不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇python能開發(fā)什么，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：Python 適合開發(fā)什么？，Python 適合開發(fā)什么，python 適合做什么開發(fā)，python能用來做什么？這3大主要用途你一定要知道！（實用），被吹的神乎其神的Python到底都能干什么??。

1.Python 適合開發(fā)什么？

??Python是一個非常好用的編程語言，開發(fā)的速度非?？欤艺Z法簡單，通俗易懂，很容易上手。1. WEB開發(fā)Python擁有很多免費數(shù)據(jù)函數(shù)庫、免費web網(wǎng)頁模板系統(tǒng)、以及與web服務器進行交互的庫，可以實現(xiàn)web開發(fā)，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數(shù)據(jù)、組件、安全等多領域，從底層了解其工作原理并可駕馭任何業(yè)內(nèi)主流的Web框架。2. 網(wǎng)絡編程網(wǎng)絡編程是Python學習的另一方向，網(wǎng)絡編程在生活和開發(fā)中無處不在，哪里有通訊就有網(wǎng)絡，它可以稱為是一切開發(fā)的“基石”。對于所有編程開發(fā)人員必須要知其然并知其所以然，所以網(wǎng)絡部分將從協(xié)議、封包、解包等底層進行深入剖析。3. 爬蟲開發(fā)在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網(wǎng)絡一切數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數(shù)據(jù)采集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，并針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理并實現(xiàn)自定義爬蟲框架。4. 云計算開發(fā)Python是從事云計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的云計算框架OpenStack就是由Python開發(fā)的。5. 人工智能MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨后，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智能算法都基于Python編寫，尤其PyTorch之后，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。6. 自動化運維Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和后端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優(yōu)化等層面進行。7. 金融分析金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內(nèi)容囊括Numpy\Pandas\Scipy數(shù)據(jù)分析模塊等，以及常見金融分析策略如“雙均線”、“周規(guī)則交易”、“羊駝策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。8. 科學運算Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、、Enthought librarys等眾多程序庫的開發(fā)，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質(zhì)量的2D和3D圖像。9. 游戲開發(fā)在網(wǎng)絡游戲開發(fā)中，Python也有很多應用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業(yè)務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網(wǎng)游項目的規(guī)?？刂圃?0萬行代碼以內(nèi)。10. 桌面軟件Python在圖形界面開發(fā)上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發(fā)各種桌面軟件！????

2.Python 適合開發(fā)什么

python是膠水語言，一般可以寫測試代碼或者接口程序不錯做web還是不錯的,GUI就差點了，python主要是易上手和庫豐富，除了驅(qū)動開發(fā)，python算是無所不能的，什么都適合不過一般用python的都是web工程師或者黑客，因為他們要求效率

3.python 適合做什么開發(fā)

python是同時支持腳本的一種編程語言。十分強大！具 Python的作者Mark Lutz在書中提到，除了 intensive的領域之外（科學計算，可視化等等），python可以做任何事情。(其實我常常使用python計算，小規(guī)模的計算和可視化python是可以滿足的，另外接近硬件的底層的編程當然只能是c/c++)。其實問題的關鍵不在于python自身可以干什么，而是通過python可以干什么，龐大的、由c/c++編寫的庫資源有不少可以被python直接使用，這樣即使你表面上編寫的是純python代碼，你得到的東西遠遠更多更強大！如果你側(cè)重網(wǎng)絡的話，Google一下Django，Twisted，Zope,Plone就知道python多厲害了——如plone的網(wǎng)站就是用plone構建的。而Google更是把python列為第三重要的語言——繼Java，c++之后。*的Google App Engine的腳本語言就是python！當然也推薦直接到www.python.org官網(wǎng)上面看看python的。

