不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇python能干嘛，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(lái)告訴你這個(gè)專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：Python簡(jiǎn)直是萬(wàn)能的，這主要用途你一定要知道！，python27是干嘛的 貌似很占網(wǎng)速!，python具體是用來(lái)干嘛的，python能用來(lái)做什么？這3大主要用途你一定要知道?。▽?shí)用），為什么不建議普通人學(xué)習Python開(kāi)發(fā)，你們都用Python實(shí)現了哪些自動(dòng)化辦公？??。

1.Python簡(jiǎn)直是萬(wàn)能的，這主要用途你一定要知道！

從2015開(kāi)始國內就開(kāi)始慢慢接觸Python了，從16年開(kāi)始Python就已經(jīng)在國內的熱度更高了，目前也可以算的上"全民Python"了。眾所周知*生的教材里面已經(jīng)有Python了，*二級計算機證也需要學(xué)習Python了！因為Python簡(jiǎn)單、入門(mén)快，是不少程序員入門(mén)的*語(yǔ)言。如果你想學(xué)Python，或者你剛開(kāi)始學(xué)習Python，那么你可能會(huì )問(wèn)：“我能用Python做什么？”這個(gè)問(wèn)題不好回答，因為Python有很多用途。但是隨著(zhù)時(shí)間，我發(fā)現有Python主要有以下主要應用：一、Web開(kāi)發(fā)Python的誕生歷史比Web還要早，由于Python是一種解釋型的腳本語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)效率高，所以非常適合用來(lái)做Web開(kāi)發(fā)。Python有上百種Web開(kāi)發(fā)框架，有很多成熟的模板技術(shù)，選擇Python開(kāi)發(fā)Web應用，不但開(kāi)發(fā)效率高，而且運行速度快。常用的web開(kāi)發(fā)框架有：Django、Flask、Tornado 等。許多*的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)將python作為主要開(kāi)發(fā)語(yǔ)言：豆瓣、知乎、果殼網(wǎng)、Google、NASA、YouTube、Facebook……由于后臺服務(wù)器的通用性，除了狹義的網(wǎng)站之外，很多App和游戲的服務(wù)器端也同樣用 Python實(shí)現。二、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)許多人對編程的熱情始于好奇，終于停滯。距離真槍實(shí)干做開(kāi)發(fā)有技術(shù)差距，也無(wú)人指點(diǎn)提帶，也不知當下水平能干嘛？就在這樣的疑惑循環(huán)中，編程技能止步不前，而爬蟲(chóng)是*的進(jìn)階方向之一。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是Python比較常用的一個(gè)場(chǎng)景，國際上，google在早期大量地使用Python語(yǔ)言作為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基礎，帶動(dòng)了整個(gè)Python語(yǔ)言的應用發(fā)展。以前國內很多人用采集器搜刮網(wǎng)上的內容，現在用Python收集網(wǎng)上的信息比以前容易很多了，如：從各大網(wǎng)站爬取商品折扣信息，比較獲取*選擇；對社交網(wǎng)絡(luò )上發(fā)言進(jìn)行收集分類(lèi)，生成情緒地圖，分析語(yǔ)言習慣；爬取網(wǎng)易云音樂(lè )某一類(lèi)歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得豆瓣的電影書(shū)籍信息并生成表格……應用實(shí)在太多，幾乎每個(gè)人學(xué)習爬蟲(chóng)之后都能夠通過(guò)爬蟲(chóng)去做一些好玩有趣有用的事。三、人工智能人工智能是現在非?；鸬囊粋€(gè)方向，AI熱潮讓Python語(yǔ)言的未來(lái)充滿(mǎn)了無(wú)限的潛力?，F在釋放出來(lái)的幾個(gè)非常有影響力的AI框架，大多是Python的實(shí)現，為什么呢？因為Python有很多庫很方便做人工智能，比如numpy, scipy做數值計算的，sklearn做機器學(xué)習的，pybrain做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的，將數據可視化的。