1樓：千鋒鄭州教育
python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴充套件性、物件導向、可嵌入型、豐富的庫、規範的**等。python除了極少的涉及不到的開發之外，其他基本上可以說全能：系統運維、圖形處理、數學處理、文字處理、資料庫程式設計、網路程式設計、web程式設計、多**應用、pymo引擎、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等。
python的應用特別廣，中國現在的人才缺口超過100萬。
如果你想要專業的學習python開發，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右。應該根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。
學習python都能做什麼工作？
2樓：大資料小庫
三個方向，
一個是web開發，就是業務系統。
第二個是資料採集跟預處理，這個需求量會越來越大，第三個更高階，做資料探勘人工智慧方向的演算法。
其實python語法簡單，現在程式設計主要是工具上的二次開發，關鍵是能不能快速做出成品，
3樓：匿名使用者
資料分析，大資料開發，神經網路
4樓：河北中公優就業
python是什麼呢?python是一種跨平臺的計算機程式語言，是一種物件導向的動態型別語言，最初被設計用於編寫自動化指令碼，隨著版本的不斷更新和發展，現在越來越多被用於獨立大型的專案開發。
python能做的事情很多，用途也很廣，具體可以根據內容來判斷python程式設計能做什麼。以優就業為例來說，最開始肯定是python的基礎語法、物件導向於設計模式，主要包括的內容有以下幾點，python資料型別、條件控制語句、迴圈語句、字串介紹、字串的輸入、函式的概念定義和呼叫等等。並介紹物件導向的相關定義、魔法函式概述、裝飾器等等。
第二個階段是python全棧的學習，主要內容是web前後端開發學習，具體內容主要是靜態頁面、頁面框架、資料庫、linux作業系統的詳細學習、伺服器叢集架構。第三階段是網路爬蟲，主要學習內容是資料爬取、分散式爬蟲框架等等，具體內容是爬蟲與資料、scrapy框架、scrapy-redis框架等等。第四個階段是資料分析+人工智慧。
主要可以選擇的工作有以下幾種，如：大資料分析師，大資料分析師是指基於各種分析手段對大資料進行科學分析、挖掘、展現並用於決策支援。使企業清晰的瞭解到現狀及競爭環境。
人工智慧工程師，人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。python開發工程師，python開發工程師需要理解專案和設計需求，讓程式在伺服器穩定高效執行，實現商業價值。爬蟲開發工程師、python運維自動化工程師等等。
5樓：
爬蟲工程師吧，最容易找到工作。
6樓：匿名使用者
可以從事的崗位比較多，中公教育有python這方面的面授班，學完可以做python開發工程師、python高階工程師、web**開發工程師、python自動化測試、linux運維工程師、python遊戲開發工程師、python技術經理、python開發實習等等吧
只學python能找到工作嗎？
7樓：喬布斯的同學
可以找到工作，可以從應聘測試工程師，或者自動化測試開始
8樓：
當然可以，但是幹開發這一行技多不壓身，既然決定選擇，早點行動，祝你早日成功。
9樓：長沙新華電腦學院
如果學的精通，是能找到工作的
學python可以做什麼
10樓：ac白菜
1web開發
在國內，豆瓣一開始就使用python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基於python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。
儘管目前python並不是做web開發的首選，但一直都佔有不可忽視的一席。python中有各類web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型mvc框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的web專案中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）python提供的大型web服務包括知乎、豆瓣、dropbox等**。
加之python本身的「膠水」特性，很容易實現在需要大規模效能級計算時整合其它語言，同時保留web開發時的輕便快捷。
目前，國內的python web開發主要有兩個技術棧：
（1）django
（2）flask
2網路爬蟲
網路爬蟲是python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用python收集網上的資訊比以前容易很多了。
python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用於模擬http請求的requests、用於html dom解析的pyquery/beautifulsoup、用於自動化分散式爬取任務的scrapy，還是用於最簡化資料庫訪問的各種orm，都使得python成為資料爬取的首選語言之一。特別是，爬取後的資料分析與計算是python最為擅長的領域，非常容易整合。目前python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。
3人工智慧與機器學習
人工智慧是現在非常火的一個方向，ai熱潮讓python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的ai框架，大多是python的實現，為什麼呢？
因為python足夠動態、具有足夠效能，這是ai技術所需要的技術特點。比如基於python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些**基本都是通過python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了python介面。
python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
而tensorflow、pytorch、mxnet、keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行**，即可藉助底層實現，方便地呼叫包括gpu在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什麼框架，python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的c/c++實現。由於python能很方便地引入和使用c/c++專案和庫，從而實現功能和效能上的擴充套件，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於資料本身，而從記憶體分配等繁雜工作中解放出來，是python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
4資料分析處理
資料分析處理方面，python有很完備的生態環境。「大資料」分析中涉及到的分散式計算、資料視覺化、資料庫操作等，python中都有成熟的模組可以選擇完成其功能。對於hadoop-mapreduce和spark，都可以直接使用python完成計算邏輯。
這無論對於資料科學家還是對於資料工程師而言都是十分便利的。
5伺服器運維及其它小工具
python對於伺服器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有linux發行版中都自帶了python直譯器，使用python指令碼進行批量化的檔案部署和執行調整都成了linux伺服器上很不錯的選擇。python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用於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，開發方便運維的工具會變得十分簡單。
6桌面程式
python也可以用於桌面軟體開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的ui框架qt有python語言的實現版本pyqt。
python簡單易用的特性加上qt的優雅，可以很輕鬆的開發介面複雜的桌面程式，並且能輕鬆實現跨平臺特性。
7多**應用
11樓：優就業科普
學python可選擇的方向廣，web方向、人工智慧方向、資料分析方向、網路爬蟲等都是可以做的，且都屬於比較熱門且發展較好的從業方向，所以想學習的小夥伴可以放心選擇python作為以後的發展方向，不需要擔心找不到工作，因為好的技術好的發展前景，到**都是搶手人才。
學python可以選擇的崗位很多，python開發工程師、人工智慧工程師、大資料分析工程師、爬蟲開發工程師、搜尋引擎工程師、遊戲開發工程師、系統運維工程師、全棧工程師等都能做，學python，擔任哪類崗位，由你決定!
