异步编程语言
cysgjj时间2024-03-15 12:44:20分类编程语言浏览46
JavaScript、CSS、SQL和HTML到底算编程语言吗？
您好，很高兴回答您的问题。
您说的以上几个，JavaScript是比较常规的编程语言，SQL编程相对限制比较窄，只是对数据库方向的。而CSS和HTML虽然也是像代码一样，当时只能把他们当做标记语言。因为他们只是对文件的描述，真正解析他们的还需要程序去解读，所以他们不是编程语言。实际上编程语言应该具有逻辑性，能定义变量，能定义循环啊什么的，可以实现并解决一些常规的问题。
希望我的回答能帮助您，欢迎关注。
要解释这个问题，首先要理解“程序”这两个字，可以理解为：过程、次序，也就是指令序列。顾名思义，所谓编程语言，就是能编写程序的语言，所以它的最终输出一定是计算机能执行的指令序列。计算机中，执行指令的地方是CPU，如C语言、J***a、JS这些，都有最终能向CPU发送指令的代码。
而HTML（超文本标记语言），只是写了一段放在存储器里的文本文件，它本身里面的内容并不是描述CPU要执行什么动作，而是根据HTML的规范写的一段格式化的文本，供提取它的那个部件（对HTML来说通常就是浏览器）按照规范（我的理解就是一种协议）来进行渲染，通过这种方式生成便于人类阅读的电子文档；其中CSS就负责描述渲染成什么样子，比如颜色、大小、形状等等，从这个角度理解，CSS和HTML称不上是编程语言，类似的文本标记语言还有XML、Latex等等。一段HTML放在计算机里，甚至可以理解为doc文档，都是需要用特殊的程序来解释，才能呈现出最终用户想要看到的形式。
J***aScript和SQL不仅仅是编程语言了，而且是重要的编程语言，从最近TIOBE排行榜也可以看出来，二者都在前十名了。
J***aScript是浏览器端最重要的编程语言，特别是进入Web2.0时代以后，页面的逻辑、交互、请求都是靠J***aScript来完成，但是不要以为J***aScript只可以做客户端开发，它也是可以做服务端开发的，特别是由于天生具有异步性的特点，可以开发出性能非常高的服务端程序，有兴趣可以去了解下node.js。
SQL，结构化查询语言(Structured Query Language)，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
python是学什么的？能做什么？
Python是一个万能工具。不论你是不是IT工作者。熟练的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。
你可以利用pandas python 库来处理excel文件，做数据分析和报告。比如下面这样的一个excel。
你可以用一句python就可以读出来：
sheet = pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出来是这样的：
之后你就可以很方便的用python来分析和操作这个excel了。
Python与J***a语言一样，都是高级语言，他们不能直接访问硬件，也不能编译为本地代码运行。除此之外，Python几乎可以做任何事情。下面是Python语言主要的应用前景：
Python语言可以开发传统的桌面应用程序，Tkinter、PyQt、PySide、wxPython和PyGTK等Python库可以快速开发桌面应用程序。
2. Web应用开发
Python也经常被用于Web开发。很多网站是基于Python Web开发的，如豆瓣、知乎和Dropbox等。很多成熟的Python Web[_a***_]，如Django、Flask、Tornado 、Bottle和web2py等Web框架。可以帮助开发人员快速开发Web应用。
3. 自动化运维
Python可以编写服务器运维自动化脚本。很多服务器***用Linux和UNIX系统，以前很多运维人员编写系统管理Shell脚本实现运维工作。而现在使用Python编写系统管理，在可读性、性能、代码可重性、可扩展性等几方面优于普通Shell脚本。
4. 科学计算
Python语言也广泛地应用科学计算，NumPy、SciPy和Pandas是优秀的数值计算和科学计算库。
5. 数据可视化
Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。
如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。
Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。
我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，J***a的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。
Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、J***a、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。
其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。
在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。
但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。
其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。
这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。
中公优就业的Python培训的学习时间分成两个阶段，第一个阶段就是Python的基础知识学习，可以自己做一些小程序来玩一玩，第二个阶段主要是更深入的Python学习，可以通过这个技能来找到合适的工作。
初级Python掌握阶段学习时间：
如果大家是零基础选择自学的话，一般所学的内容如下，这个期间主要学习的内容是常量、变量的应用，运算符的了解和使用、流程控制的使用、函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等， 掌握Python编程语言基础内容、OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题。
根据个人的理解能力和时间安排，所需要的时间也是不同的一般都是5个月左右或者是更多。
如果是已经有其他程序语言的基础，那么所需要的时间也是会大大的减少的。
深入Python学习时间：
深入学习的时间一般都是更久了，所有的知识一般都是入门会简单一点儿，之后想要继续深入学习所消耗的时间和精力也是会增长的，例如接下来要学的爬虫技术、人工智能方向都是需要时间进行学习的，需要好好加油哦
一个非常好的问题。Python是一种跨平台的解释性脚本语言，随着版本迭代和功能扩展，由最初用于编写自动化脚本，到现在越来越多被用于大型的项目开发。
Python在AI算法领域是主流开发语言，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用Python编程的程序员越来越多。
将Python学习过程分为3个阶段分别解释一下。
1，首先要学习Python语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上***很多。
2，结合工作内容或者兴趣方向，学习常用框架，比如Django是应用广泛的开源框架，注意学习时要挑选常用的Top3，不仅学习资料多，还有同事朋友交流分享。
3，随着学习进阶，逐步在工作中积累项目经验、提高技术水平，持续学习。
Python语法灵活、功能强大、使用方便，在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：
python一般用来做什么？
Python是一个比较完善的开发语言，既能做验证模型又能做落地项目，所以Python用来写大型项目是没有问题的。而且Python作为Web开发的三大传统解决方案之一，在Web开发领域也有很多经典的解决方案，所以Python做大型项目不仅没有问题而且还有很多成功案例。
我是通过机器学习项目的研究才开始接触并使用Python的，大概在4年前一次学术交流会议上，一个研究机器学习的同行跟我推荐使用Python，我当时还是使用J***a做开发语言。在使用Python做算法实现之后，我确实感受到了Python在机器学习方面做的比J***a要更好，尤其是Numpy、matplotlib等库的支撑使得Python在很多算法实现上都非常简洁。我曾经做过一个对比，一个同样的算法（朴素贝叶斯）如果使用J***a来实现需要200行，使用Python只需要50行，虽然这一个对比不能完全否定J***a，但是带来的方便却是实实在在的。
目前我正在使用Python做一个智能诊疗方面的项目，简单的描述一下就是通过机器学习来完成患者治疗方案的推荐，***医生做出更合理的治疗。通过大量患者数据的整理和分析，不断训练算法最终得到一个比较合理的分析结果。目前已经整理出来了20余万条数据，而且这些数据正在不断的增加，通过这些数据的分析和处理能更好的服务于医生和患者。
其实我最早听说过Python在项目中的应用是在2010年左右，我一个学生在美国读书，当时他在做一个电子商务网站，他告诉我他使用的就是Python语言。目前他在亚马逊云计算部门做研发，我们也经常做一些技术方面的交流。
我在头条上写了关于Python的系列学习文章，感兴趣的可以关注一下，如果有Python方面的问题也可以私信我。
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