大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于go 机器学习python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍go 机器学习Python的解答，让我们一起看看吧。
做运维是学go还是学python？
学go。
1. 因为go语言是一种轻量级、高效率的编程语言，适合处理大规模的数据和高并发的网络请求，这是运维工作的常见问题。
2. 学习go语言可以提高自己的技能水平，同时可以更好地适应未来的技术趋势。
虽然Python也是运维人员使用的一种流行的解释性语言，但是它更适合于数据分析和科学计算等领域，对网络编程方面相对能力并不占优势。
3. 此外，与Python相比，go语言在性能方面更强大，因此在处理需要高性能的严格运维任务时，go语言更适合。
如果想做运维，可以先学 Python，再学 Golang。
1、因为 Python 应用面广，学起来相对来说比较容易。
在运维领域，Python 很多工具库可以帮助自动化运维，如 Fabric、Ansible、SaltStack 等，因此需要掌握 Python 基础编程知识。
2、Golang 是一门高并发、内存使用效率高的语言，在微服务、云计算等领域有广泛的应用。
随着云原生概念的普及，Golang 最近也越来越受欢迎。
因此，在掌握 Python 的基础上，可以学习 Golang 更深入地了解运维方面的相关技术和应用。
答: 学Python。
1. 因为 Python 有更丰富的运维类库和开发社区，有助于提高运维效率；同时 Python 有较为友好的语法和编程体验，学习曲线较为平缓，更适合初学者上手。
2. 当然，如果想要开发一些高性能的网络服务或者大规模分布式系统，Go 也是一种不错的选择；另外，根据个人的兴趣和职业规划，也可以结合实际情况酌情选择。
python还需要讲什么知识？
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
作为工作两年的PHPer，最近想接触些其他语言，Python go选择哪个合适？
谢谢邀请回答。作为一个2000年就开始用PHP作为WEB开发语言，7年前开始正式用 PYthon语言作为大数据和机器学习的码农来说，很适于回答这个问题。
我的建议是，语言不仅仅是简单的工具，你选择语言主要是取决于语言对应的工作场景，只有明确了自己以后职业发展方向，选择对应语言才是明智之举。
首先，Python是解释性语言，代码在[_a***_]时会一行一行的翻译成CPU能理解的机器码。优点：优雅、明确、高效、简单缺点：运行速度慢、代码不能加密
Python是跨平台的，即互通性。它可以运行在Windows、Mac和各种Linux/Unix系统上。如：在Windows上写Python程序，放在Linux上也是能运行的。
Python是一个面向对象的语言，在Python里面一切皆对象。在大数据和机器学习时代，Python作为一个广为使用的万能语言，受到了大家的追捧，也就是，有很多的第三方库用python来开发，维护，特别是机器学习和深度学习领域，基本上主要框架都是用Python编写，如果你想在这些领域有发展， python无疑是尚好选择。
现在来说说Go 语言,它从发布 1.0 版本以来备受众多开发者关注并得到广泛使用，Go 语言的简单、高效、并发特性吸引了众多传统语言开发者的加入，而且人数越来越多。鉴于Go语言的特点和设计的初衷，Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面，Go语言广泛应用于Web 应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还适用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是***用Go开发。服务器编程，以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。分布式系统、数据库代理器、中间件等，例如Etcd。如果你以后职业发展定位于服务后端，那Go无疑是面向未来的一个领域语言，可以值得拥有。
附图下各个语言的工作职位排名，也可以作为参考。
综上所述，Python语言适合于大数据，人工智能领域的发展，Go语言适合于面向服务端的解决方案，希望对您有帮助，谢谢！
到此，以上就是小编对于go 机器学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于go 机器学习python的3点解答对大家有用。
