作为一名研究生，你用python编写算法。我认为你想发展大数据和人工智能。
近年来，随着大数据和人工智能的爆炸式发展，python变得越来越流行。如果你想提高你的python水平，我想你可以从以下几点开始
！apachespark是一个大数据处理框架，计算速度快，使用方便，支持复杂分析，有可能取代mapreduce。
尽管python在机器学习和人工智能方面有很好的应用，但python有一个很大的缺陷。它不支持分布式计算，但这并不重要。spark提供了一个优秀的python接口pyspark。有了它，python在分布式计算和流计算方面有了很大的改进。
另外，spark的核心rdd弹性分布式数据集与python中panda的数据帧非常相似，可以很容易地相互转换。因此spark赋予python以分布式方式处理大型数据集的能力。
python有许多强大的web后端框架，如django、flash等。学习这一点可以巩固python的基础，并使用python的高级用法，如装饰器、类、魔术方法、数据库等。
您不能总是在一台机器上使用该型号。您可以在大数据框架和网站中部署模型。这要求您了解后端和分布式计算。学习这两个方面，不仅可以提高python的水平，也可以让你在未来的大数据和人工智能领域发力。
1.打开pychar，单击file，单击new，然后创建一个新的空白python文件：2。开始编写判断素数的代码。判断素数上限最准确的方法是用平方根加1。这里使用两个循环。第一个循环遍历0到100之间的数，第二个循环判断满足条件的素数。这里有一个else，应该与for而不是if对齐。如果它与if对齐，只要它不能被2除，它就会被添加到列表中，并且它会被添加很多次：3。鼠标右键点击“运行演示”，运行编写好的python文件，在下面的控制台中可以看到输出结果
prime是一个大于1的正整数，它只能被自身和1除。我们应该特别注意大于1的数字，因为1不是素数。这是程序代码。
结果如下
