01 youtube是什么職業轉換書嗎(初學者應該怎樣學習 Logic Pro)

學Python有前途么？

Python（英語發音：/ˈpaɪθən/）, 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum于1989年發明，第一個公開發行版發行于1991年。

Python是純粹的自由軟件， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議 。

Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

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優點

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注于解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟件）之一。使用者可以自由地發布這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用于新的自由軟件中。FLOSS是基于一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由于它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工作在不同平臺上）。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、A買粉絲 RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux開發的android平臺。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤復制到內存中并且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為字節碼的中間形式，然后再把它翻譯成計算機使用的機器語言并運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易于移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在“面向過程”的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在“面向對象”的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然后在Python程序中使用它們。

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的“功能齊全”理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規范的代碼：Python采用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

在精通C的前提下，學會應用python 很有好處；可你要是只會python 而對C一無所知，那當真沒多大用處。要知道，python的應用需要安裝python 平臺，而python 平臺的擴展模塊幾乎都是用C來實現的…………因為python 比較容易，如果是剛接觸編程，可以通過python 來入門，以后在學C等等，可這樣就算你會python 后，學C還是有難度。如果你先學會C，那再學python 就是信手拈來般簡單。

學Python有前途么？

首先：Python語言在學術上非常受歡迎，不是計算機專業的人，很多都在學習Python。因為這個語言的前景是不可限量的，而且他的語法非常的簡單易懂，這就讓很多一些提及編程就恐慌的人減去了擔心，現在已經是一人應該掌握一門編程語言的時代，很多不是程序員的人們，利用自己寫的簡單的小程序，讓自己生活變得精彩起來，不管是因為興趣，還是其他，生活好像變得美好起來，有了一些追求。

發展前景一：Linux運維

Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，Python是一門非常NB的編程語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老板重視。

發展前景二：Python Web網站工程師

我們都知道Web一直都是不可忽視的存在，我們離不開網絡，離不開Web，利用Python的框架可以做網站，而且都是一些精美的前端界面，還有我們需要掌握一些數據的應用。

發展前景三：Python自動化測試

大家都知道，就是Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，可以說Python太強大，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板，到現在為止，我了解的Python使用最多的應該是自動化測試。

發展前景四：數據分析

我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那么簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

發展前景五：人工智能

我們都知道谷歌制作出了的機器人戰勝了一個圍棋大師，這個就是目前剛出頭的人工智能，當然我們的人工智能時代還沒有到來，如果這天來了，生活和世界將會發生翻天覆地的變化，而且現在發展這么快，人工智能的時代不會太遠。

以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，Python沒有非常強勢的問題，但是它簡單的語言結構應用非常廣泛，總的來說學習Python是不錯的選擇。

VC炒股是一種什么體驗

由于一級市場的投資有很多保密義務，我想主要用我個人的股票投資來做例子。首先看一下我的股票投資業績圖。下圖中紅色線的是“凈利潤”，藍色線是我的本金的變化，另外我還加了一個綠色的“標普500指數線” 用做業績比較基準。

大家可以看到，我的凈利潤剛剛接近本金的時候，就遭遇超過1倍本金的“巨額贖回”，之后又連續遭遇兩次“巨額贖回”，最多時超過3倍本金。在這樣的惡劣情況之下，我的凈利潤還是達到了初始本金的4倍。

為避操縱數據之嫌，再啰嗦幾句：1）這是我唯一一個活躍的股票賬戶，2）我沒有依靠任何內幕消息，3）完全是我獨立決策，沒有別人幫助，4）不是“蒙中”一兩只小盤股票，而是比較平均地持有4-5只大盤股，5）時間跨度上基本上覆蓋了我的炒股歷史，盈透證券的歷史報表最早只能提供到2012年的，之前微虧20%。

我怎么做的呢？我的投資股票的基本邏輯，和我做風險投資的幾乎是一樣的：找到估值比較合理的好公司長期持有，這些公司所在市場機會潛力巨大、可持續構建壁壘、有優秀的管理團隊。

你可能想說，這不是廢話嗎，所有人都知道啊，還是因為運氣吧。說老實話，確實有很多運氣因素，但是把一個現象歸于“運氣”然后就停止思考不是一個好的思維習慣，正確的姿勢是“假設有必然因素并仔細觀察”。

于是，我換了一個思路。我想，如果把大盤的增長和分紅不計算在內，股市其實是一個“零和游戲”，有些人盈利，就一定有人虧損。既然我沒有什么秘訣，那么會不會是別人的決策出了問題呢？

想到這里我就研究了一下我的“交易對手”。他們都是誰呢？大致就三類：

1）散戶（占美國股市1/4的市值）

2）被動管理基金（各種指數基金，占1/2的市值）

3）主動管理基金（占1/4的市值）

這里面被動管理的基金基本都是“跟風者”，散戶不但跟風而且資金量太分散。我真正的交易對手，給股票定價的，是主動投資的機構投資人，也就是手握重金的基金經理們。

在觀察了“交易對手”以后，我找到幾個擊敗他們的“必然性因素”。接下來我分別講講我對這幾個因素的觀察，以及通過自己的錯誤獲得的教訓。我講的許多概念，在《思考·快與慢》這本書里面有描述和論證，感興趣的讀者可以找來看一看，讀過的應該理解我講的“人類本能”其實就是丹尼爾·卡尼曼說的“系統一”，我講的“用力思考”的意思就是要調動“系統二”。

一. 世界已發生變化，尋找和理解下一代的“優秀”公司，需要不同的技能

“主動管理型”基金經理最有代表性的是巴菲特。他在本世紀初那一場高科技泡沫中堅持沒有投資高科技公司，因為“不投資看不懂的公司”，為他避免了很多損失也贏得了很高的聲譽。其實他的最新的投資組合里面有兩家“很老”的科技公司——IBM和AT&T，只不過他在這兩家公司上虧損了15% 。當然這不影響巴菲特作為頂級投資人在我們心中的地位，他在50年前投的American Express，30年前投的可口可樂、富國銀行、吉列（寶潔），到現在仍是極其優秀的公司。

但是，過去20年間出現了另外一些非常優秀的高科技公司。現在全球市值前3名的公司是蘋果、谷歌、微軟；Facebook和亞馬遜也都進入了前10名，這幾家占前10名總市值的55.2%。也許你要說市值里面有泡沫，但是你仔細看會發現他們占前十名總利潤的比例更高，達到56.2%，這顯然已經不是泡沫了。

高科技泡沫和之后的蕭條，讓基金經理們發現了“需求并不剛性”、“技術壁壘不是長期壁壘”。然后他們就停止了思考。但是事實是，互聯網對人類行為的改變只是來得比預計的緩慢一些，而且這些高科技公司也早就在技術壁壘之上又構建了一層又一層新的壁壘，例如微軟的生態系統，Facebook的網絡效應，Google的用戶數據和安卓生態，等等。而要理解這些新的壁壘，需要先深刻理解用戶在網絡世界的需求和行為，需要一些新的、“基金經理們”并不具備的技能。

所以，我有個大膽猜想：大基金的基金經理們掌握市場上的主流的資金，但是他們理解世界的方式，并不適應這個世界的變化。

基金經理們現在是怎么了解行業和公司呢？觀察一下他們的日常行為，你會發現他們非常依賴一個“信

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