到的，好好掌握這些東西，數據就有了。
然后，有了數據就可以進行數據處理和分析了，這個時候，你需要用到數據處理的一些庫。
數據處理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，這些庫分別可以進行矩陣計算、科學計算、數據處理、繪圖等操作，有了這些庫，你就可以一步步開始把數據處理成你需要的格式。
接著，數據符合你的格式以后，你就需要利用這些數據進行建模了，這個時候你用到的庫也有很多。
建模：nltk、keras、sklearn，這些庫主要是用于自然語言處理、深度學習和機器學習的，把這些用好了，你的模型就構建出來了。
最后，如果你的項目是基于Python開發的線上系統，你還可以學一學Python的Web開發，這樣，你做的模型還能直接用在線上系統。
Web開發：django、flask、tornado，這些庫搞明白了，你Web開發也就搞定了。
以上只是你入門要學習人工智能所要掌握的一些基本的庫，要想真正使用起來，你可能需要花費很多時間去研究和學習這里面的每一個細節。
不過，有句話叫“人生苦短，我用Python”，之所以這么說是因為Python在實現各個功能的時候要遠比其他語言簡練的多，很多功能在Python中只需要一行代碼搞定，但是在Java中你可能需要寫好多好多代碼才能實現。
就拿一個簡單的例子，讀寫文件來說吧：
Python讀寫文件：
Java讀寫文件：
各位學習人工智能的同胞們，你們看到了吧，就是一個簡單的讀寫文件，Java的操作要比Python復雜太多太多！
在真實的工作中，我們需要做的事情是把大量的精力集中在數據上、數據分析和理解上，而不是花費30%-50%的時間去寫代碼，Python不光是提供了機器學習所需要的一切工具庫，還能讓你專注在數據處理和分析上，所以，要學習和進入人工智能行業的話，好好學習Python吧，騷年！
最后，附上一張今年語言排行榜。
如果你想在AI這個行業混，就要用Python。人生苦短，趕快讓Python來點亮你的高薪人生吧！
如果你想快速學會Python，就來千鋒武漢Python培訓機構。千鋒武漢Python培訓課程培養學生設計架構和思路，面試和工作中更適合復雜的開發環境。而且課程內容全面涵蓋前端、后端、爬蟲、數據挖掘、人工智能等課程，致力于培養Python全能工程師。
c語言perl 先學哪個
從學習的角度，C標準C，幫你打好作為一個計算機人的基礎。但是，你要是急著寫應用，例如web應用的話，直接上python也行，python上手容易，但是要學好也不見得容易，要比C難。C的內容少，python的內容多。后面的語言忽略。
做DBA，到底是學python好，還是學perl好
同樣是懶散運維表示。
選python。兩種我都曾經用過。1。可以肯定使用py的人越來越多，因為入門相當容易，這適合你的腳本被其他人理解，或者共同維護。
2。就功能性來說，其實腳本語言都差不多。但是py有更好的調試機制，perl語法可以說約束太寬，我是覺得語法太隨意，規范化的py看起來更簡單易懂，py在面向對象的寫法上更容易。
3。兩個官方文檔我都看過，perl內容沒有py完整，perl有些地方很簡單的帶過。當然py2跟3有些差別，但是不大，perl6跟perl5的差別更大呢。
4。py作為很多開發項目的輔助語言現在來說會更流行一些，不管是github還是其他地方。所以，你能找到的幫助，解決問題的思路也比perl廣。
學習Python很吃力，是不是可以放棄編程
學習python很吃力，是不是可以放棄編程？
★萬事開頭難，知難而退的放棄是你自己的權利，任何人無權干涉你的選擇。
吃得苦中苦，方為人上人，一個人如果遇到稍微動一動腦筋的事情就打退堂鼓，說明你自己沒有多大出息之人。一般學習python編程課程需要2~3個月的時間，這并不是每一個人的時間，僅僅只是一個大概參考值。因為這種零基礎入門編程，對于沒有毅力的人來說，你學習的python為了干嘛，分分鐘決定了你的學習時間；比如你想做技術、測試、程序員等等，那對你的python水平要求會更高，你要學習的內容也就越多，所花的時間也就越長；再者每一個人學習情況不一樣，有的人學得快，有的人更習慣慢慢吞吞琢磨。最主要的是不要盲目求快，掌握扎實基礎知識最重要，因為任何一門知識里面還是比較深奧的，對于沒有學習興趣也是說了也沒有用。
大多數Python基礎教材都是圍繞數據類型如字符串、數值，數據結構如列表、字典、元組，條件判斷if語句，for循環和while循環，以及函數、類等Python最基本的知識。如果是想加入大熱的AI大軍中，那么你就需要掌握Python的機器學習庫scikit-learn，TensorFlow、Keras、Theano、Caffe等機器學習框架，當然你可以只選擇其中一個，不要貪多。
關于會python有必要學perl嗎的內容到此結束，希望對大家有所幫助。