在人工智能大范疇領(lǐng)域內的數據挖掘、機器學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、深度學(xué)習等方面都是主流的編程語(yǔ)言，得到廣泛的支持和應用。人工智能的核心算法大部分還是依賴(lài)于C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優(yōu)化，還需要GPU、專(zhuān)用硬件之類(lèi)的接口，這些都只有C/C++能做到。而Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語(yǔ)言特性，要開(kāi)發(fā)一個(gè)其他語(yǔ)言到C/C++的跨語(yǔ)言接口，Python是最容易的，比其他語(yǔ)言的門(mén)檻要低不少，尤其是使用Cython的時(shí)候。四、數據分析數據分析處理方面，Python有很完備的生態(tài)環(huán)境?！按髷祿狈治鲋猩婕暗降姆植际接嬎?、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無(wú)論對于數據科學(xué)家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。五、自動(dòng)化運維Python對于服務(wù)器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發(fā)行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進(jìn)行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務(wù)器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務(wù)用的，再到bazel等構建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開(kāi)發(fā)方便運維的工具會(huì )變得十分簡(jiǎn)單。六、Python的其他應用舉例系統編程：提供API，能方便進(jìn)行系統維護和管理，Linux下標志性語(yǔ)言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。圖形處理：有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進(jìn)行圖形處理。數學(xué)處理：NumPy擴展提供大量與許多標準數學(xué)庫的接口。文本處理：Python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用Python進(jìn)行XML程序的開(kāi)發(fā)。數據庫編程：程序員可通過(guò)遵循PythonDB-API（數據庫應用程序編程接口）規范的模塊與，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等數據庫通信。Python自帶有一個(gè)Gadfly模塊，提供了一個(gè)完整的SQL環(huán)境。網(wǎng)絡(luò )編程：提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開(kāi)發(fā)分布式應用程序。很多大規模軟件開(kāi)發(fā)計劃例如Zope，Mnet及.Google都在廣泛地使用它。Web編程：應用的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，支持*的XML技術(shù)。多媒體應用：Python的PyOpenGL模塊封裝了“OpenGL應用程序編程接口”，能進(jìn)行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用于編寫(xiě)游戲軟件。黑客編程：Python有一個(gè)hack的庫，內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。七、總結：看到這么多應用場(chǎng)景是不是覺(jué)得Python非常厲害，但是Python通常不作為工程語(yǔ)言出現，換言之正規的軟件生產(chǎn)不使用它，主要用java, c#, xml, c，至于為什么，因為這是軟件工程的需要。而且Python不具有完整的語(yǔ)法檢查，但這也不影響Python現在的地位，因為Python入門(mén)快，簡(jiǎn)單，學(xué)習成本相對低，有很豐富的支持庫可以被直接調用以高效地完成不同需求的工作，所以越來(lái)越多的人開(kāi)始加入Python大軍。Python簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)法，使Python成為最適合初學(xué)者使用的語(yǔ)言，即使不是程序員，學(xué)會(huì )Python，也可以大大提升工作效率。

