#完全用python工作
##前言
曾几何时，我是 C/C++的坚实拥护者，花了近乎5000小时在上面，里面的奇技淫巧多如牛毛，令人无所适从，尤其是虚函数、虚继承、指针、垃圾回收等一系列背后原理的东西，总是感觉智商捉急。
Python就完全没有了这些困扰，但坦白的讲，我学python是走了很多弯路的，linux系统一般是自带python的，而windows由于微软对自家C#的袒护，不仅没有自带，而且在windows下使用python也远非linux下那般顺畅。那我为什么还要费这么大的功夫转向python呢？在鱼是最后一个看到水的中也提到了这点，C++越来越不能满足现有开发的需求，庞大、臃肿、学习成本高，收益却不怎么丰厚，远不及新出的语言来的划算，最致命的是设计范式上的缺陷，把所有的工作交给程序员，不断的重复造轮子，它是给机器看的，不是给人看的，如果这种现象不改变的话，不久的将来，C++只能和汇编一样被扔进历史的垃圾堆。
随着C++11和14的引进，C++正在python化，参看C++逐渐python化一文，学习python是大势所趋。看看C、C++、python、Java、php、C#六种流行语言大PK，就能一眼看出python的简洁优雅，随着大数据时代的来临，我为什么说Python是大数据全栈式开发语言，python的地位只会更加稳固。我主要用到数据处理的部分，也就是机器学习的部分，所以后面讲到搭建python环境时请注意自己的用途。
还是再补一刀吧：函数式编程被证明能有效的提高开发效率（全局变量、代码、作用域的问题参考 lua upvalue），面向对象编程坑了一代人。
##为什么非python不可
作为机器学习的实践者, 选择一门称手的编程语言是非常重要的事. 从计算能带, 处理数据, 编写脚本到画图, 写个http服务器分享文件 (看上去很专业，实际在Python里只有一行), 做个网页, 几乎全部需要计算机完成. 但是为了这其中每个不同的目的单独去学一门语言成本简直过于高, 于是需要一个一般用途（general-purpose）的语言,处理所有的事是非常自然的事情.
编程语言的两极是Assembly和Haskell, 一个接近硬件的本质, 一个接近计算的本质. 一个是地狱, 处理着最繁琐最耗神的事情：内存分配, 系统调度, 硬件架构, 各种寄存器A1, B2... 一个是天堂, 优美的写着递归, 高阶函数, lambda表达式, 优美的并行计算(完全不用考虑race condition).
然而我们生活在人间, 所以大规模应用的语言不可能如此纯粹. 两端中间游离着很多general-purpose的语言, C, C++, Java, Ruby, 几乎都能达到我们所有日常的要求. 只不过，这些语言能做的Python都能做，而且Python做得更好。接下来我说明为什么。但是要说明本文的读者不包括写嵌入式，写javascript以及写大型项目对性能要求极高的人（即使是大型项目也可以80%用python，20%用C），当然还有就是java和C++的重度患者。(完全使用XX工作意思不是"所有人都完全使用XX工作”！显然只是部分人。更多的是，非专业编程但是想提高效率的人。比如之前有篇<完全使用*nix工作>，C#，ios开发的人显然就一下也不能用。对于我，linux再好我也只能装在老电脑上交交CS225的作业。当我把mint, opensuse, archlinux装遍了，下一步就是gentoo了的时候，否决它只有一条理由，我笔记本电池不经用，而桌面linux的电源管理...... 感谢我的cpu风扇~!）
首先，我想说的是，为什么不用下面这些大部分人很熟悉的语言：
- C: 你难道指针扎得不疼么? 每天收垃圾很舒服? 键盘上P右边两个键是不是已经按坏了?
- C++: 学C++三年以内请不要说你会C++; 学了三年以上的人, 恭喜你们, 你过去几年浪费的时间我可以拿着香飘飘环绕地球一圈了.
- Java: 不好意思, Java的面向对象对我来说是原子弹打原子。 而且Java7才引进Lambda表达式实在是太晚了, 即使java以后会跟python越来越像, 至于支持真正的函数式编程? 我希望下个末日之前可以实现. 而且有时候我确实需要单行执行的解释器而Java并没有。
- Ruby: Ruby很好，但是你为什么不直接说你只是为了用RoR?
- Lisp: 如果你用lisp, 你平时肯定会用python或者perl写脚本。 而且你会Lisp不去拯救世界还来看这篇文章干什么?! 抽象语法树什么的最讨厌了....
- Perl: 我第一次看Perl的代码就感觉像用脚写的. "为什么满屏的正则表达式？"!
