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1、Python 能做什么？

Python 能做什么？

也许更好的问题是Python 不能做什么？

尽管 Python 通常被认为是用于网站和应用程序或数据、AI 和 ML 任务和项目的编码语言，但它也有许多其他应用程序。

让我们仔细看看 Python 的一些（有时令人惊讶的）使用方式：

数据分析和可视化

Python 非常适合一般的数据科学任务，这包括数据分析和可视化。借助 Python，分析师可以对数据进行分类、操作和收集高级见解。他们还可以使用该语言创建强大的视觉效果来突出他们的发现。

用于数据分析和可视化的 Python 库和框架越来越多，包括 Pandas Visualization、Plotly 和 Matplotlib 等等。无论是简单的图表还是复杂的统计报告，Python 都有可以提供帮助的工具。

Python 成为数据科学首选语言的另一个原因是任何人都可以使用它。分析师和商业智能专业人员并不总是程序员或开发人员，但 Python 足够用户友好，没有计算机科学背景的人可以轻松适应它。

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编程应用程序

由于 Python 是一种通用编程语言，它可用于创建各种 Web 和移动应用程序，从高级金融服务产品到 F1 赛车游戏中的组件。

Python 还经常用于对文件目录进行编程、创建图形用户界面 (GUI) 和应用程序编程接口 (API) 等等。

如果您能想到，您很有可能可以使用 Python 构建它（或至少许多关键组件）。

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人工智能和机器学习

Python 稳定、灵活且不复杂。因此，它是 AI 和 ML 应用程序的理想编程语言，这些应用程序涉及复杂且通常非常复杂的算法。Python 允许 AI 和 ML 专家编写可靠、易读并支持快速原型设计的代码。

其简单性的另一个好处是调试速度很快，因此 AI 和 ML 开发人员可以将更多时间花在算法和启发式上，而不是寻找语法错误。

有大量用于 AI 和 ML 项目的 Python 库和框架，例如 scikit-learn、TensorFlow 和 Pylearn2 等等。这使开发人员更容易上手。

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财务分析和金融科技

近年来，Python 已成为金融界最受欢迎的编程语言之一。它特别适合定量和定性分析，并且非常适合处理大型数据集。

在 Python 的帮助下，从事金融工作的人可以自动执行许多过去需要花费大量时间的任务：计算风险、管理股票投资组合、跟踪市场以及可视化股票趋势。

Python 作为创建金融科技（金融技术）产品的编程语言也很受欢迎。包括 Venmo、Robinhood 和 Affirm 在内的流行金融科技公司都在其核心技术堆栈（构建最终产品的技术）中使用了 Python。

因为金融科技通常是雄心勃勃的项目，Python 的可扩展且简单但成熟的代码是理想的选择。此外，还有所有现成的库和组件。

营销和搜索引擎优化 (SEO)

使用 Python 的一种有趣、更新的方式是在数字营销和 SEO 领域。

自动化不仅在这些领域有所帮助，而且 Python 还可以帮助营销人员和 SEO 专家完成其他任务，例如对关键字进行分类、提取和分析数据，或在多个网页上实施更改。

自然语言处理 (NLP) 技术也在不断涌现，这些技术已经影响到从事 SEO 工作的人们。正如预期的那样，Python 拥有用于 NLP 的库和框架，包括流行的 SpaCy。

Django 是一个广泛使用的 Python Web 框架，因为它使技术 SEO 优化的过程变得简单，因此受到许多 SEO 专业人士的青睐。

游戏开发

Python 不是用于游戏开发的最常见或流行的编程语言，也没有多少游戏完全用 Python 编写。但它经常被开发人员用于其他任务，例如链接 C 和 C++ 模块。

这并不是说您不能使用 Python 构建完整的游戏——如果您想查看仅使用 Python 的游戏，请查看Unknown Horizo ​ns。只是大多数游戏使用多种语言，例如模拟人生 4 和战地 2 等著名游戏都使用 Python 代码来编写游戏逻辑等关键元素。

