python功能？一、Web開發Python有上百種Web開發框架，有很多能成熟的模板技術，你選Python開發Web應用，而且開發效率高，不過運行速度快。二、網絡爬蟲網絡爬蟲是Python比較好具體

python功能？

一、Web開發

Python有上百種Web開發框架，有很多能成熟的模板技術，你選Python開發Web應用，而且開發效率高，不過運行速度快。

二、網絡爬蟲

網絡爬蟲是Python比較好具體方法的一個場景，國際上，google在早期源源不斷地在用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用采集器搜刮網上的內容，現在用Python抽取網上的信息比以前太容易很多了，

三、人工智能

Python有很多庫很比較方便做人工智能，比如pandas,scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網絡的，matplotlib將數據可視化的。在人工智能大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面是主流的編程語言，能得到應用范圍的支持和應用。

四、數據分析

數據分析處理方面，Python有很完善的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有晚熟的模塊也可以中,選擇能夠完成其功能。對此Hadoop-MapReduce和Spark，都可以真接在用Python結束計算邏輯，這無論相對于數據科學家我還是是對數據工程師而言是十分提供了便利的。

五、自動化運維

Python是對服務器運維而言也有極其最重要的用途。的原因目前甚至所有Linux發行版中都那個軟件了Python解釋什么器，不使用Python腳本進行批量化的文件防御部署和運行調整都成了Linux服務器上很確實不錯的選擇。

數據挖掘類職位需要學習java嗎？

本人從事外貿軟件開發工作一年，對數據挖掘也有一些解釋，在這談自己的看法：

是需要數據挖掘的工作是通過對數據通過預處理后，運用數學的手段，發現數據內在的聯系。并且數據挖掘的重點是因為差別的數據和業務場景，設計什么隨機的算法來都沒有達到瘋狂挖掘數據的目的。算法設計出去后要實現方法，在數據挖掘中正確的編程語言是Python和R語言，肯定也可以用java。數據挖掘職位這個可以不學習java，當然學了也沒問題啊，藝多不壓身。

以上是個人的看看，熱情相同的看法，相互交流。

數據挖掘工業界，R和Python到底誰用的比較多？

這兩個工具都很比較方便，不需要太精深的編程能力，都比較適合算法開發，有大量的package供你使用。Python入門簡單點，而R則相對比較比較難一些(純個人感覺上，依據每個人之前的經驗，可能不同的體驗)。R做文本挖掘現在還好像有點弱，當然了它的優點本質函數都給你寫再說，你只是需要很清楚參數的形式就行了，總是除非參數形式不對，R也能“智能地”幫你不適應。這種簡單點軟件更適合是想專注于業務的人。Python甚至都這個可以做，函數比R多，比R快。它是一門語言，R更像是一種軟件，因此python更能旗下出flexible的算法。Python比較適合全面處理大量數據，而R則在這方面有很多感覺力不從心，當然了這么說的前提是是對編程基礎也很好象的童鞋，相對于大牛來說，多靈活運用矢量化編程的話，R的速度也肯定不會太差。論性能，Python介于C/C/Java這些高級語言與R語言之間，確實性能都來不及那些高級語言，只不過像是平時要注意的數據用Python都差不多都能基于，是對性能要求不挑剔的人來說，加上了python你必須按裝numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，還必須完全安裝ipython交互環境，分開來用python直接做計量分析統計函數是沒有函數支持什么的；R是設計和實現統計分析的，性能和效率上要略遜于python。R的優勢在于統計學和數據計算和分析上要環境優越于python。Python語言編程的代碼可讀性高，整體美觀，屬于什么最簡單粗暴性質的，短時間內少量代碼可實現復雜功能；R的語法真是奇怪，各種包當然不信守語法規范，會造成使用過來你經常總覺得很蛋疼；R程序終于看起來好像是沒有Python那你美觀大方。從詳細性方面，我懷疑Python雖然遠遠勝過R。畢竟對其他語言的調用，和數據源的連接、無法讀取，對系統的操作，那就正則能表達和文字處理，Python都有吧著的確優勢。要知道，python本身是充當一門計算機編程語言會出現的，而R本身只不過是出自于統計計算。所以才從語言的國家公綜合教材性來說，兩者差異很大顯著。python是machinelearning領域的人是用較容易。我聽說，做marketingresearch,econometrics,statistics的人甚至還沒有用python的參考自：_8813a3ae0101e631