2.python27是干嘛的 貌似很占網(wǎng)速!

這個(gè)是一個(gè)編程語(yǔ)言的編譯器。有些軟件可能是用到這個(gè)開(kāi)發(fā)，然后會(huì )一起安裝到你的機器。比如說(shuō)su中的插件有些就是用python開(kāi)發(fā)的，當然也有其他的如瑪雅中自帶。如果確定不影響你的電腦運行，干掉也無(wú)所謂。

3.python具體是用來(lái)干嘛的

Python主要有以下三大主要應用：· Web開(kāi)發(fā)· 數據科學(xué)包括機器學(xué)習、數據分析和數據可視化· 腳本

4.python能用來(lái)做什么？這3大主要用途你一定要知道?。▽?shí)用）

導讀：如果你想學(xué)Python，或者你剛開(kāi)始學(xué)習Python，那么你可能會(huì )問(wèn)：“我能用Python做什么？”這個(gè)問(wèn)題不好回答，因為Python有很多用途。但是隨著(zhù)時(shí)間，我發(fā)現有Python主要有以下三大主要應用：Web開(kāi)發(fā)數據科學(xué)：包括機器學(xué)習、數據分析和數據可視化腳本本文將依次介紹。01 Web開(kāi)發(fā)Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web開(kāi)發(fā)中非常流行。這些Web框架可以幫助你用Python編寫(xiě)服務(wù)器端代碼(后端代碼)。這是在你的額服務(wù)器上運行的代碼，而不是運行在用戶(hù)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，處理數據庫以及生成用戶(hù)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。如果你剛剛入門(mén)，我建議使用其中一種。Django和Flask有什么區別Gareth Dwyer 關(guān)于這個(gè)問(wèn)題有一篇出色的文章，在這里我引用幾段：主要區別*Flask：能夠實(shí)現簡(jiǎn)單、靈活和細致的控制。并能讓你自己決定實(shí)現方式。Django：提供了全面的體驗：你可以獲得管理面板、數據庫接口、ORM(對象關(guān)系映射)以及開(kāi)箱即用的應用程序和項目的目錄結構。如何選擇Flask：如果你關(guān)注的是經(jīng)驗和學(xué)習的機會(huì )，或者你想更多地控制使用哪些組件，比如你想使用哪些數據庫以及如何與其進(jìn)行交互。Django：如果你關(guān)注最終產(chǎn)品，或者你正在研究一個(gè)簡(jiǎn)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(shí)現的方式。*換句話(huà)說(shuō)，如果你是初學(xué)者，Flask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。根據我的數據工程師朋友Jonathan T Ho的說(shuō)法，由于Flask 的靈活性，在創(chuàng )建REST API時(shí)，Flask 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(huì )讓你更快實(shí)現。02 數據科學(xué)數據科學(xué)，這里包括機器學(xué)習，數據分析和數據可視化。機器學(xué)習是什么假設你想開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)檢測圖片內容的程序。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(huì )說(shuō)，我可以寫(xiě)一些代碼來(lái)做到這點(diǎn)。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(xué)習了。機器學(xué)習通過(guò)實(shí)現算法，該算法能夠自動(dòng)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(xué)習算法，讓它掌握狗和桌子間的區別。那么當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時(shí)，它就能夠進(jìn)行判斷。這有點(diǎn)類(lèi)似孩子學(xué)習新事物的方式。孩子是如何學(xué)習認知狗或桌子的呢？就是通過(guò)大量的例子。你不會(huì )明確告訴孩子：“如果某個(gè)毛茸茸的東西有淺棕色的毛發(fā)，那么就可能是狗?！蹦銜?huì )說(shuō)，“這是狗，這也是狗。而這是桌子，那個(gè)也是桌子?！皺C器學(xué)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：比如YouTube，亞馬遜和Netflix人臉識別語(yǔ)音識別以及其他應用。你聽(tīng)過(guò)的熱門(mén)機器學(xué)習算法包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )深度學(xué)習支持向量機隨機森林你可以使用上述任何算法來(lái)解決前面提到的圖片標簽問(wèn)題。將Python用于機器學(xué)習有一些熱門(mén)的機器學(xué)習庫和Python框架。其中兩個(gè)最熱門(mén)的是scikit-learn和。scikit-learn帶有一些內置的熱門(mén)機器學(xué)習算法。是一個(gè)低級庫，能讓你創(chuàng )建自定義機器學(xué)習算法。如果你剛開(kāi)始進(jìn)行機器學(xué)習項目，我會(huì )建議你先從scikit-learn開(kāi)始。