4.python能用來做什么？這3大主要用途你一定要知道?。▽嵱茫?/h3>

導讀：如果你想學Python，或者你剛開始學習Python，那么你可能會問：“我能用Python做什么？”這個問題不好回答，因為Python有很多用途。但是隨著時間，我發(fā)現(xiàn)有Python主要有以下三大主要應用：Web開發(fā)數(shù)據(jù)科學：包括機器學習、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化腳本本文將依次介紹。01 Web開發(fā)Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web開發(fā)中非常流行。這些Web框架可以幫助你用Python編寫服務器端代碼(后端代碼)。這是在你的額服務器上運行的代碼，而不是運行在用戶設備和瀏覽器的代碼(前端代碼)。為什么需要Web框架因為用Web框架可以更容易地構建通用后端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python代碼塊，處理數(shù)據(jù)庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。應該使用哪種Python Web框架Django和Flask是*的兩種Python Web框架。如果你剛剛?cè)腴T，我建議使用其中一種。Django和Flask有什么區(qū)別Gareth Dwyer 關于這個問題有一篇出色的文章，在這里我引用幾段：主要區(qū)別*Flask：能夠?qū)崿F(xiàn)簡單、靈活和細致的控制。并能讓你自己決定實現(xiàn)方式。Django：提供了全面的體驗：你可以獲得管理面板、數(shù)據(jù)庫接口、ORM(對象關系映射)以及開箱即用的應用程序和項目的目錄結(jié)構。如何選擇Flask：如果你關注的是經(jīng)驗和學習的機會，或者你想更多地控制使用哪些組件，比如你想使用哪些數(shù)據(jù)庫以及如何與其進行交互。Django：如果你關注最終產(chǎn)品，或者你正在研究一個簡單的應用，比如新聞網(wǎng)站、網(wǎng)店或博客，并且你希望有單一實現(xiàn)的方式。*換句話說，如果你是初學者，F(xiàn)lask可能是更好的選擇，因為它要掌握的組件更少。此外，如果你想要更多的定制，那就選Flask。根據(jù)我的數(shù)據(jù)工程師朋友Jonathan T Ho的說法，由于Flask 的靈活性，在創(chuàng)建REST API時，F(xiàn)lask 比Django 更適合。另一方面，如果你想直接構建一些東西，Django可能會讓你更快實現(xiàn)。02 數(shù)據(jù)科學數(shù)據(jù)科學，這里包括機器學習，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。機器學習是什么假設你想開發(fā)一個能夠自動檢測圖片內(nèi)容的程序。給出圖1，你希望程序識別這是一只狗?！鴪D1給出圖2，希望程序能識別這是一張桌子?！鴪D2你可能會說，我可以寫一些代碼來做到這點。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那么可以識別是狗?；蛘呖梢詸z測圖片中的邊緣，如果有很多直的邊緣，那么就是桌子。但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎么辦？如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎么辦？這里就需要用到機器學習了。機器學習通過實現(xiàn)算法，該算法能夠自動檢測輸入中的模式。例如，你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法，讓它掌握狗和桌子間的區(qū)別。那么當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時，它就能夠進行判斷。這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢？就是通過大量的例子。你不會明確告訴孩子：“如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛發(fā)，那么就可能是狗?！蹦銜f，“這是狗，這也是狗。而這是桌子，那個也是桌子?！皺C器學習算法的方式大致相同。我們可以將相同的想法應用于：推薦系統(tǒng)：比如YouTube，亞馬遜和Netflix人臉識別語音識別以及其他應用。你聽過的熱門機器學習算法包括：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習支持向量機隨機森林你可以使用上述任何算法來解決前面提到的圖片標簽問題。將Python用于機器學習有一些熱門的機器學習庫和Python框架。其中兩個最熱門的是scikit-learn和。