Python越来越热，随着大数据和人工智能的兴起，Python将会继续热。
2022年7月，Python依旧占据Tiobe榜首位置，属实是“霸榜”编程语言。
不仅如此，Python在其他排行榜中，也是常年占据榜首或者前列位置：
在2022年Githut统计数据中，Python排名第一；
2022年上半年RedMonk常规编程语言排名中，Python排名第二；
在DevJobsScanner 开发人员就业市场统计数据中，Python排名第二；
2022年7月PYPL编程语言流行指数中，Python以28.38%的份额，强势占据第一！
Python开发工程师在一线城市北京的均薪高达22.8k！据《大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》分析，2022年全国Python人才缺口高达248万人！
Python 主要用于自动化RPA技术、网站开发、数据分析、人工智能、云计算等技术领域，近年来势头强劲，备受开发者青睐。
作为编程语言，说白了也就是一门机器能听懂的语言。
打个比方，计算2+3=？机器语言需要控制计算机依次完成以下操作：
高级语言先将指令翻译成机器语言101010....编程电信号传输给计算机；
将位于内存空间位置在 0x0001 的数据信号加载到 CPU 中；
再把位于内存空间位置在 0x0010 的数据信号也加载到 CPU中；
在 CPU 中，对这 2 个数做求和操作（由一种更为复杂的逻辑电路实现）；
将结果信号存储在位置为 0x0011 的内存空间；
再由高级语言翻译出来显示在输出设备上，如显示器等。
使用编译器将自身转换成机器语言的高级语言，通常称为编译型语言；
而使用解释器将自身转换成机器语言的高级语言，称为解释型语言。
Python 就是一种解释型编程语言。
有的编程语言要求必须提前将所有源代码一次性转换成二进制指令，也就是生成一个可执行程序（比如 Windows 下的 .exe 文件），比如C语言、C++、Golang、汇编语言等，它们都属于编译型语言，使用的转换工具称为编译器。
有的编程语言可以一边执行一边转换，需要哪些源代码就转换哪些源代码，不会生成可执行程序，比如 Python、JavaScript、PHP、Shell 等，这类编程语言称为解释型语言，使用的转换工具称为解释器。
Windows下的.exe文件就是CPU可识别的机器码文件。
那么编译型语言和解释型语言到底有什么区别呢？
首先，编译型语言不能跨平台运行，例如C++等开发编译的.exe文件在Windows下没有问题，拿到Linux平台上就不能运行，或者需要很麻烦的特殊处理才可以。
解释型语言因为有解释器这个中间环节，一次开发的源码在很多平台上都可以运行。
其次，从执行效率来讲，解释型语言因为是边解释边运行，所以效率显然没有编译型语言高。
但是，对于中小企业的应用来说，1毫秒和10毫秒有什么区别呢？
我们国家很多中小企业软件普及率并不高，究其原因是开发成本过高。
如果人人都会一点点编程技术，那将极大地推动软件在工作中的应用，特别是自动化技术和人工智能的应用。
这将为中小企业节省大量的人力物力，加强企业的核心竞争能力。
Python的开源特性，注定了免费的力量是强大的。这也是中小企业最喜欢它的地方。
Python 的开发团队为其设计了各种丰富而强大的库，利用这些库，程序员可以把使用其它语言制作的各类模块（尤其是C语言和 C++）很轻松地“黏连”在一起，因此 Python 又常被称为“胶水”语言。
从整体上看，Python 语言最大的特点就是简单，该特点主要体现在以下两个方面：
1、Python 的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手。
2、和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。
说实话，学习Python，你只要具备初中以上的数学知识，基本上就可以很快开发一些对工作有用的简单程序。
由于人工智能、大数据等行业的发展，使得 Python 近几年增长迅猛，甚至把 C 语言、C++ 和 Java 甩在身后 ，成为编程语言排行榜冠军。
我们来看看，Python 历年来市场份额变化曲线：
显然，Python已经站在风口上了！
错过了 C/C++ 的 PC 时代，又错过了 Java 的互联网和智能手机时代，你还想错过 Python 的人工智能和大数据时代吗？
简单就是 Python 的巨大魅力之一！比如要实现某个功能，C语言可能需要 100 行代码，而 Python 可能只需要几行代码。
因为C语言什么都要得从头开始，而 Python 已经内置了很多常见的功能，只需要导入包，然后调用一个函数即可。
如今，人工智能已经无法离开 Python 的支持，总结原因大致有以下几点：
目前世界上最优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；
微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持；
Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。
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关于Python技术储备
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一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、Python视频合集
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、Python练习题
检查学习结果。
六、面试资料
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