如果你開(kāi)始遇到效率問(wèn)題，那么可以使用。數據分析和數據可視化假設你在一家在線(xiàn)銷(xiāo)售產(chǎn)品的公司工作。作為數據分析師，你會(huì )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(gè)周日，男性用戶(hù)購買(mǎi)了400多件產(chǎn)品，女性用戶(hù)購買(mǎi)了350件產(chǎn)品。作為數據分析師，對此你會(huì )提出一些可能的解釋。明顯的解釋是，該產(chǎn)品在男性用戶(hù)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(mǎi)該產(chǎn)品。為了理解哪種解釋是正確的，你可以繪制另一個(gè)圖?！劬€(xiàn)圖1 - 用Python生成不止看周日的數據，還要看到一周的數據。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(gè)分析中你會(huì )得出結論：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(xiàn)圖2 - 用Python生成那么，怎么解釋周日的差異呢？你可能會(huì )說(shuō)，也許出于某種原因男性只在周日才會(huì )更多地購買(mǎi)這款產(chǎn)品?；蛟S這只是巧合。我在谷歌和微軟工作時(shí)所做的數據分析工作與這個(gè)例子非常相似，只是更復雜一些。在谷歌時(shí)我使用Python進(jìn)行分析，而我在微軟使用。在這兩家公司我都使用SQL從數據庫中提取數據。然后，我用Python和(在谷歌)或和D3.js(在微軟)來(lái)可視化和分析這些數據。使用Python進(jìn)行數據分析/可視化進(jìn)行數據可視化時(shí)，是非常熱門(mén)的庫。很棒，因為：容易上手seaborn等庫是基于它的，學(xué)習可以幫助你以后學(xué)習其他庫。如何用Python學(xué)習數據分析/可視化你首先應該了解數據分析和可視化的基礎知識。在學(xué)習了數據分析和可視化的基礎知識之后，學(xué)習統計學(xué)基礎知識也將會(huì )很有幫助。03 腳本什么是腳本？腳本通常是指編寫(xiě)能夠自動(dòng)執行簡(jiǎn)單任務(wù)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，這用來(lái)回復客戶(hù)通過(guò)郵件發(fā)送給我們的問(wèn)題。在那兒工作時(shí)，我的任務(wù)是計算包含關(guān)鍵字的郵件數量，以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動(dòng)完成，但我寫(xiě)了一個(gè)簡(jiǎn)單的腳本來(lái)自動(dòng)執行此任務(wù)。當時(shí)我們使用了Ruby，但對于這類(lèi)任務(wù)Python也是不錯的選擇。Python適合這類(lèi)任務(wù)，因為它語(yǔ)法簡(jiǎn)單，易于編寫(xiě)，而且進(jìn)行測試也很快。04 其他用途嵌入式應用我不是這方面的專(zhuān)家，但我知道Python可以與Rasberry Pi一起用，在硬件愛(ài)好者中很流行。游戲開(kāi)發(fā)你可以用PyGame來(lái)開(kāi)發(fā)游戲，但這并不是*的游戲引擎。你可以用它來(lái)開(kāi)發(fā)業(yè)余愛(ài)好項目，但如果你對游戲開(kāi)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(kāi)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(mén)的選擇。Java，C＃和C ++等語(yǔ)言似乎更受歡迎。最近，一些公司也開(kāi)始使用來(lái)開(kāi)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(gè)人而言，如果我要開(kāi)發(fā)桌面應用，我會(huì )選擇使用。它能讓你重新使用網(wǎng)絡(luò )版本的一些代碼。當然，我并不是桌面應用的專(zhuān)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(huì )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別假設你想開(kāi)發(fā)類(lèi)似Instagram的產(chǎn)品，那么你需要為想要支持類(lèi)型的設備創(chuàng )建前端代碼。你可能會(huì )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(lèi)型的設備上運行。這類(lèi)代碼將決定應用的布局樣式，點(diǎn)擊按鍵的樣式等。但是，您還需要存儲用戶(hù)信息和照片的功能。你要將它們存儲在服務(wù)器上，而不僅僅存儲在用戶(hù)的設備上，以便每個(gè)用戶(hù)的關(guān)注者都可以查看其照片。這時(shí)需要用到后端代碼/服務(wù)器端代碼。你需要編寫(xiě)后端代碼來(lái)執行以下操作：記錄關(guān)注情況壓縮照片，從而不占用太多存儲空間在發(fā)現功能中向每個(gè)用戶(hù)推薦照片和新帳戶(hù)這是后端代碼和前端代碼之間的區別。順便說(shuō)一下，Python不是編寫(xiě)后端代碼的*選擇，還有基于的Node.js等選擇。想學(xué)習python的或者對python感興趣的同學(xué)可以加我們的QQ群：605018913~ 比芯。

