导师喜欢python

⑴ 为什么写爬虫都喜欢用python

python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有着丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。
作为一门编程语言而言，python是纯粹的自由软件，以简洁清晰的语法和强制使用空白符进行语句缩进的特点从而深受程序员的喜爱。使用python来完成编程任务的话编写的代码量更少，代码简洁简短可读性更强，一个团队进行开发的时候读别人的代码会更快，开发效率会更高，使工作变得更加高效。
这是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，相比于其他静态编程语言，python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。此外，python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。这也就是为什么python被叫作爬虫的原因。

⑵ 杨淑娟python老师讲得怎么样

讲得好。杨淑娟python老师讲得好是因为。
1、讲课容易理解。杨淑娟python老师是Python技术专家，把晦涩的专业名词生动形亏春象的讲出来，讲课很容易就听懂了。
2、讲课经验丰富。杨淑娟python老师是数销笑据库技术专家，从事了近10年的销斗耐教育培训，培训学员上万人次，有着丰富的讲课经验，2016被腾讯教育评为教育培训界的“中国好老师”。所以杨淑娟python老师讲得好。

⑶ 为什么大数据选择python

大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?
如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。
Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。
对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。
为什么是Python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证;和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

⑷ python的用途和优点

python的用途：

python也是一门程序语言。能写各种各样的程序。

优点：

1.支持OOP编程 从根本

上讲Python仍是一种面向对象的语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易 没有C++、Java那样复杂，但不必做Python下OOp高手，够用即可。

2. 免费Python的使用是完全免费的，您可以从网络上免费下载、安装使用， Python上的其他程序包，也可下载安装使用。 Python的免费的同时又有很多的的社区对用户的提问提出快速的技术支持，学习和使用Python技术不再是一个人在战斗！

3. 可移植性 Python的实现是用ansi c编写的，可以运行在目前所有主流平台上，手机、pad上均可运行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4. 功能强大 从特性的观点上看，Python是一个混合体，他丰富的工具集使得他介于传统的脚本语言和系统语言之间。

拓展资料：

设计定位

Python的设计哲学是"优雅"、"明确"、"简单"。因此，Perl语言中"总是有多种方法来做同一件事"的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是"用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事"。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(script language)，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，很多人还把Python作为一种"胶水语言"(glue language)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

⑸ 为什么说Python可能是最受欢迎的编程语言

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，
读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不
同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才
使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行
模型验证；和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟
度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为
Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题.

⑹ 为什么从事大数据行业，一定要学习Python

你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。