Python值得学习吗 学完后到底可以做些什么
发布网友
发布时间：2022-03-28 18:01
共4个回答
热心网友
时间：2022-03-28 19:31
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。
热心网友
时间：2022-03-28 20:49
为什么 Python 会有越来越多的人学习，越来越被重视？原因很多：
效率高，代码更易阅读、调试和扩展
用途广泛：游戏、Web 应用
解决商业问题以及供各类公司开发内部工具
Python 还被大量用于学术研究和应用研究
有 Python 社区作为坚强的后盾
热心网友
时间：2022-03-28 22:23
2、想要高薪吗？成为一名Python程序员吧！
作为大数据时代，Python相比其他编程语言会更有发展。
在未来，鉴于Python不仅是一种通用的编程语言，而且也是一门科学的编程语言，我们很快就会看到学习Python将会获得更高的回报，挣得更多。
3 Python是AI和机器学习的未
Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。
多年来，学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究。
这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。
虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言。
如果你想要学好python最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群，首先是629，中间是440，最后是234，这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
Python是人工智能的未来。
因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。
此时，在超模君心中毫无疑问：如果你对人工智能或者大数据有那一丁点的兴趣，你都应该学习一下Python
给自学Python的学习建议：
1.了解如今的市场行情，需要掌握什么技能才能找到一份Python开发的工作，现在公司需要什么人才，这个就是你学习的一个方向。
2.系统的学习规划：你要知道自己每天学习什么，因为接触过的新手比较多，很多人学着学着就放弃，或者他们不知道自己在学习什么，这样非常迷茫一点计划没有，肯定是学不会Python的，所以学习Python要知道每天学习什么，做什么案例。
3.一个明白人的指导：学习Python如果只靠自己学，基本学了也很难找到工作，现在Python开发的工作普遍很高，要求也高，都需要有工作经验的，如果单靠自己琢磨不仅浪费时间，而且很专业。
4.如果有条件，建议还是在线上找一个辅导的地方，有了辅导之后会解决很大的问题，不仅节约时间，而且学的更加专业。
5.一套专业的学习视频，如果没有可以到我的Python群下载
6.系统的学习路线可以问我，这里不一一打字说明
如果大家对于学习Python有任何问题，学习方法，学习路线，如何学习有效率的问题，可以随时来咨询我，或者缺少系统学习资料的，我做这行年头比较久，自认为还是比较有经验的，可以帮助大家提出建设性建议，
热心网友
时间：2022-03-29 00:15
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 hu.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。
