這是我第一次接觸到Python語言，但不是我學習的第一種編程語言。它的邏輯規則和C語言和JAVA存在很大的相似之處，在對數據進行處理時有種似曾相識之感。實習安排是逐漸加深的，所以跟隨課程學習相對容易。

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。公認的特點是簡單、易學、免費、開源等等。個人覺得特別喜歡Python的地方是對字符串操作特別的靈活、采取縮進的方式簡單明了、以及簡單的語法。其內嵌數據庫中有很多常用函數，需要使用時調用即可，這一點讓我覺得相當方便，可以說少寫了一半代碼。其簡潔方便的編輯方式也很對我胃口，相對比所學過的其他語言來說確實很靈活。python變量類型是根據輸入值變化的，數據長度是動態的，對其進行賦值時不需要特意去定義其類型和長度。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。

Python 和c類似，是順序進行的，不想visual c++是事件觸發不同模塊進行的。操作和matlab相似，有編輯窗口，也有一個運行的窗口(交互式解釋器)，可以編寫之后運行，也可以在命令行模式下一條條的完成。我們在平時練習時做的小游戲或者查詢小程序都可以進行交互式運行，也可以直接順序運行。

在后期學習人工智能簡單算法時，我們學習了k-means和k-Nearest Neighbors算法。我發現MATLAB中大部分功能Python中都可以實現。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:

1、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。

2、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。

3、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。

在最后幾節課學習爬蟲的實際應用時，我通過網絡上相關網站的學習，初步掌握了通過正則表達式實現批量下載某個網站的特定文件并命名的程序。發現正則表達式越準確，下載的文件越符合要求，當網站有特定的防御程序時，爬蟲程序會中斷。網站的信息過于繁雜時也會影響爬蟲的效果。

此次實訓讓我初步了解了python。在練習編程的過程中發現不通過自己親身練習積累經驗，有些問題很難發現并解決。編譯練習時遇到的各種問題越多，解決后真正做任務時編寫越順暢，可以說不論哪種語言，編寫不同場景下的應用都是快速提升的不二法門。

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