点击编程语言
![cysgjj](http://www.wnpsw.com/zb_users/avatar/0.png)
非计算机专业学编程选哪种语言入门比较好?
C++吧,呵呵,能锻炼你的思考力,不仅学了语言,还学会了编程。
学编程不是学门语言就会的,计算机原理,操作系统,设计模式要不要也学学?
C++学会,学其他语言更容易。
等你以后,学会整个计算机科学,那么语言只是次要工具,当你工作中需要那种语言,你不用特意去学,边用边学也就会了,工具而已。
计算机编程语言种类繁多,对于一个初学者而言选对入门语言是非常重要的,尤其是非计算机专业学编程。
我是一名北漂十年的软件开发工程师,当时学习编程的时候入门语言是C#面向对象语言,不过现在被热门语言java抢去大部分市场,就业难度有所增加。除Java外近几年python热度也是不断上升,JAVA是目前市场最大、应用最广泛的编程语言,没有之一,但从学习难易程度上讲Python比J***a要要更容易入门。
01 编程语言排名
这是2019年编程语言排行榜TOP10:
从排名可以看出J***A排第1,Python排第3,排名第2、第4的C和C++是比较底层的编程语言,适合开发底层服务和系统,在应用开发当中使用很少,而且比较难,不是入门的首选。
排名就代表一定的市场,也就意味着未来的就业机会更多。所以,我推荐入门学习J***A语言。
02 学习难度
Python虽然入门比较简单,在大数据、人工智能领域的最热门的语言,但学好Python容易,想学好人工智能就难了,需要深厚的高等数学基础、线性代数、概率论等。
J***a虽然入门略微难一点,只要你有兴趣、有学习态度也不必担心,可以在网上找一找基础课程,试着感受一下。学过J***a的人将来再想学习Python语言,基本上手到擒来。
希望对你有用!
欢迎关注@阳光编程 为您分享更多编程实战经验。
如果你想从事程序开发,那么选择J***a,可从事的开发领域是大数据,后端等,选择Python的话,可从事的领域主要是数据分析,深度学习,机器学习,相对来说后者更有前景!
推荐Python
- Python语言简单易学。Python语言既有函数式语言的简单性又有面向对象语言的灵活性,所以对于初学者来说,学习Python是相对比较容易的,即使没有任何编程语言的基础也可以通过一段时间的学习顺利掌握Python。同时,Python语言的开发环境也比较容易搭建,这也方便了初学者。从语言自身的角度来说,Python语言完全可以通过自学来掌握。
- Python语言有大量的库可以使用。Python语言一个重要的特点就是可以通过各种库的使用来降低开发难度,比如在机器学习领域就有Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库可以使用,使用这些库不仅能够降低开发难度,同时也会提升开发效率。
- 发展方向多。对于Python语言的初学者来说,未来的发展方向可能并不确定,而由于Python语言的应用领域比较广泛,生态环境也比较健全,所以可以根据自己的兴趣爱好灵活选择发展方向。目前Python语言在大数据和机器学习领域的应用比较常见,这也是比较热门的方向,当然也可以选择Python进行各种后端服务开发、嵌入式开发和Web开发,Python从事Web开发也是比较常见的。
如果做网站的话,就建议学html+css这是入门的,所有的网站都是用这个写的。网上有不少视屏,建议看韩顺平的PHP从入门到精通视频教程 前面是讲html+css的后面才是PHP
然后感觉进阶的时候要学PHP,所以建议上面的视屏一起看完
下面还得看看js也就是javascript,这个可以看看智能社的视屏。
python编程语言,在金融领域有[_a***_]应用场景?
