2019-04-07 19:16:08 佚名

霓裳◆落花瓣◇

作為一名IT行業的從業者，同時也在使用Python從事機器學習方面的開發，所以我來回答一下這個問題。

首先，從Python開始學習是不錯的選擇。

C++語言是C語言的面向對象版本，在繼承了C語言執行效率較高的基礎上增加了對於面向對象編程的支持，由於C++語言具備多重繼承等特點，所以在學習上還是具有一定難度的。目前C++語言通常會用於容器的開發以及多媒體領域的開發，也是目前IT行業內比較流行的編程語言之一。

Python語言隨著大數據和人工智能的發展而受到了廣泛的關注，近些年來Python語言的上升趨勢非常明顯，語言生態逐漸健全，另外Python語言在Web開發、嵌入式開發領域也有廣泛的使用。由於Python語言語法簡單且實驗環境比較容易搭建，所以對於基礎比較薄弱的初學者來說，學習Python是比較理想的選擇。

學習Python語言需要注意以下三方面內容：

第一：選擇一個主攻方向。Python語言用於不同的開發方向需要學習不同的內容，所以在學習Python之前最好先選擇一個主攻方向，當前正處在大數據時代，所以選擇數據分析方向是不錯的選擇。

第二：注重實驗環節。Python語言的實驗環境還是比較容易搭建的，這對於初學者來說是比較重要的。學習Python一定要多做實驗，通過實驗逐漸建立自己的編程思想。另外不同的方向需要了解不同的庫，比如大數據方向就需要了解Numpy、Scipy、Matplotlib等庫的使用。

第三：注重知識結構。在學習Python的過程中要逐漸豐富自身的知識結構，不斷補學相關的知識。以大數據方向為例，通過Python完成數據分析的過程通常要補學一部分數學（線性代數、概率論等）和統計學的相關內容。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！

IT人劉俊明

很高興能回答你的問題

之前學過C++的要慶幸

大學軟件工程大一就會上C語言、C++，而且都是從基礎開始學習，例如：變量、循環、輸入輸出等等，其實這些在其他語言上也有運用。而最難的我覺得就是指針了，我還記得指針是在第八章內容裡，而且指針還涉及到了一些搜索，排序問題。（冒泡排序啊，雙循環挺能繞的！）所以我學的不是很好，後面也學了C#，這個比C++還稍微好一點。現在再學Python，之所以學這個，就是覺得簡單，幾行代碼解決很多問題。比如說，Python爬蟲，你第一次爬的是百度，你下一次要爬知乎啥的，那你直接可以換個地址，那代碼都不需要怎麼改，只需要研究下網頁結構。

學習Python由點到全

我學習Python的時候，老覺得爬蟲好厲害，就先學習了爬蟲，認識了一些解析庫和爬蟲方法。但哎，沒做幾次實戰，就像去學數據分析了，數據分析哎，認識了幾個科學計算庫，數據處理庫哎，就覺得很厲害了，Python好簡單。又想學人工智能，機器學習。但我發現，我是在撿一個丟一個。並且我學院一個東西是興趣出發，我現在做的職業並不是很牛逼的程序員，而是一位科學編程教師。只是熱衷Python，沒事自己可以爬一些電影、視頻、小說啥的。所以以我的經驗，總結幾點：

第一：由點到全

先把python爬蟲學好，學好是什麼概念哎，做到能完全熟悉不同的網頁結構該用什麼樣的爬蟲方法，對於代碼優化，知道該用什麼樣的解析庫更好。比如說：對於js網頁，要不用json解析，要不使用selenium來實現。再就是對於scrapy框架要能熟練運用，我目前還不能很熟悉運用，不會自己寫裡面的一些源碼。只能拿來做一些爬蟲任務。

第二：本職工作

現在是大數據時代和人工智能時代

我建議要往數據分析這一塊來靠，因為做數據分析的不一定懂爬蟲代碼，瞭解爬蟲框架，但一定會對建模、數據計算、處理很理解。這樣的話，你可以在工作得心應手後，直接上一個臺階，去研究科學算法，去往數據建模上走。而且數據分析也是將來的一個趨勢，像現在淘寶上就會推一些你經常瀏覽的東西給你看，像直播平臺（抖音）也是如此。這就是數據分析的魅力體現。