PyGame 是一组用于创建视频游戏的跨平台 Python 模块，可帮助开发人员完成与 Python 相关的任务。

设计

在开发图形设计应用程序时，Python 是一种有用的语言。它用于 2D 成像软件，包括著名的程序 Gimp 和 Paint Shop Pro。还有 DrawBot，这是一个流行的开源应用程序，可帮助用户使用 Python 代码创建 2D 图形。

处理网站或数字图像的平面设计师可能会定期使用 Python。

作为 Python 多功能性的进一步证明，Blender 和 Lightwave 等 3D 动画软件也使用 Python。

作为其他语言的起点

Python 的简洁和清晰的语法深受喜爱。事实上，Python 激发了其他编程语言的创建。Go (Golang) 和 Cobra 都使用非常类似于 Python 的语法。

就用户而言，它也是一个有用的起点——因为它易于学习，Python 是开始编码的完美方式。一旦掌握了 Python，就更容易学习其他编程语言。
代码示例：

#finding ave rage # creating an array consisting of number from 1 to 10 a = np.arange(1,11) print("The generated array looks like:") print(a) print("The average of the numbers in the array:") print(np.average(a)) #above code in just one line print("The results of average for the short version:") print(np.average(np.arange(1,11)))

输出：

#multiplying matrix #creating matrices using numpy b = np.array([[2,3],[4,5]]) c = np.array([[6,7],[8,9]]) d = np.array([1,10]) print("The matrices look like:") print("b = ", b) print("c = ", c) print("d = ", d) #multiplication of 2-D arrays bc = np.matmul(b,c) print("Result of b*c=",bc) #multiplication of 2-D and 1-D arrays cd = np.matmul(c,d) print("Result of c*d=",cd)

输出：

Python基础和高级Python

任何人都可以使用 Python。它的简单性意味着即使是没有编程或编码经验的人也可以从一开始就学习基础知识并使用这种语言。

例如，假设办公室工作人员想要一种更快的方式来完成例行任务，例如重命名大量文件。他们可以使用 Python 编写一个基本脚本来为他们​​完成这项任务。或者，营销人员可能会使用 Python 帮助以设定的时间间隔向潜在客户发送电子邮件。

与许多事情一样，使用基本 Python 可以做的事情与使用高级甚至中级 Python 技能可以做的事情之间存在很大差异。

这有点像弹钢琴。我们中的许多人在孩提时代就学会了筷子，但我们中的一些人后来成为了能够自如地演奏拉赫玛尼诺夫的音乐会钢琴家。

然而，他们达到这种成就水平的唯一方法是通过练习并随着时间的推移逐渐培养他们的技能。

他们很有可能也是从筷子开始的。

这与 Python 大致相同。你从基础开始，逐渐建立你的技能，直到你达到大师级。专家经常说，你永远不会真正停止学习编程语言，因为总有新东西要学。你也许可以蒙着眼睛编写代码，但新的应用程序和使用该语言的方法总是不断涌现。

Python 专家将他们的技能用于各种复杂的任务。您可能会发现他们构建的 AI 系统可以从庞大的数据集中生成自己的算法。或者他们可能正忙于开发新的 API、开发解决现实问题的程序或为 DataCamp 教授课程。

无论您是了解 Python 的基础知识、是该语言的新手，还是想达到大师级水平，DataCamp 都可以帮助您实现目标。

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总结 Python

Python 功能强大、灵活且用途广泛。它还具有用户友好性、直观性、可实现快速开发和易于学习——难怪它是世界上最流行的编程语言之一！

各种行业、企业和部门都依赖 Python 为其技术提供动力，预计 Python 的使用和普及率将在 2022 年及以后上升。

学习如何用 Python 编写代码对任何人来说都是一个好主意，但对于想要成为全面的程序员、数据科学家、AI 和 ML 工程师以及许多其他职业的人来说，这是必不可少的。

