21世紀的企業競爭是數據的競爭，誰掌握數據，誰就掌握未來。我們每個人都處于數據洪流之中，大數據可以幫助我們分析數據背后的價值。數據整合分析后得到的信息，是數據背后的價值，大數據實現了數據到信息的轉化，掌握了大數據時代下的數據，就能夠指導世界發展。
正所謂“工欲善其事 必先利其器”，在時代的大背景下，選擇最有前景的工具去完成手頭的工作，是值得我們每個人去停下來思考的問題。
最近幾年，大數據、人工智能、機器學習等概念異常火爆，以至于普通人對此均有所耳聞。而Python語法簡單靈活易學，擁有龐大的外部庫可擴展自己的應用領域，尤其是許多與大數據內容相關的庫，如Matplotlib、Numpy、Pandas、SciPy、TensorFlow等，因此Python成為了大數據、人工智能、機器學習的首選語言而備受關注。所以我們說，用python做數據分析，再合適不過了！
Python語法簡單易學
如果你不是科班出身的程序猿，那么Python對你來講應該是最好的編程語言了，沒有之一。如果你是科班程序員，再掌握一門Python語言，絕對是如虎添翼的事情。
Python語言非常的簡潔，并且可讀性非常強。所以，Python的程序對于新手朋友們非常友好，只要你按部就班地學習，并輔之以一定的練習與實戰，進入這個領域并且能夠用Python工作完成日常工作，3個月足矣。并且這會導致一個良性循環，Python在日常工作中打開局面，會進一步激發你的學習興趣，進而促使你有更多的信心去更加深入地學習這門語言。
# Python 打印99乘法表
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i+1):
print("{}×{}={}".format(i, j, i*j), end=' ')
print("")
單從Python語法角度來說，其基礎語法非常簡單，非常注重用少量的代碼構造出很多功能。簡單4行代碼，就可以打印出99乘法表，簡約而不簡單。移動互聯時代，快人一步，則搶奪先機。簡潔的語法，則是更高開發效率的代名詞。
Python還是一門腳本語言
腳本語言的“優勢”，其實在于它不需要事先“編譯”。而Python不僅僅是一門高級語言，它還有腳本語言的特征。這就能拿來做很多事情了。例如做數據清洗的時候，我們迫切地需要看到每一步的執行效果，以此來判斷下一步的行動，而這是其它高級語言所不能提供的能力。
Python提供了很多交互式編程環境，比如Ipython，還有最近大名鼎鼎的Jupyter。這對我們的數據分析場景尤為重要。
試想這樣一個情況：我有很多封裝為函數的小段可視化代碼，為了避免代碼過于分散，我將封裝好后全部放進一個文件中。如果我希望同時執行其中的數段代碼可視化功能，以比較不同的代碼執行的效果。那我可要抓狂了，因為在同一個集成編輯環境中，我只能顯示一個可視化效果，除非我將它們分別下載下來一一比較。
在交互式編程環境中，比如Jupyter，則完全沒有這樣的煩惱。每段代碼可以在同一個頁面中分開運行，并交互式的展現，執行完成后，結果會以文本文件的格式寫入到當前頁面中。當你執行一整套流程，Jupyter結果會像一篇筆記一樣讓你賞心悅目。而這正是Python作為一門腳本語言帶來的獨特魅力。
從這個角度說，選擇用Python做數據分析，是理所當然的選擇。事實上，我們可以用先用Python腳本語言的特性做數據處理，再用高級語言的特性對數據能力進行封裝。甚至于可以在封裝階段調用C語言的接口，提供額外的擴展功能，而這又是Python作為“膠水語言”的特性了。
Python語言是人工智能的首選
日前，Tiobe發布了2019年6月編程語言排行榜，排名前五的分別是：Java、C、Python、C++、 Visual Basic。其中，Java依舊穩居第一，Python則升至第三位。
Python在統計、AI 編程、腳本編寫、系統測試等領域均排名第一。此外，Python還在Web編程和科學計算等領域處于領先地位，總之，Python無處不在。目前的情況是，越來越多的開發者正在涌入這些領域，為這些領域帶來強大的生命力。
火熱只是表象，深層次的原因則是強大的AI支持庫。
NumPy支持維度數組與矩陣運算，堪稱AI數據神器，而各種算法，實際上處理的都是矩陣和向量。使用NumPy，矩陣的轉置、求逆、求和、叉乘、點乘……都可以輕松地用一行代碼搞定，行、列可以輕易抽取，矩陣分解也不過是幾行代碼的問題。而且，NumPy在實現層對矩陣運算做了大量的并行化處理，通過數學運算的精巧，而不是讓用戶自己寫多線程程序，來提升程序效率。
對于AI模型，幾十上百行代碼就夠了。當然你也可以選擇采用成熟的模型而調用Scikit-Learn的接口，效果卻輕而易舉地超越前輩的規則模型，簡直沒有比這更讓新入門的朋友如此開心的事情了。
對于深度神經模型，Python也有現成的平臺的可以選用，比如TensorFlow，是搭建深度神經網絡的首選。
Python生態的完善，讓Python的學習曲線非常平緩。你可以選擇先成為一名數據分析師，在完全駕馭這個領域之后，再學習經典算法，成為一名數據挖掘領域的專家。如果你對新技術充滿虔誠與狂熱，那么進入深度學習領域吧。數據分析能力將成為你在AI這個領域的奠基石，算法與數學的積累，會讓你在AI的殿堂里走的更遠，總之你的一切能力都不會浪費，他們都會因你的下一次選擇而不斷升華。
而這源于你今天選擇了Python這門工具，開啟了數據分析的序幕。
