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学了python可以干嘛，Python 可以用来做什么有趣的事情

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1，Python 可以用来做什么有趣的事情你好 ， 学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择 。无论是学习任何一门语言，基础知识 ， 就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路，你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言 。在选择培训时一定要多方面对比教学 ， 师资，项目，就业等，慎重选择 。
2，请问学会了python能做什么能做苹果的app应用么只会python不会python不是万能的 。小打小闹的小语言 。我用了8－9年 ， 挺好用 。离开它还真不方便 。不过，如果做工程语言还不够 。目前主要的开发语言是java, c, c# 。苹果的应用通常是用objective c，python应该可以尝试一下，不过有时间用python编写不如直接学习object c 。不是很复杂，也挺好用的 。通常情况下要至少掌握两个语言 。一个是脚本语言，另一个是工程语言 。不过随着你工作时间增长 。两个就不够了 。至少要也会用几种吧 。5－6种吧 。熟练使用2种 。python学习过程中的确会受到打击 。因为在开发领域里，经常比不过java, php 。不过如果用于快速开发，设计的原型构造，那么它速度特别快，是一般的语言 ， 包括C#都无法比拟的 。如果你用java开发累了，如果你想找一语言，有趣，为自己写些小程序 。那还是python好 。可以的再看看别人怎么说的 。
3，可以用 Python 编程语言做哪些神奇好玩的事情飞机大战超级玛丽机器学习,比如手写字识别,人脸识别,垃圾邮件处理等 。当然还可以画图,和matlab类似,不过是工业级的 。也许最初设计 Python 这种语言的人并没有想到今天Python 会在工业和科研上获得如此广泛的使用 。著名的自由软件作者Eric Raymond 在他的文章《如何成为一名黑客》中，将Python 列为黑客应当学习的四种编程语言之一 ， 并建议人们从Python 开始学习编程 。这的确是一个中肯的建议，对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言，Python 是最好的选择之一 。Python 第一次学习Python ， 我只用了不到二十分钟的时间，站在书店里把一本教初学编程的人学习Python 的书翻了一遍 。也是从那时起，我开始被这种神奇的语言吸引 。Python 可以用来开发symbian 上的东西 。易用与速度的完美结合Python 是一种用起来很方便的语言，很多初学Java 的人都会被 Java 的CLASSPATH 搞得晕头转向，花上半天的时间才搞明白原来是CLASSPATH 搞错了自己的 Hello World 才没法运行 。【学了python可以干嘛，Python 可以用来做什么有趣的事情】
4，学完Python可以做些什么Python的特点是优雅简单 ， 易学易用（虽然我感觉还是有一些概念不容易理解），Python的哲学是尽量用最少的，最简单易懂的代码实现需要的功能 。Python适宜于开发网络应用，脚本写作 ， 日常简单小工具等等 。Python的缺点是效率较低 ， 但是在大量的场合效率却不是那么重要或者说Python不是其性能瓶颈，所以不要太在意 。其次是2.x-3.x的过渡使得许多3.x还缺少很多2.x下的模块，不过也在完善中 。其次就是源代码无法加密，发布Python程序其实就是发布源代码 。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等 。python除了极少的涉及不到的开发之外，其他基本上可以说全能：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等 。python的应用特别广，中国现在的人才缺口超过100万 。如果你想要专业的学习python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右 。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后 ， 再选择适合自己的 。只要努力学到真东西，前途自然不会差 。5，学完python都能做哪些职业第一：Pythonweb开发学完Python可以做web开发，因为现在中国学习Python的比较少，而招聘Python的却非常的多 。所以Pythonweb是一个非常的选择方向 。课课家Python从入门到精通视频教程第二：运维我现在是知道很多人运维还没有学习Python，但是Python给运维带来的价值非常的大，很多时候我都觉得这些还没有学习Python的人早晚都要被淘汰 。第三：数据分析现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python ， 因为Python给他们带来的工作效率是非常的大 。第四：自动化测试一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率 。第五：人工智能下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而我们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向，所以学习Python不会错 。无论是哪个方向，Python的潜力都是非常的大 。你好，学习python编程语言 ， 是大家走入编程世界的最理想选择 。python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言 。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择 。在互联网的推动下，人工智能、大数据成为各大企业争相抢夺的未来市?。胍勒际谐【托枰瞬牛?所以python人才成为如今的企业的香馍馍 。越来越多的人想要学习Python，学完Python后有哪些就业方向?Python虽然简单，但是其被广泛的引用在多个领域，文章开头说道人工智能和数据科学两个未来前沿的就业方向，但是这两个方向从技术层面还没有完全实现，因此目前Python开发者主要的应用以及就业方向如下 。1、Web开发 。Web开发是目前Python应用最为多的一个方面，主要从事网站开发工作 。其就业岗位有后台开发工程师、全栈开发工程师等 。2、爬虫开发工程师 。爬虫是Python实际应用中非常重要的方向，对于企业收集市场数据有非常重要的作用 。需要注意的是，爬虫开发工程师需要在相应的规则与市场要求下完成工作 。3、自动化运维开发 。在运维领域很多人都具备Python开发能力，主要是因为在运维过程中需要使用Python完成部分脚本的开发 。从是目前市场来看，自动化运维相比单纯的运维薪资要高很多 。4、自动化测试 。Python的脚本能力在测试方面也有非常广泛的应用 。自动化测试开发工程师是大中型企业急缺的人才种类之一 。5、数据分析师 。Python的数据挖掘、数据处理以及数据可视化方面的优势，让Python成为数据分析师的首选 ， 相比R语言更加完善 。所以说学完python后，就业方向还是很广泛的，想要学习python的人应该抓紧时间开始学习，在市场完全苏醒之前积累更多的实战经验 。从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序 。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用 。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感 。除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法 。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序 ， 复杂度差了很多倍 。Web 程序除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序 ， 比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python 。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等 。通过上述框架 ， 你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序 ， 包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站) 。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架 。桌面程序Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候 ， 就觉得写 GUI 好炫酷 ， 不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了) 。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序 。人工智能(AI)与机器学习人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力 。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点 。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的 。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口 。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱 。早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前 ， Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码 。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整 。而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能 。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作 。值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现 。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因 。科学计算Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用 。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门 。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现 ， 更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友 。

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