大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大厂python学习图谱的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大厂Python学习图谱的解答，让我们一起看看吧。
用python做游戏用什么框架？
恰好我目前所在的项目，用的就是 NeoX，服务端用 MobileServer，这两个都以 Python 为核心。很多人应该不了解所以简单说下，算是交流交流。
游戏服务端完全 Python，没错，一行 C++ 都没有。
纯粹的 Python 有相当多的优势，各个项目组在分享经验的时候，常常说到 XXX 天不停服。
越是火的游戏，就越是一天 24 小时都有人玩，任何时候停服都是损失。这时候热更的优势就体现出来了。而用 Python 实现热更也是非常自然。
游戏客户端核心引擎部分当然是 C++，但是提供的功能很少。只有基本的渲染，和一些为了提升速度而用 C++ 实现的库，比如数学库。所有的逻辑全部 Python 实现。
用惯了 Python 来写逻辑之后，是不太想用其他语言的。
画风突变有木有，然而这就是现实，你需要校招表现好，才能去更好的平台发挥。
既然你有 ACM 的经验，那就好好利用这一点。
为什么人工智能领域用Python的同学很多？
这是一个很有意思的问题，我结合当前课题组的实际情况来说说个人看法。
首先，当前Python确实在人工智能领域有比较广泛的应用，但是人工智能领域也在使用其他编程语言，比如C++、Java也比较常用。
以我的课题组为例，当前智慧医疗组***用Python比较多，视觉组的同学***用C++比较多，大数据组主要***用J***a和Python。
从课题的类型来说，纵向课题用Python更多一些，而横向课题用J***a多一些，这与课题的侧重点不同有直接的关系。
纵向课题的重点是创新，要能够在一个点形成突破，而人工智能领域的创新往往都是以算法模型为突破口，编程语言仅仅是实现算法的工具，所以编程语言的易用性和便捷性往往更重要，而在这一方面，Python语言确实有一定的优势。
横向课题的重点是落地，要能够完成落地应用，此时性能、稳定性和安全性更为重要，而在这些方面，J***a和C++往往有一定的优势，所以横向课题***用J***a和C++通常会在一定程度上降低风险。
实际上，有不少人工智能领域的横向课题在初期会用Python快速完成原型开发，到后期开始落地时，往往还会***用J***a重写，这里面的原因是多方面的，包括考虑到后续的升级维护问题和用户团队的技术构成。
近些年我在跟一些国内外的互联网大厂开展科研合作时，在编程语言的应用上比较偏向于***用Python，这里面有一个重要的原因，那就是大厂的技术平台支撑能力非常强大，终端往往并不需要考虑到性能问题。
相信随着更多研发场景都迁移到云端，未来会有更多的技术研发人员愿意***用Python。
从科研实践的角度来看，以我们的技术论坛为例，目前在开展一些人工智能方面的科研实践活动时，往往也会重点***用Python，包括机器学习、深度学习、强化学习、联邦学习、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉等实践活动，所以同学们在参加论坛之后，往往都会重点学习一下Python，以便于方便后续的技术交流和实践。
到此，以上就是小编对于大厂python学习图谱的问题就介绍到这了，希望介绍关于大厂python学习图谱的2点解答对大家有用。
