我在學習Python 爬蟲之前，只有一點點C 語言基礎。所謂“一點點”，指的是看過譚浩強的《程序設計》，完成老師課上的實驗。這次學院領導安排我們xx公司進行培訓，大大的豐富了我的知識面，提升了我的編程能力。

我一邊聽著老師的講解，一邊開始閱讀《零基礎入門學習 Python》，初始 Python 的基本語法、列表和字典、包和模塊等概念。書籍是基于 Python3 作為開發語言，具有時效 性;語言輕松易懂;一邊抄代碼一邊學語法，迅速可以上手Python。

在第一天，我還參考百度教程，配置好Python 的運行環境。在 win7 環境下，安裝了

Python3.6，Anaconda3，PcCharm，后來才發現，只需要下載一個 Anaconda3 就可以了0-0 熟悉了 Python 的運行環境，熟悉了 pip、conda 等命令的用法、第三方包的安裝。此外，還配置了 MySQL、Navicat、PowerBI 等相關軟件。

由于Python 語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python 做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經采用 Python 來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用 Python 語言講授。眾多開源的科學計算軟件包都提供了 Python 的調用接口，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫 VTK、醫學圖像處理庫 ITK。而Python 專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下 3 個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy 和 matplotlib，它們分別為 Python 提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python 語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、制作圖表，甚至開發科學計算應用程序。

期間，我們還用Python 進行了畫圖，之前我們一直使用的是 MATLAB。使用了這兩種方法，我也作出相應總結：然而除了 MATLAB 的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB 的大部分常用功能都可以在 Python 世界中找到相應的擴展庫。和 MATLAB 相比，用Python 做科學計算有如下優點

● 首先，MATLAB 是一款商用軟件，并且價格不菲。而Python 完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python 的調用接口。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python 及其絕大多數擴展庫。

● 其次，與 MATLAB 相比，Python 是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。

● 最后，MATLAB 主要專注于工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界面設計、網絡通信等各種需求。而Python 有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python 實現完整應用程序所需的各種功能。

通過這次暑期實訓，我收獲頗多，十分期待寒假繼續來著學習!

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