統計分析？數據可視化？Python都擅長
如果說Python是基礎的話，那么Python數據分析的三大工具（Numpy，Pandas，Matplotlib）則是數據分析領域最為燦爛的三大明珠。正是這三大工具，把數據分析推向了另一個高潮。
Numpy提供了一套高效操作數組的方法，是Python科學計算的基礎包。
Pandas是一個表格容器，它納入了大量的標準化的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的方法。這是成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。
Matplotlib則是提供了一套可視化的方法。初次接觸大家可能會有這樣的疑問，Matplotlib和MATLAB的名字有些相似，它們是否有一定的相似性呢？
可以這么說，Matplotlib的誕生是源于模仿MATLAB，但是依托Python強大的開發生態，解決MATLAB自身的局限性。MATLAB是一款科學計算軟件，在處理數據與程序的交互式場景中，就顯得有些相形見絀。而Python作為一款高級語言，在與應用層的交互性方面有著近乎降維打擊的優勢。并且Matplotlib繼承了Python語法簡潔優美、開源免費的特點，因此在學術界和工業節應用廣泛。
特別是近幾年，依托于Python建立的數據分析生態愈發完善，像基于Matplotlib更高級封裝的Seaborn，以及依托百度Echarts而來的Pyecharts等等，這些越來越多的開發者貢獻自己的智慧，把Python的數據開發生態搭建得越來越齊全。
所以說，選擇用Python做數據分析，其實是選擇了這個生態，依托于這個生態，就像是站在了巨人的肩上，只有站得高，才能看得遠。
沒有數據源？那自己寫個爬蟲好了
俗話常說“巧婦難為無米之炊”，我們學習數據分析，可能最大的阻礙不是語法知識，而是沒有足夠的數據源去實戰。如果不在實際項目中，空學幾句語法，那不成了花架子了？用Python則完全不用擔心！
網絡爬蟲通俗的講就是通過程序去自動采集數據。世界上80%的爬蟲是基于Python開發的，學好爬蟲技能，可為后續的大數據分析、挖掘、機器學習等提供重要的數據源。
Python寫爬蟲，其實也很簡單，只要你了解基礎的HTML知識，那么也可以快速開發出自己的爬蟲程序，這里我們簡單看一個豆瓣電影清單的demo，只要三十行的代碼量，就可以自動從豆瓣上采集。在本章的第三小節，我們會詳細講解這個demo，包括爬蟲的編寫邏輯、requests庫的安裝等等。
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import json
import re
import requests
from requests import RequestException
# 獲取網頁的內容，以文本形式返回
def get_page(url):
headers = {
"Host":"movie.douban.com",
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
except RequestException:
return None
# 對網頁文本內容進行解析
def parse_page(html):
pattern = re.compile('<li.*?list-item.*?data-title="(.*?)".*?data-score="(.*?)".*?>.*?<img.*?class="lazyload" src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsQAAA7EAZUrDhsAAAANSURBVBhXYzh8+PB/AAffA0nNPuCLAAAAAElFTkSuQmCC" data-original="(.*?)".*?/>', re.S)
items = re.findall(pattern, html)
for item in items:
yield{
'title': item[0],
'score': item[1],
'image': item[2],}
# 爬蟲主程序，同時print效果
def main():
url = "https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/"
html = get_page(url)
print(html)
for item in parse_page(html):
print(item)
main()
總結
總結來說，用Python做數據分析，再適合不過了！Python是一個強有力的編程生態，通俗來說就是，Python能力非常全面：Numpy，Pandas是專門為數據分析打造的工具，而Matplotlib等工具則提供了可視化的捷徑；如果沒有數據，Python還可以非常便捷地用來編寫爬蟲程序，解決數據來源的問題。利用Python工具，可以在最短的時間內，打通數據獲取、清洗、統計、到可視化的整個流程。并且Python語法簡單易學，學習曲線平滑，非常適宜沒有編程基礎或者非科班出身的朋友學習。
特別需要指出的是，學會了這門課，不僅僅是多了一個技能，而是多了一個打開AI大門的鑰匙，一張AI賽程的入場券！所以，你準備好了嗎？