scikit-learn帶有一些內(nèi)置的熱門機器學習算法。是一個低級庫，能讓你創(chuàng)建自定義機器學習算法。如果你剛開始進行機器學習項目，我會建議你先從scikit-learn開始。如果你開始遇到效率問題，那么可以使用。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化假設你在一家在線銷售產(chǎn)品的公司工作。作為數(shù)據(jù)分析師，你會繪制這樣的條形圖?！鴹l形圖1 - 用Python生成從這張圖中可以看到在某個周日，男性用戶購買了400多件產(chǎn)品，女性用戶購買了350件產(chǎn)品。作為數(shù)據(jù)分析師，對此你會提出一些可能的解釋。明顯的解釋是，該產(chǎn)品在男性用戶中更受歡迎。另一種是樣本量太小，而這種差異是偶然的。還可能呢是由于某種原因，男性往往在周日才購買該產(chǎn)品。為了理解哪種解釋是正確的，你可以繪制另一個圖?！劬€圖1 - 用Python生成不止看周日的數(shù)據(jù)，還要看到一周的數(shù)據(jù)。從這張圖表中可以看出，在不同的日子里這種差異比較一致。從這個分析中你會得出結(jié)論：這種產(chǎn)品在男性中比在女性中更受歡迎。但如果你看到像這樣的圖表呢？▲折線圖2 - 用Python生成那么，怎么解釋周日的差異呢？你可能會說，也許出于某種原因男性只在周日才會更多地購買這款產(chǎn)品?；蛟S這只是巧合。我在谷歌和微軟工作時所做的數(shù)據(jù)分析工作與這個例子非常相似，只是更復雜一些。在谷歌時我使用Python進行分析，而我在微軟使用。在這兩家公司我都使用SQL從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。然后，我用Python和(在谷歌)或和D3.js(在微軟)來可視化和分析這些數(shù)據(jù)。使用Python進行數(shù)據(jù)分析/可視化進行數(shù)據(jù)可視化時，是非常熱門的庫。很棒，因為：容易上手seaborn等庫是基于它的，學習可以幫助你以后學習其他庫。如何用Python學習數(shù)據(jù)分析/可視化你首先應該了解數(shù)據(jù)分析和可視化的基礎知識。在學習了數(shù)據(jù)分析和可視化的基礎知識之后，學習統(tǒng)計學基礎知識也將會很有幫助。03 腳本什么是腳本？腳本通常是指編寫能夠自動執(zhí)行簡單任務的小程序。我曾經(jīng)在日本的一家小型創(chuàng)業(yè)公司工作，公司有郵件支持系統(tǒng)，這用來回復客戶通過郵件發(fā)送給我們的問題。在那兒工作時，我的任務是計算包含關鍵字的郵件數(shù)量，以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成，但我寫了一個簡單的腳本來自動執(zhí)行此任務。當時我們使用了Ruby，但對于這類任務Python也是不錯的選擇。Python適合這類任務，因為它語法簡單，易于編寫，而且進行測試也很快。04 其他用途嵌入式應用我不是這方面的專家，但我知道Python可以與Rasberry Pi一起用，在硬件愛好者中很流行。游戲開發(fā)你可以用PyGame來開發(fā)游戲，但這并不是*的游戲引擎。你可以用它來開發(fā)業(yè)余愛好項目，但如果你對游戲開發(fā)很認真，建議不要選它。我建議使用Unity的C＃，這是*的游戲引擎之一。它能讓你為許多平臺開發(fā)游戲，包括Mac、Windows、iOS和Android。桌面應用你可以用Python的Tkinter，但這并不是最熱門的選擇。Java，C＃和C ++等語言似乎更受歡迎。最近，一些公司也開始使用來開發(fā)桌面應用程序。例如，Slack的桌面應用是Electron構建的。它能讓你用構建桌面應用程序。就個人而言，如果我要開發(fā)桌面應用，我會選擇使用。它能讓你重新使用網(wǎng)絡版本的一些代碼。當然，我并不是桌面應用的專家，所以如果你有不同的看法，評論中告訴我。4. Python 3還是Python 2我會推薦Python 3，因為它更新而且更受歡迎。后端代碼與前端代碼的區(qū)別假設你想開發(fā)類似Instagram的產(chǎn)品，那么你需要為想要支持類型的設備創(chuàng)建前端代碼。你可能會用到：面向iOS端的Swift面向Android的Java面向Web瀏覽器的每組代碼將在每種類型的設備上運行。這類代碼將決定應用的布局樣式，點擊按鍵的樣式等。但是，您還需要存儲用戶信息和照片的功能。你要將它們存儲在服務器上，而不僅僅存儲在用戶的設備上，以便每個用戶的關注者都可以查看其照片。這時需要用到后端代碼/服務器端代碼。你需要編寫后端代碼來執(zhí)行以下操作：記錄關注情況壓縮照片，從而不占用太多存儲空間在發(fā)現(xiàn)功能中向每個用戶推薦照片和新帳戶這是后端代碼和前端代碼之間的區(qū)別。順便說一下，Python不是編寫后端代碼的*選擇，還有基于的Node.js等選擇。想學習python的或者對python感興趣的同學可以加我們的QQ群：605018913~ 比芯。

