為什麼要學習Python？學習Python可以做什麼？

為什麼要學習python

• Python 語言相對於其他編程語言來說，屬於比較容易學習的一門編程語言，它注重的是如何解決問題而不是編程語言的語法和結構。
• 開發語言在大數據裡面是必不可少的，而簡單易學，上手快的Python語言，將作為大數據的首選語言！
• 正是因為 Python 語言簡單易學，所以，已經有越來越多的初學者選擇 Python 語言作為編程的入門語言。
• 創一個小群，供大家學習交流聊天
• 如果有對學python方面有什麼疑惑問題的，或者有什麼想說的想聊的大家可以一起交流學習一起進步呀。
• 也希望大家對學python能夠持之以恆
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語法優美

• Python 語言力求代碼簡潔、優美。在 Python 語言中，採用縮進來標識代碼塊，通過減少無用的大括弧，去除語句末尾的分號等視覺雜訊，使得代碼的可讀性顯著提高。
• 閱讀一段良好的 Python 程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專註於解決問題，而不用太糾結編程語言本身的語法。

• 只要你想到的問題，只要你需要使用的第三方庫，基本上都是Python的介面。
• 寓意是 Python 語言的類庫非常的全面，包含了解決各種問題的類庫。
• 無論實現什麼功能，都有現成的類庫可以使用。
• 如果一個功能比較特殊，標準庫沒有提供相應的支持，那麼，很大概率也會有相應的開源項目提供了類似的功能。
• 合理使用 Python 的類庫和開源項目，能夠快速的實現功能，滿足業務需求。

• Python差不多是現在最流行的通用腳本語言。這裡強調是通用。
• 與Python相似的只有ruby， tcl, perl等少數幾種。而Python過去被稱為腳本語言之王。
• 掌握一本通用腳本語言，因為腳本語言與編譯語言的開發測試過程不同，可以極大的提高編程效率。
• 如果你在作滲透測試或僅僅是喜歡玩玩，Python 是你的好幫手！
• 由於Python 在所有 LInux 和 MAC OS 機器上都有安裝，還有豐富的庫，完善的語法，還是一門腳本語言，讓它很適合干這個。

• Python的各個優點是相輔相成的。例如，Python 語言因為有了豐富強大的類庫，所以，Python 的開發效率能夠顯著提高。
• 實現相同的功能，Python 代碼的文件往往只有 C、C++ 和 Java 代碼的 1/5~1/3。相對於 C、C++ 和 Java 等編譯語言，Python 開發者的效率提高了數倍。
• 雖然 Python 語言擁有很多吸引人的特性，但是，各大互聯網公司廣泛使用 Python 語言，很大程度上是因為 Python 語言開發效率高這個特點。
• 開發效率高的語言，能夠更好的滿足互聯網快速迭代的需求，因此，Python 語言在互聯網公司使用非常廣泛。
• python是全能語言，社區龐大，有太多的庫和框架。你只需要找到合適的工具來實現想法，省去了造輪子的精力。
• Python幫助里還有許多例子代碼，幾乎拿過來略改一下就可以正式使用。

• Python 語言的另一大優點就是應用領域廣泛，工程師可以使用 Python 做很多的事情。例如，Web 開發、網路編程、自動化運維、Linux 系統管理、數據分析、科學計算、人工智慧、機器學習等等。
• Python 語言介於腳本語言和系統語言之間，我們根據需要，既可以將它當做一門腳本語言來編寫腳本，也可以將它當做一個系統語言來編寫服務。
• Python在科研上有大量的應用，大數據計算，模擬計算，科學計算都有很多的包。

• Python幾乎在每一個linux操作系統上都安裝有。大部分unix系統也都預設安裝。
• Python有獨立的運行庫，幾乎不依賴第三方軟體就可以完成大部分的系統運維和常見任務的開發。

• 伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。
• 可以用Python快速完成網站的開發和WEB服務。例如：豆瓣、果殼網、Google、Dropbox等。

• 數據分析離不開數據採集，所以我偶爾也會使用 Python 的標準庫 urllib 去網路採集一些簡單數據，圖快也會使用 requests，beautifulsoup 是非常不錯的 html 解析工具。
• 我建議 Python 爬蟲的初學者熟練掌握這些基本庫，後續更高級的可以學習 Python 爬蟲框架 pyspider，scrapy 等，以及分散式爬蟲。

• Python 的數據分析生態系統很完善了，甚至看到很多研究者的討論帖子都建議早點把研究工具遷移到 Python 生態系統。
• Numpy Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本數據分析的三駕馬車，而 Jupyter notebook 則是分析的最基本互動式環境。
• 作為一個 Python 數據分析入門者，我建議一定要熟練掌握這些基本工具。後續則可以學習更為強大的工具，如分散式計算 pyspark，機器學習，深度學習，神經網路等等，Python 都能找到成熟的包以供使用。

科學計算：

• Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
• 我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單。
• Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

• 自動化處理大量的運維任務。
• Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力。
• 運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。

測試自動化：

• 編寫為簡單的實現腳本，運用在Selenium/lr中，實現自動化。

• Python可編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。

• 人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。
• 人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等。
• 總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。
• Python語言對於人工智慧來說是最好的語言。目前好多人都開始學習人工智慧+Python學科。

遊戲開發：

• Python有很好的3D渲染庫和遊戲開發框架，有很多使用Python開發的遊戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。

1. python開發工程師
2. python高級工程師
3. python爬蟲工程師
4. python後端工程師
5. Web網站開發工程師
6. Python自動化測試
7. Linux運維工程師
8. python遊戲開發工程師
9. python技術經理
10. python開發實習等職業選擇。

• 無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多。
• 無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。
• 學習編程是為了解決實際的問題,把自己在工作或學習中的重複工作程序化。

如何學習 Python

• 興趣是最好的老師
• 多抄、多寫、多想、多問、多看、多聽、多說
• 要多搜索問題
• 加入開源社區(多看、多分享、多交流)
• 記錄筆記，有問題做記錄,查閱資料或請教其他人