5.為什么不建議普通人學(xué)習Python開(kāi)發(fā)

Python最近無(wú)疑被朋友圈玩壞了甚至要好幾頁(yè)才能鋪下但從一個(gè)資深程序員的視角出發(fā)，實(shí)在不建議你將Python作為一種職業(yè)，從功利性的角度出發(fā)，你學(xué)Python是很找到工作的從圖片中看出需要Python技能崗位需求量約為Java的1/10, Python基本上只有三種職位后端開(kāi)發(fā)，爬蟲(chóng)，數據挖掘/機器學(xué)習，以及運維崗位就拿后端開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)，負責后端業(yè)務(wù)邏輯的編寫(xiě)，以及與數據庫交互等。但相對于Java，PHP來(lái)說(shuō)，Python并沒(méi)有那么好用，其語(yǔ)法效率也比較低，Java是靜態(tài)編譯類(lèi)型語(yǔ)言，Python為動(dòng)態(tài)解釋語(yǔ)言，即一個(gè)先由編譯器編譯成計算機能執行的二進(jìn)制代碼，這樣計算機直接執行就可以了，但Python的解釋性語(yǔ)言，即是運行時(shí)進(jìn)行編譯，運行的，因此效率會(huì )比較低。其測試結果如下1000萬(wàn)次計數效率,Java是Python的100倍此外Java技術(shù)棧經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)積累了海量的技術(shù)棧，比如分布式的各種東西: 控制反轉，三層架構，服務(wù)調度，流量調度，全棧監控，適用于復雜系統的分布式架構。而Python發(fā)展時(shí)間尚短，并沒(méi)有海量類(lèi)庫，用來(lái)干小一點(diǎn)的網(wǎng)站還OK的，大的網(wǎng)站從速度以及技術(shù)棧的角度來(lái)講，都是不太建議的。Java，PHP進(jìn)過(guò)長(cháng)時(shí)間發(fā)展，已形成了自己的"技術(shù)旗幟"，大量開(kāi)發(fā)擁簇在同樣旗幟下，發(fā)展成了自己的技術(shù)山頭，從而聚集起越來(lái)越多的人。從公司招聘的角度出發(fā)，肯定愿意招聘適用面廣的技術(shù)棧，這樣產(chǎn)品維護起來(lái)比較簡(jiǎn)單，人員離職了也能更好的找到能替代的人，萬(wàn)一搞個(gè)Python技術(shù)棧，人員離職了萬(wàn)一招不到人了怎么辦？爬蟲(chóng)工程是也會(huì )經(jīng)常用到Python，Python在數據抓取等方面確實(shí)有著(zhù)一定的優(yōu)勢，但專(zhuān)職做爬蟲(chóng)的工程師又有多少？市場(chǎng)的需求并不大。如下圖所示，x勾*范圍內爬蟲(chóng)工程師的崗位為207.目前從事爬蟲(chóng)工程師風(fēng)險也比較大，各位要謹慎考慮數據挖掘/機器學(xué)習中會(huì )用Python來(lái)編寫(xiě)，這是因為先掌握了理論而后用Python來(lái)實(shí)現，而非會(huì )Python就能做數據挖掘，它只是一個(gè)工具而已。而且如果你要從事數據挖掘/機器學(xué)習，*的途徑是上個(gè)NB*：*的米國藤校之類(lèi)，國內的都不行，跟個(gè)NB導師，發(fā)些NB的Paper，上頭有人才好辦事，特別是在學(xué)術(shù)界，算法這玩意還是跟學(xué)術(shù)界聯(lián)系比較緊密的，否則只能淪為"調參工程師"。而且隨著(zhù)人工智能光環(huán)的褪去，業(yè)務(wù)落地變現困難，人工智能/機器學(xué)習工程師的崗位趨近于飽和，工作越來(lái)越難找。從19年我司的招聘情況來(lái)看，10-11月還找不到工作的計算機專(zhuān)業(yè)學(xué)生中，很大一部分都是人工智能相關(guān)的。從公司角度來(lái)看，國外做這個(gè)的也一大堆，為啥我不招留學(xué)生呢？名頭更響不是，我干嘛還要招一個(gè)沒(méi)什么名氣*里做人工智能的呢？大家選專(zhuān)業(yè)時(shí)也要從實(shí)際情況出發(fā)，不要只覺(jué)得有趣，看起來(lái)NB，經(jīng)過(guò)外行媒體一鼓吹就選了。就跟娶老婆一樣，不光好看就行了，還得看是否實(shí)用是吧？上面鼓吹人工智能缺口500W的，沒(méi)有一個(gè)是專(zhuān)業(yè)媒體報道的: 要么是培訓機構，要么是外行。要么壞，要么蠢。因為Python可以算是一種腳本語(yǔ)言，因此在運維中應用也比較廣，但跟上面一樣，這只是運維需要掌握的一門(mén)技能而已。當然，如果你不想以Python為職業(yè)，希望以此來(lái)入門(mén)還是不錯滴。Python畢竟比C要簡(jiǎn)單多了，沒(méi)有C中亂七八糟指針等偏底層的概念，國外很多課程都是以Python來(lái)入門(mén)的，因此用來(lái)入個(gè)門(mén)，知道程序是啥還是可以的。但如果你想變得像文案中說(shuō)的那樣:用Python做自動(dòng)化表格，一鍵爬取海量論文(不怕被抓么)，估計是難度比較大了，專(zhuān)業(yè)工作者都要經(jīng)過(guò)大量調試才能保證正確性，你這么有自信能比肩專(zhuān)業(yè)碼農么？一個(gè)每天做行政的小妹，要去學(xué)習Python的語(yǔ)法，類(lèi)庫，然后在機器上裝Python的運行環(huán)境，然后敲出代碼寫(xiě)個(gè)程序去處理excel，萬(wàn)一出錯還得去，csdn，上扒各種帖子找bug...唉，別浪費人家雙十一了吧。

