机器学习:Python实践
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2.1 Python

Python是一门面向对象的动态解释语言,简单易学,并且具有很好的可读性。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(White Space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的类库,它常被称为“胶水语言”,能够很轻松地把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)联结在一起。常见的一种应用情形是,先使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分用更合适的语言改写,比如3D游戏对图形渲染模块的性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。目前,在Python的生态圈中存在大量的第三方扩展类库,可以借助这些类库轻松实现项目需求。需要注意的是,在使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些扩展类库可能不提供跨平台的实现。Python目前是一门非常流行的语言,在TIOBE 2017年6月编程语言排名中占据第四名的位置,如图2-1所示。

图2-1

在PYPL各种编程语言的流行程度的统计中,2017年6月Python排在第二名,如图2-2所示。

图2-2

Python是一门动态语言,非常适合于交互性开发和大型项目的快速原型开发。由于Python具有丰富的类库支持,因此被广泛应用于机器学习和数据科学方面。从这个方面来说,利用Python可以将研究项目和生产项目用统一的语言来实现,这就有效地降低了将研究项目转化成生产项目的成本。