学python可以从事什么工作
学完了python能做什么工作？
一软件开发
用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做并且需求量还是挺大的
二数据挖掘
python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少
三游戏开发
python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业
四大数据分析
如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位
五全栈工程师
如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势
六系统运维
python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的
综上所述，学完python可以干什么工作，大家需要根据自己的兴趣爱好选择,小编着重还是推荐软件开发和大数据的岗位
学完python都能做哪些职业？从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫
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 zhihu.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 DelphiJava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Pandasmatplotlib等工具，能很简单地进行调整
而TensorflowPyTorchMXNetKeras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 scipynumpy 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 (随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
一软件开发
用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做并且需求量还是挺大的
二数据挖掘
python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少
三游戏开发
python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业
四大数据分析
如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位
五全栈工程师
如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势
六系统运维
python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的
综上所述，学完python可以干什么工作，大家需要根据自己的兴趣爱好选择,小编着重还是推荐软件开发和大数据的岗位
学完python都能做哪些职业？从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫
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 zhihu.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 DelphiJava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Pandasmatplotlib等工具，能很简单地进行调整
而TensorflowPyTorchMXNetKeras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 scipynumpy 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 (随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
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