5.被吹的神乎其神的Python到底都能干什么

1. 前言最近幾年 Python 被吹的神乎其神，很多同學都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去學習 Python,今天小胖哥就 Python 的應用領域來簡單盤點一下，讓想學習Python 的同學找對方向不迷茫。2. Python 的特點這里就談談自己的看法，首先 Python是跨平臺語言，語法很簡潔，很短的代碼干更多的事。另外它是腳本語言，隨時隨地寫一段腳本就可以處理數(shù)據(jù)，十分方便。同時它也是面向?qū)ο笳Z言，對初學者十分友好。Python 在處理各個領域的類庫也十分豐富，爬蟲、機器學習、數(shù)據(jù)處理、圖像處理等等滿足了大部分領域的需要。更重要的是 Python 是一種“膠水語言”，可以輕松調(diào)用主流的 C、C++、Java 類庫。 但是這就是 Python 被 “吹”起來的原因嗎？當然不是！如果一門語言沒有實際用武之地，即使它再優(yōu)秀也沒有意義，也不可能優(yōu)秀。3. Python 的使用領域接下來我們就來看看 Python 在哪些領域有實際的運用。3.1 數(shù)據(jù)爬蟲當今互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)成為任何一家公司最核心的資產(chǎn)，但是互聯(lián)網(wǎng)的信息非常海量，未來快速獲取有用的公開信息，爬蟲就派上了用場。而 Python 語言非常善于編寫爬蟲，通過 requests 庫抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，使用 解析網(wǎng)頁并清晰和組織數(shù)據(jù)就可以快速精準獲取數(shù)據(jù)。 用爬蟲看抖音可以讓你精準地看到你想看的小視頻，疫情期間讓我度過了很多無聊的時光。但是一定要注意合法地進行數(shù)據(jù)爬取，否則就是面向監(jiān)獄編程！ 3.2 Web 開發(fā)能開發(fā) Web 的不僅僅有 Java , Python 也可以進行快速的 Web 開發(fā)，Django、Flask 等都是*的 Python Web 框架。能夠充分利用 Python 的特性進行高效的 Web 開發(fā)。3.3 軟件測試Python 寫測試腳本讓測試人員掉更少的頭發(fā)。目前主流的自動化測試框架都支持 Python 腳本。而且招聘網(wǎng)站上測試人員需要掌握的一門語言都有 Python 。3.4 運維對于大型平臺的運維管理，甚至是自動化運維。Python 也有相關的強大工具諸如 fabric、saltstack、ansible。3.5 人工智能人工智能的核心是算法和模型。需要快速的聚焦問題的本身，而且需要能夠進行交互式的進行模型訓練。而能夠滿足這些需求的只有 Python 了。目前主流的兩大深度學習框架 和 Pytorch 都是 Python 寫的，而且小而美的 Darknet 也是 Python 開發(fā)的。目前我也在使用 Python 進行深度學習的相關開發(fā)，如果用java 進行開發(fā)將非常復雜，因為神經(jīng)網(wǎng)絡計算都是大量的高維矩陣進行復雜的乘法運算。而 Python 的語法特性可以很好的處理這種高維數(shù)據(jù)的運算。然后我們就可以訓練出權重模型來識別圖片中的目標的數(shù)量、位置等等。 深度學習有較高的學習門檻。 3.6 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ诤Ａ繑?shù)據(jù)的處理是 Python 的強項。所以數(shù)據(jù)工程師的必備技能也是 Python。數(shù)據(jù)清洗非常方便。數(shù)據(jù)分析庫 Pandas提供了方便的 Api 讓你對數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)構化，圖形展示。 Python 也提供了快速可視化工具諸如 、holoviews 等，讓數(shù)據(jù)快速可視化。4. 并非只有編程人員使用 并非只適合開發(fā)技術人員使用，在金融領域很多從業(yè)人員也用 Python 來進行金融量化。辦公白領如果會使用 Python 可以很方便來批量操作 Excel 、Word 、PDF，讓你成為真正的時間管理大師。遺憾的是，Python 目前還不能用來炒菜做飯。5. Python 入門很簡單其實有編程基礎的人，最快可以半天掌握 Python 的基本語法。我個人也建議 Python 作為開發(fā)者的第二語言。但是如果要熟練的使用 Python 還需要系統(tǒng)的學習。Python 的一些常用類庫學習起來比 Python 本身難得多，比如常用的Numpy、Pandas ，需要通過系統(tǒng)的學習和練習才行。

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。