《Python数据科学实践指南》——第1章Python介绍

第1章
Python介绍
本书主要介绍数据科学所使用的工具，但因为每一种语言都有自己的生态系统，而笔者多用Python，所以本书主要会从Python的角度来介绍这些工具。阅读本书的读者，不管之前的基础如何，如果对Python这门编程语言有一定的了解，将能更好地掌握书中内容。可能有很多读者曾经在学校里学过C/C++或是VB，又或者听说过Java、PHP等这样广泛使用的编程语言，初闻Python的时候可能会对这个名字略感陌生，不过这一点并不能阻碍Python成为数据科学领域的“一等公民”。从本质上来说，编程语言都是类似的，即通过计算的方式表达人类大脑中的想法，可能读者现在还想象不出来在电脑上浏览网站的动作是如何转换成公式，并通过电脑进行计算的。这个看似简单的动作其实包含了一系列从低级到高级的抽象，也就是我们常说的算法、设计模式等内容。现在的编程语言有上千种之多，虽然各有各的特色，但是都脱离不了基本的算法和设计模式。很多有用的框架都在多种编程语言上实现过，他们的功能几乎是一致的。不过这些种编程语言中也有着一些明显的区别，表1-1提供了区分不同编程语言的一些维度。
表1-1中灰色部分就是Python所对应的特性。总的来说，Python是一门高级语言，使用者并不需要关心计算机底层是如何工作的。而且Python的使用不仅局限于数据处理，它还可用于Web开发、嵌入式开发等领域，是一门被广泛使用的高级语言。
由于Python是解释运行的，因此并不需要提前编译，省去了大量的麻烦，并且可以在大多数常见的操作系统上执行。