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cysgjj时间2024-07-21 02:47:51分类编程语言浏览98
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！
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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[_a***_]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，在金融领域有哪些应用场景？
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：
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