12樓：耳畔密語
python第三方模組眾多，下面我介紹一些比較實用而又有趣的模組，主要分為爬蟲、資料處理、視覺化、機器學習、神經網路、**財經、遊戲這7個方面，主要內容如下：
1.爬蟲：
相信大部分人都用python爬過資料，目前來說，比較流行的框架是scrapy，對爬取資料來說，簡單方便了不少，只需要自己新增少量的**，框架便可啟動開始爬取，當然，還有簡單地爬蟲包，像requests+beautifulsoup，對於爬取簡單網頁來說，也足夠了：
如果你想要學好python最好加入一個好的學習環境，可以來這個q群，首先是629，中間是440，最後是234，這樣大家學習的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料
2.資料處理：
numpy,scipy,pandas這些包對於處理資料來說非常方便，線性代數、科學計算等，利用numpy處理起來非常方便，pandas提供的dataframe類可以方便的處理各種型別的檔案，像excel,csv等，是分析資料的利器：
3.視覺化：
這裡的包其實也挺多的，除了我們常用的matplotlib外，還有seaborn,pyecharts等，可以繪製出各種各樣型別的圖形，除了常見的線圖、餅圖和柱狀圖外，還可以繪製出地圖、詞雲圖、地理座標系圖等，美觀大方，所需的**量還少，更容易上手：
4.機器學習：
說起python機器學習，大部分人都應該scikit-learn這個包，常見的機器學習演算法，像迴歸、分類、聚類、降維、模型選擇等，這裡都有現成的**可供利用，對於這機器學習方面感興趣的人來說，這是一個入門機器學習的好包：
5.神經網路：
說起神經網路，大部分人都應該會想起深度學習，對應的就會想到谷歌目前非常流行的深度學習框架—tensorflow，tesndorflow可被用於語音識別和影象識別等眾多領域，其發展前景光明，對於這方面感興趣的科研人員來說，是一個很不錯的工具，當然，還有基於tensorflow的theano,keras等，都是學習神經網路的不錯選擇：
6.**財經：
對於**和財經比較感興趣的朋友來說，python也提供了現成的庫來獲取和分析**財經資料—tushare，tushare是一個免費、開源的python財經資料介面包，可以快速的獲取到國內大部分**資料，對於金融分析人員來說，可以說是一個利器，降低了許多工量：
7.遊戲：
python專門為遊戲開發提供了一個平臺—pygame，對於想快速開發小型遊戲的使用者來說，是一個很不錯的選擇，簡單易學、容易上手，脫離了低階語言的束縛，使用起來也挺方便的：
學甜品後能找到工作嗎？多久能學會學完能獨立操作嗎
現在很多西點的培訓學校都是推薦工作的。如果學的好些，如果別太挑剔，是容易找到工作的。一般三個月就可以獨立操作了。但是如果想自己開店，最好是學習一年或兩年。選學校到專業的甜品培訓學校，選擇學校時主要看以下幾點 1 品牌，學這個一定要關注品牌，有些小機構隨便找個地方租個房子也就招生了，這個肯定很不現實的...
剛接觸，只會python能找到工作嗎
只會python的話基本沒用，當然，如果python學的好，也許能當個教python的老師 要看你會到什麼程度咯，去老男孩搞點python的面試題。感覺還比較不錯。大專學歷學python能找到工作嗎？python學習門檻低，但不代表精通容易。一般來說python的用途主要有1 大資料 hadoop ...
如何學python，學Python應該怎麼學
python資料分析的門檻較低，如果是python零基礎開始學，學習的步驟大概是python基礎 資料採集 資料處理 資料分析 資料視覺化。首先學習一點python基礎的知識，python語言基礎，函式，檔案操作，物件導向，異常處理，模組和包，linux系統使用，mysql資料庫等 其次就可以學習一...