Python在金融领域有哪些应用场景:
主要是分析学,在网络和金融这样的领域有了很突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据的手机,数据管理以及数据分析,可以实现结论用作与商业决策、业务需求分析等等;在这个目录当中我们不过多的提那些python语言实际应用中的细节,在下一个目录里面说。主要在这讲些例子:
MonteCarlo模拟:通过MonteCarlo这个模拟来得到一组随着时间变化的股票指数,将选择的结果作成一张图,可以计算欧式期权的价值。这里是通过数值期权定价以及value-at-risk奉献管理以及信用价值调整的基础。
技术分析:这也是在金融领域的必备技能,也就是通过之前的数据分析,完成对一个有科学数据依托的交易进行策略的回测。专业的投资者和一些业余的投资者通常会使用这类的投资分析。
可能有些小白发现有些不懂了,没关系。这里只是了解一下在金融领域我们依托python的话需要做什么。不懂就提问题,首先不懂的是金融学,不知道最基础掌握的是什么。最后的时候会给大家推荐金融学的书籍。还有不懂的是上面说的什么隐含波动率还有模拟以及如何数据分析。那么下面就来先了解一下python,基本上就可以知道了。
主要做统计处理和预测吧。统计处理以往的数据,结合机器学习等人工智能算法,预测接下来的趋势吧。就以股票来说吧,每天的交易量很多很多,历史记录也很多,是涨还是跌,显然,如果让人去分析,得花费很长时间,而且这个人必须有相当的经验才行,而python主要做的就是这方面,用电脑替代人去做数据的计算和预测,这样效率明显会提高,而且分析的更全更具体,所以总得来说,在金融领域,python主要做的还是统计和预测。
这里简单介绍一下,分为3个方面,分别是爬虫获取数据、数据可视化和数据分析处理,主要内容如下:
1.爬虫获取数据:python爬虫的库很多,像urllib,requests,bs4,lxml等,我们可以借助这些爬虫库快速爬取我们所需要的金融数据,像股票、基金等数据。当然,你也可以利用现成的库—tushare,一个免费、开源的python财经数据接口包,实现了股票等金融数据从***集、清洗到存储的全过程,使用起来非常方便,下面我简单介绍一下这个库的安装和使用:
安装tushare,这个在cmd窗口输入命令“pip install tushare”就行,如下:
安装成功后,我们就可以进行简单测试了,代码如下,获取股票日线行情数据,这里以新接口为例:
点击运行程序,成功获取到股票开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据,当然,你可以可以获取复权行情、复权因子等,都可以,详情可参考***介绍:
2.数据可视化:python的数据可视化库很多,除了经常使用的matplotlib外,还有seaborn,pyecharts,ggplot等,使用起来很不错,下面我结合上面的tushare库和mpl_finance库简单绘制一下股票K线图,步骤如下:
安装mpl_finance库,这个与上面的安装类似,直接在cmd窗口输入命令“pip install mpl_finance”就行,如下:
金融领域中使用python语言大致分为两个方向:
1.数据分析方向:利用python庞大的开放***进行交易行情分析,量化分析,客户画像,实体关系客户分析,机器学习等大数据,流数据分析场景。常用的开源库如tensorflow。
2.IT运维方向:python语言在开源平台搭建,运维工具开发等方面有着明显的优势,同时,python生态圈中还有ansible,Django等成熟的开源产品。这使得运维工程师可以投入更多的精力去实现运维需求,而不是反复“造轮子”。
2018年12月,开源中国编程语言排行榜,python语言已经强势回归第三位,可见python这个开源时代的宠儿焕发着无限生机。
VS Code中如何配置Python、J***a和C++3种编程语言运行环境?
这个配置其实非常简单,Python需要配置一下解释器路径,J***a需要配置一下JDK路径,C++需要单独下载一下G++编译器,下面我简单介绍一下配置过程,主要内容如下:
这里的配置比较简单,只需要安装一下Python插件,再配置一下本地Python解释器路径就行,最后就可以直接编辑运行Python程序了,下面我简单介绍一下配置过程:
1.首先,安装Python扩展插件,这个直接在VS Code中的扩展中搜索就行,如下,直接点击安装就行:
2.接着需要配置一下本地Python解释器路径,主要步骤及截图如下:
首先,点击左下角的“管理”按钮,在弹出的菜单列表中选择“设置”,如下:
接着在设置页面中搜索“Python”,如下,点击下边的编辑选项:
在settings.json文件中设置一下Python解释器路径,如下,替换成本地的Python解释器路径就行:
[免责声明]本文来源于网络,不代表本站立场,如转载内容涉及版权等问题,请联系邮箱:83115484@qq.com,我们会予以删除相关文章,保证您的权利。转载请注明出处:http://www.wnpsw.com/post/16515.html