需要 Python 编程技能的职业种类繁多，但这些职业确实有一个共同点：薪水令人印象深刻。部分原因是缺乏 Python 人才来填补所有提供的职位。

学习 Python 可能是你开启全新职业的门票，也可能是提升当前职业技能的一种方式。

2、学python有什么用处呢

学python有什么用处呢？

Python的应用场景比较广泛，目前广泛应用于人工智能、云计算开发、大数据开发等领域，所以你只需要对Python更加深一点点的了解，你就具备更宽泛的工作角色技能。Python的标准库庞大，可以帮助处理各种工作，并没有很多的编程语言能够像Python这样的，能够提供多样性和简洁性；无论是编码新手还是能够信手就来的脚本大师，都有必要了解一下Python。

与其它编程语言相比较，Python更容易学一些。

不是一个Python专业也能够读懂它的代码。Python能给开发者带来一种快速的学习体验，通过Python实践，最多可以在两天之内实现一个基础功能的游戏，另外Python能够引人注目的编程语言因素就是它的可读性和高效性。Python还可以支持面向过程和面向对象编程，Python采用强制缩进的方式使代码具有极佳的可读性。Python还拥有最成熟的程序包资源库之一，里面Python模块和脚本的资源库可以拿过来立马使用，可以用来解决各种诸如数据库处理、数据库分析等一些web服务等问题。

Python容易读写，奉行简洁主义，能够使你关注的去解决问题而不是去搞明白语言，Python是开源软件，意味着不需要花费一分钱就可以阅读复制等，这也是Python越来越优秀的原因。在这个大数据时代，数据是一切问题的关键，python作为数据分析的第一语言，对我们的大数据工作有很大的帮助，可以说给我们的工作提高了大大的效率和帮助。

Python可以用来干什么？

1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。

很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。4、系统网络运维Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。5、3D游戏开发Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科学与数字计算我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。7、人工智能人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。8、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。

不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。9、数据分析一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

Python能用来做什么？

Python 语言主要有以下用途：1) 简单：Python 是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格。

Python 的这种伪代码本质是其优点之一，使用户能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

2) 易学：Python 有极其简单的语法，非常容易上手。3) 免费、开源：Python 是 FLOSS（自由/开源软件）之一。简单来说，用户可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS 是基于一个团体分享知识的概念，这也是为什么 Python 如此优秀的原因之一：它由一群希望看到 Python 更加优秀的人创造，并被他们不断改进。

4) 高层语言：使用 Python 语言编写程序时，不用考虑如何管理程序使用的内存等底层细节。5) 可移植性强：由于它的开源本质，Python 已经被移植在许多平台上。如果 Python 程序没有使用依赖于系统的特性，那么程序不用修改就可以在下述任意平台上面运行。

这些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、Pocket PC 和 Symbian。6) 解释型语言：编译型语言（如 C 或 C++）源程序从源文件（即 C 或 C++ 语言）转换到二进制代码（即 0 和 1）的过程通过编译器和不同的标记、选项完成，当运行程序的时候，连接器把程序从硬盘复制到内存中并且运行。而 Python 程序不需要编译成二进制代码，直接从源代码运行程序。

在计算机内部，Python 解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。因此，用户不再需要操心如何编译程序、如何确保指定了正确的模块或包文件等细节，所有这一切使得使用 Python 更加简单。同时，由于只需要把 Python 程序拷贝到另外一台计算机上即可工作，这也使得 Python 程序更加易于移植。

7) 面向对象：Python 既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他语言（如 C++ 和 Java）相比，Python 以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

8) 可扩展性强：如果希望把一段关键代码运行得更快或希望某些算法不公开，可以使用 C 或 C++ 语言编写这部分程序，然后在 Python 程序中调用它们。9) 可嵌入性强：可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序，从而向用户提供脚本功能。10) 丰富的扩展库：Python 扩展库很庞大，可以帮助处理包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk 以及其他与系统有关的操作。只要安装了 Python，所有这些功能都是可用的，这被称作 Python 的“功能齐全”理念。

除了扩展库以外，还有许多其他高质量的库，如 wxPython、Twisted 和 Python 图像库等。

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