Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言。Python的中文释义是：巨蛇，大蟒。Python的特点： 简单Python是一种代表简单思想的语言。 易学Python有极其简单的语法。 免费、开源Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。 高层语言使用Python编写程序时无需考虑如何管理程序使用的内存一类的底层细节。扩展资料：Python的风格：Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的Python格言（称为The Zen of Python）里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do 这正好和Perl语言（另一种功能类似的高级动态语言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。参考资料：百度百科-Python
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。中文名字叫爬虫。一、优点1、简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。2、易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 [5] 。3、速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 4、免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。5、高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。6、可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNXVMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。7、解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。8、面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。9、可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。10、可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。11、丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。12、规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。二、缺点1、单行语句和命令行输出问题：很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in path:print i。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个py文件。2、运行速度慢：这里是指与C和C++相比。参考资料：百度百科_Python
Python也是计算机语言，相对Java来说，Java前景更好，像Java这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，0基础学习Java是没有问题的，关键是找到靠谱的Java培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面： 师资力量雄厚要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业java技术性，也许的技术专业java技术性则绝大多数来自你的技术专业java教师，一个好的java培训机构必须具备雄厚的师资力量。 就业保障完善实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向java学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。 学费性价比高一个好的Java培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的Java教师领导并由Java培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。希望你早日学有所成。
python 是一种计算机程序设计语言。信息时代，计算机无处不在。程序设计语言，就是人类用来跟计算机沟通，编写可以执行的程序的一种特殊的“语言”。不同的国家、人种，说不一样的话比如中文、英语、日语、法语。计算机的世界，也因时代、用途等因素，诞生了各种各样的语言。PYTHON，就是其中的一种。作者：三角猫，来源：简书。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。扩展资料：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。参考资料：百度百科-Python
用语音处理的库楼主找找pydub 提供了简洁的高层接口，极大的扩展了python处理音频文件的能力，pydub可能不是最强大的Python音频处理库，但绝对是Python最简洁易用的音频库只要，非要说有什么弊端，大概只有高度依赖ffmpeg，Linux安装起来不太方便吧。
[paɪθən]这个是英语的音标，按照读就可以了。
1、python怎么读：英[paθn],美[paθɑn] 2、蟒;蚺蛇; 3、[例句]Onmysystem,it'sat/usr/bin/在我的系统中，它位于/usr/bin/python。 4、[其他]复数：
python的读法：英式发音为['paɪθən] ；美式发音为['paɪθɑːn] 。 发元音时，气流从肺部通过声门冲击声带，使声带发出均匀震动，然后震音气流不受阻碍地通过口腔，通过舌、唇的调节而发出不同的声音。发元音时声带必然震动的叫浊元音。有些语言发元音时声带不振动，发出清元音。发辅音时，气流受到发音器官的各种阻碍，声带不一定振动，不够清晰响亮的音素叫辅音。气流从肺里出来不一定振动声带，通过口腔时受到一定的阻碍，这种主要依靠阻碍发出的音叫辅音。相关概念：半元音（semivowel）：语音学上指摩擦似有似无，发音方式上与元音相似，介于元音和辅音之间，时长较短且被视为辅音的音。如普通话衣yī、乌wū 中的 y、w。半元音往往有对应的元音。半元音属于近音。流音（liquid）：不属于半元音的近音。如普通话流liú 中的 l 。近音（approximant），即接近音、无擦通音：发音时两个发音部位彼此靠拢，有足够空间予气流流动，产生的湍流较弱。（如果发音部位收窄程度加剧，湍流会产生，形成擦音。）半元音和流音都属于近音；近音属于辅音。
这种同时读取是不行的。 你可以将文件所有数据读入内存，然后处理，然后保存到一个新文件中。 （最后保存的过程中，你可以删除原文件，然后新文件使用相同的文件名）
numpy中py是python的缩写，所以应该发num-pie
深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。 难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： @王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 (豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。 难易程度：中。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 难易程度：中上。 数据挖掘导论 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。 The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础 (豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 难易程度：难。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。 难易程度：难。 Pattern Recognition And Machine Learning 经典中的经典。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。 Bayesian Reasoning and Machine Learning 看名字就知道了，彻彻底底的Bayesian学派的书，里面的内容非常多，有一张图将机器学习中设计算法的关系总结了一下，很棒。 Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 Probabilistic Graphical Models 鸿篇巨制，这书谁要是读完了告诉我一声。 Convex Optimization 凸优化中最好的教材，没有之一了。课程也非常棒，Stephen老师拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！ Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。 Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强，用pandas做数据分析！ Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。
入门读物：1、 深入浅出数据分析 ：这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 2、啤酒与尿布 ：通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 3、数据之美 ： 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。4、数据分析： SciPy and NumPy ：这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。 5、Python for Data Analysis ： 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！ 6、Bad Data Handbook ：很好玩的书，作者的角度很不同。 适合入门的教程： 1、集体智慧编程：学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 2、Machine Learning in Action ： 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师已经翻译这本书了 。3、机器学习实战 ：这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ 4、Building Machine Learning Systems with Python ：虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。 5、数据挖掘导论 ： 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。 6、Machine Learning for Hackers ：也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。
我分享一下4本比较好的电子书（3本中文1本英文）先看《python科学计算》，里面有这4个模块的讲解，条理很清晰（里面还有tkinter等其他内容，不想看的话可以不看）然后《python金融大数据分析》《利用python进行数据分析》两本根据自己的需求选择一本来学习吧（如果对金融方面没有需要的话，建议学后者。如果能两本都学了就更好了，不过我自己还没学完啊(lll￢ω￢)）《Mastering pandas for finance》这本书对pandas讲得很好，比网上那些什么“1小时搞定pandas”之类的好多了，不过没有中文翻译版。虽然是全英文，但如果题主英语基础还好的话，是可以学习的，不会看得很费劲。链接： 密码：3qkr满意的话能赏点分么~
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。