6.你們都用Python實(shí)現了哪些自動(dòng)化辦公？

這個(gè)問(wèn)題我會(huì )，我就是當代使用Python自動(dòng)化辦公受益最深的那個(gè)人！Python辦公自動(dòng)化可以分為三大板塊，但是對于像我這樣普通的打工人來(lái)說(shuō)，最常用的就是自動(dòng)化office。自動(dòng)化office是啥呢？就是平常在工作中折磨你最多的Excel、PPT、Word啊等等，你復制粘貼半天，算錯一個(gè)數據可能就前功盡棄，而Python可能只需要幾行代碼就可以解決。其實(shí)，很多沒(méi)有效率的工作方式早就可以想辦法淘汰，搞到*不僅耽誤自己的時(shí)間，還顯得非常沒(méi)有效率，從現在開(kāi)始，每天多抽出一點(diǎn)時(shí)間學(xué)習Python，那么未來(lái)你將省下大把的時(shí)間，想干啥就干啥！前面就有說(shuō)過(guò)我接觸到Python就馬上進(jìn)入到了正式的學(xué)習，我把課程的鏈接放在這里，買(mǎi)來(lái)就直接上手操作，我不會(huì )告訴你，我已經(jīng)推薦了很多朋友了（0.01相當于白嫖，5天的課程，反正買(mǎi)不了吃虧買(mǎi)不了上當）：

就拿大數據說(shuō)話(huà)，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開(kāi)IT行業(yè)的新大門(mén)，找到適合自己的培訓機構，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)和系統的學(xué)習。