將Python作為入門程序設計語言的教學探究

白魚秀

(榆林學院 信息工程學院， 榆林 719000)

0 引言

習近平在中共中央政治局第二次會議學習中強調，我們應該深入了解大數據發展，推動實施國家大數據戰略，加快建設數字中國。國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，鼓勵加快推動人工智能發展[1]。全國計算機等級考試(NCRE)加入“Python語言程序設計”科目。Python應用領域廣泛，市場需求不斷上漲，大型門戶網站積累了海量信息，提取有價值的信息，應用于數據挖掘、海量數據分析。就業前景可觀[2]，機器學習、AI工程師，搜索引擎工程師、數據挖掘/分析工程師人才緊缺。

大學教學如何與時俱進，不被時代所淘汰，是每一個高校教師值得思考的問題。程序設計語言作為計算機專業必修課程和基本技能，注重培養學生計算思維能力[3]，用計算機解決問題的能力。

目前，普通高校都是以傳統的C/C++或者Java作為學生編程入門語言。雖然，C/C++和Java語言一直占據計算機編程語言數一數二的位置，但是，C/C++或者Java語言兼顧性能采用較為復雜的語法規則[4]，不容易快速掌握。并且，在當前人工智能、大數據和互聯網+時代，它們不在是最佳選擇，所以其教學改革勢在必行。

Python作為一種可解釋性語言，易學、易讀、易維護，相比較其他不少主流編程語言，Python容易上手[5]，具有更好的可讀性，非常適合編程初學者作為入門語言。作為一種免費開源語言，擁有豐富強大的第三方類庫[6]，可以高效的開發各種應用；其擴展性、嵌入性和跨平臺性也是其它語言所不能相比擬的；并且擁有龐大的開發者社區和論壇，學習和討論知識更容易，便捷。

1 Python語言的優勢

1.1 形勢分析

隨著人工智能、大數據和物聯網等興起，Python已成為2017年最受歡迎的人工智能編程語言。人工智能+Python已應用于很多領域。谷歌無人機、小冰、IBM Waston沃森、蘋果Siri和谷歌AlphaGo(阿爾法狗)等。

TIOBE排行榜能顯示當下最熱門、使用最多的編程語言[7]。由圖1中TIOBE排行榜中顯示，JAVA和C++熱門語言不同程度在下滑，唯獨Python不斷增長并上升到第4名的位次。2012年至2017年，Python已成為開發者使用增長最快的程序設計語言。

圖1 Python發展趨勢

1.2 語言分析

Python語言明確、優雅、簡單。它的優點主要顯現在以下幾個方面：

戰略定位明確：簡單嚴謹，易用專業，注重解決問題不是語法本身。作為一名膠水語言，可以很方便的調用其它語言編寫的功能模塊，結合形成簡單強大的新程序。

軟件質量高：Python簡潔優雅，注重程序的可讀性、一致性。建立了面向對象程序編程思想，從而代碼的可重用性、可維護性更高。

開發效率高：Python語法簡單，沒有過多的條條框框的語法規則，對程序員友好，容易上手。并且自帶的各種模塊和豐富的第三方庫，使得開發者只需要很少的代碼量就可以實現強大的功能。

可移植性高：Python開發環境配置簡單，Linux和mac和環境都內置了python，程序不需要做任何改變，可以在不同平臺上直接運行。

豐富強大的庫：Python資源豐富，提供了強大的標準庫支持，包含了解決各種問題的類庫，可以很容易的完成復雜的編程問題，高效的開發各種應用。在數據抓取、數據分析與展示等方面都擁有強大堅實的基礎設施，建立了良好開放的生態環境。

2 Python數據處理

大數據時代面臨的首要機遇是如何分析和運用獲取到的海量數據。Python語言十分善于獲取數據、分析數據和運用數據。所以可以借助Python增強數據利用及其處理能力，提高對大數據發展規律的掌握，使得數據在各項應用中發揮作用。

2.1 數據輸入輸出

計算機程序主要是把用戶輸入按特定需求轉換為輸出的過程，輸入輸出是計算機的基本功能。

分別用C語言、Java語言和Python語言實現從鍵盤輸入兩個整數，實現這兩個數的求和。實現代碼分別如表1，表2，表3所示。

由上比較可知，C語言極大依賴程序員的自身編程能力，JAVA語言語法冗長，體態臃腫，Python重視程序的可讀性、簡潔性和一致性，抽象化了許多內容，讓開發者專注于業務邏輯而不是關心語法結構細節，代碼行數少，用盡量少的代碼完成了更多的工作，更有利于學生入門上手，如表4所示。

2.2 數據分析

目前，微信是大家互相分享和聊天的一種生活方式。大家會通過朋友圈分享有意思的文章與自己的生活。朋友圈比較有意思的信息是各位好友的個性簽名。我們以所有好友的個性簽名為數據源，爬取獲得所有好友的個性簽名信息。

表1 C語言實現兩個數的求和

表2 Java語言實現兩個數的求和

表3 Python語言實現兩個數的求和

表4 C/Java語言與Python語言的比較

首先獲取數據，借助Python的itchat庫對所有好友的個性簽名數據進行獲取。itchat庫很好的兼容了微信個人賬號的API接口，使我們能便捷地獲取微信的數據信息。但是由于獲得到的個性簽名數據中存在很多表情符號等非文字信息，所以需要對數據進行預處理處理，運用正則表達式替換掉無關表情和符號，最終獲得所有好友的個性簽名純文本內容信息，代碼實現如表5所示。

表5 獲取朋友圈個性簽名信息

由上可見，只需要10行代碼即可完成所有好友個性簽名的數據獲取與清洗。而C/Java語言完成此操作相對困難，需要調用底層驅動程序。同樣，C/Java讀取、分析Excel數據特別復雜，而Python中有很多現成可以利用的數據分析庫，如Pandas等，可以很方便的讀取Excel、Csv和Sql等格式數據。并且Scikit-Learn機器學習庫支持回歸、分類、聚類等強大的數據挖掘算法，可以對獲取到的數據進行快速的數據挖掘分析。

2.3 數據可視化

Python提供了豐富的用戶交互界面，可以直觀的了解數據分布形態。提供了很多繪制圖形的標準庫，比如強大的可視化matplotlib庫，支持繪制散點圖、折線圖、條形圖等二維和三維圖形。程序員只需要加載、調用，即可實現現有庫、函數功能的調用，省去自己編寫大量復雜底層代碼的過程。

我們根據上一步獲得的個性簽名信息數據，繪制微信好友個性簽名詞云圖。詞云圖，又稱為文字云，是對文本中出現頻率較高的“關鍵詞”的可視化突出展示。首先把獲取到的數據拼接成為一個字符串，然后進行jieba分詞，最后調用wordcloud庫函數繪制相應的詞云圖，最終所生成詞云圖如圖2所示。

圖2 朋友圈詞云圖

如表6所示。

此外，我們可以根據自己的興趣，獲得朋友圈其它信息，例如性別、地區等信息，分析微信好友男女比例和地區分布等并進行圖形展示。

表6 朋友圈個性簽名詞云圖

3 總結

Python有效的結合了高性能與編寫程序簡單有趣的特色。在數據輸入輸出、數據分析和數據可視化方面，用較少的代碼快速完成某些復雜的實際應用，可以大大的提高學生的學習興趣、熱情，從而對編寫程序產生樂趣，為經后學習其它程序設計語言奠定基礎。