- C#, php, javascript：呵呵。
- Shell: 这算语言么？
- Matlab: 第一，我穷酸学生没钱每年买你的正版, 看到激活码就想吐。 第二，我不想心血来潮画两个心形函数的时候用1mb的窄带花两天下个5.03Gb的文件在我128Gb的固态硬盘里装，然后用完两个小时就删，如此循环。 第三，我会python了不想再花时间学你的sb语法，熟悉你的.m文件。第四，所有对windows的垄断的血泪控诉都直接对mathwork转过来吧～什么对开源，对自由，对的打击信仰～绝对适用～ 第五，python大部分时候如果不比你好用至少跟你一样好用，而这只是它不到10%的功能，几个程序员业余时间写出来的库。真心请matlab你这个没事发邮件“培训一个星期2000刀打折700刀”的大公司滚粗。
- Haskell: 每次想静下心来学haskell 都会情不自禁从范畴论看起.... 对于单纯程序语言的使用者来说，用途（内在逻辑）大于一切不必要的语言细节。比如我就想建个数组放东西，为什么我要懂内存回收？！
所以在易用性方面，Python相对于他们作了很大改进的部分。
好吧，你会说Python没有缺点么。确实有，而且很严重，那就是运行慢。而且是慢出风格，慢出自信。（Python 3比Python 2 慢 15%以上， 这是一种什么风格！）相同的程序Python比C慢几百倍很正常。这让Python的发展受到很多限制。但是对于个人使用来说这个缺点完全不属于缺点。第一，这个年代谁没有奔腾酷睿2什么的。你手机的运行能力都可以几毫秒内把你在厕所拍的几千张自拍液化，磨皮，磨骨好几遍了。而且你觉得0.01秒和0.5秒的区别真的那么大么？12秒也不是很久啊。第二，很大程度上程序的慢更关乎于算法，比起O（n）和O（n^2)的区别， 语言间的差异就显得很小了，第三，请注意，如果你使用过Python而且真实的觉得Python慢，那么情看下这个列表：
- Google创立前的第一个网络爬虫。
- Quora，美国最大在线知识问答平台，开复哥总是在上面拽文的。
- Dropbox。
- Youtube
- BT。
- 知乎，中国的Quora。
- 豆瓣，开创社交工具绿色系代表yp的先河。
你知道我要说什么了。.....恩～他们有一个共同点~ ------------ 都是Python写的！如果tmd的Dropbox没有觉得Python慢，请你也有足够的信心不要觉得Python慢。另外八卦一下，现在Python之父前两天从google去Dropbox了，这是很值得自豪的事， 值得Dropbox为之自豪。
Python是荷兰人van Rossum1991年开发完成的脚本解释语言。起这个脑缺的名字是因为他是一个叫做Monty Python的脑缺喜剧团体的脑残粉（BTW，Monty Python出演的巨蟒与圣杯是英国电影史上跟大话西游同样地位的喜剧，其中亚瑟王被黑成了炭，里面圆桌骑士们拿着块石头敲来敲去各处蹦达着，看影评我才知道这是表示他们在骑马%&……×（). 于是人们知道以这么脑残的名字取的语言不是像brainfuck语言一样是brainfucker，那么就会像莫里盖尔曼以乔伊斯“芬尼根的守夜人”中虚构名词来命名的夸克一样，成为一个一个不朽的新创造。Python显然属于后者。
接下来，说正题，为什么Python如此先进（对于初学者）。
代码简洁性和可读性 写过hello world，hello android， hello **的人都知道，学语言最好的途径就是写和读（即使是学书面的自然语言）。所以代码的可读性是选择学一门语言的关键因素，因为你代以后会花很多时间读别人的代码。可读性带来的影响是非常深远的。有种说法, 说在遥远的古代阿拉伯数字传入之前欧洲之前, 其数学发展几乎为0, 而造成这种缓慢的原因就是因为复杂的罗马数字的广泛使用。这表明很多时候即使我们不愿意承认, 往往是形式决定的内容. 比如罗马数字没有0， 自然很多数学概念就难以发展. 没有流形也不可能发展广义相对论一样.
所以............如果想以后从此过上幸福的生活, 请不要选用perl. 如果不幸选择了perl， 那么就君就 一入侯门深似海，从此萧郎是路人 了。当以后你两行清泪的看着自己十天前写的不过10几行的楔形文字时, 你就会明白. 而Python的可读性是我见过最好的:
Python的代码格式使用缩进而不是括号。 首先节省了很多行数, 变得而为紧凑, 而美观. 相传的俄罗斯人偷美国NASA的C代码那个段子满屏括号的情况是不可能出现Python版本的. 第二，逻辑相当清晰. 循环的结束与开始一目了然. 第三, 屏幕右方得到充分利用. 比如使用24寸屏幕的人是不是感觉自己总是望着左边编程.....和17寸等高的屏幕区别不大, 很费右边的电.
#Philosophy in Python 在python命令行输入import this就能出现python的设计哲学：
Beautiful is better than ugly.美优于丑
Explicit is better than implicit.晰胜于浑
Simple is better than complex. 简胜于繁
Complex is better than complicated. 繁胜于杂
Flat is better than nested. 平胜于嵌
Sparse is better than dense. 稀胜于稠
Readability counts. 可读至上
Special cases aren't special enough to break the rules. 殊例不足违训
Although practicality beats purity. 即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上）
Errors should never pass silently. 谬不可疏
Unless explicitly silenced. 除明示
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. 晦不存疑
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 一法万用
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. 虽然这并不容易,因为你不是 Python 之父（这里的Dutch是指Guido）
Now is better than never. 今胜于无
Although never is often better than right now. 无胜于促；做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做（动手之前要细思量）
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. 难述其施，谬法也；如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然（方案测评标准）
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. 其施可述，或可行
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!命名空间，多多益善
##相关教程
##参考
-
王垠：完全用Linux工作