不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python能开发什么，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：Python 适合开发什么？，Python 适合开发什么，python 适合做什么开发，python能用来做什么？这3大主要用途你一定要知道！（实用），被吹的神乎其神的Python到底都能干什么??。

1.Python 适合开发什么？

​​Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手。1. WEB开发Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。2. 网络编程网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。3. 爬虫开发在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。4. 云计算开发Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的。5. 人工智能MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。6. 自动化运维Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行。7. 金融分析金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。8. 科学运算Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。9. 游戏开发在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。10. 桌面软件Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！​​​​

2.Python 适合开发什么

python是胶水语言，一般可以写测试代码或者接口程序不错做web还是不错的,GUI就差点了，python主要是易上手和库丰富，除了驱动开发，python算是无所不能的，什么都适合不过一般用python的都是web工程师或者黑客，因为他们要求效率

3.python 适合做什么开发

python是同时支持脚本的一种编程语言。十分强大！具 Python的作者Mark Lutz在书中提到，除了 intensive的领域之外（科学计算，可视化等等），python可以做任何事情。(其实我常常使用python计算，小规模的计算和可视化python是可以满足的，另外接近硬件的底层的编程当然只能是c/c++)。其实问题的关键不在于python自身可以干什么，而是通过python可以干什么，庞大的、由c/c++编写的库资源有不少可以被python直接使用，这样即使你表面上编写的是纯python代码，你得到的东西远远更多更强大！如果你侧重网络的话，Google一下Django，Twisted，Zope,Plone就知道python多厉害了——如plone的网站就是用plone构建的。而Google更是把python列为第三重要的语言——继Java，c++之后。*的Google App Engine的脚本语言就是python！当然也推荐直接到www.python.org官网上面看看python的。

4.python能用来做什么？这3大主要用途你一定要知道！（实用）

导读：如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”这个问题不好回答，因为Python有很多用途。但是随着时间，我发现有Python主要有以下三大主要应用：Web开发数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化脚本本文将依次介绍。01 Web开发Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。为什么需要Web框架因为用Web框架可以更容易地构建通用后端逻辑。这包括将不同的URL映射到Python代码块，处理数据库以及生成用户在浏览器中看到的HTML文件。应该使用哪种Python Web框架Django和Flask是*的两种Python Web框架。如果你刚刚入门，我建议使用其中一种。Django和Flask有什么区别Gareth Dwyer 关于这个问题有一篇出色的文章，在这里我引用几段：主要区别*Flask：能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。Django：提供了全面的体验：你可以获得管理面板、数据库接口、ORM(对象关系映射)以及开箱即用的应用程序和项目的目录结构。如何选择Flask：如果你关注的是经验和学习的机会，或者你想更多地控制使用哪些组件，比如你想使用哪些数据库以及如何与其进行交互。Django：如果你关注最终产品，或者你正在研究一个简单的应用，比如新闻网站、网店或博客，并且你希望有单一实现的方式。*换句话说，如果你是初学者，Flask可能是更好的选择，因为它要掌握的组件更少。此外，如果你想要更多的定制，那就选Flask。根据我的数据工程师朋友Jonathan T Ho的说法，由于Flask 的灵活性，在创建REST API时，Flask 比Django 更适合。另一方面，如果你想直接构建一些东西，Django可能会让你更快实现。02 数据科学数据科学，这里包括机器学习，数据分析和数据可视化。机器学习是什么假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。▲图1给出图2，希望程序能识别这是一张桌子。▲图2你可能会说，我可以写一些代码来做到这点。例如，如果图片中有很多浅棕色像素，那么可以识别是狗。或者可以检测图片中的边缘，如果有很多直的边缘，那么就是桌子。但这种方法很快就不好用了。如果图片中的狗不是棕色毛的怎么办？如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办？这里就需要用到机器学习了。机器学习通过实现算法，该算法能够自动检测输入中的模式。例如，你将1000张狗的图片和1000张桌子的图片输入给机器学习算法，让它掌握狗和桌子间的区别。那么当你给出新的图片让它识别是狗还是桌子时，它就能够进行判断。这有点类似孩子学习新事物的方式。孩子是如何学习认知狗或桌子的呢？就是通过大量的例子。你不会明确告诉孩子：“如果某个毛茸茸的东西有浅棕色的毛发，那么就可能是狗。”你会说，“这是狗，这也是狗。而这是桌子，那个也是桌子。“机器学习算法的方式大致相同。我们可以将相同的想法应用于：推荐系统：比如YouTube，亚马逊和Netflix人脸识别语音识别以及其他应用。你听过的热门机器学习算法包括：神经网络深度学习支持向量机随机森林你可以使用上述任何算法来解决前面提到的图片标签问题。将Python用于机器学习有一些热门的机器学习库和Python框架。其中两个最热门的是scikit-learn和。scikit-learn带有一些内置的热门机器学习算法。是一个低级库，能让你创建自定义机器学习算法。如果你刚开始进行机器学习项目，我会建议你先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题，那么可以使用。数据分析和数据可视化假设你在一家在线销售产品的公司工作。作为数据分析师，你会绘制这样的条形图。▲条形图1 - 用Python生成从这张图中可以看到在某个周日，男性用户购买了400多件产品，女性用户购买了350件产品。作为数据分析师，对此你会提出一些可能的解释。明显的解释是，该产品在男性用户中更受欢迎。另一种是样本量太小，而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因，男性往往在周日才购买该产品。为了理解哪种解释是正确的，你可以绘制另一个图。▲折线图1 - 用Python生成不止看周日的数据，还要看到一周的数据。从这张图表中可以看出，在不同的日子里这种差异比较一致。从这个分析中你会得出结论：这种产品在男性中比在女性中更受欢迎。但如果你看到像这样的图表呢？▲折线图2 - 用Python生成那么，怎么解释周日的差异呢？你可能会说，也许出于某种原因男性只在周日才会更多地购买这款产品。或许这只是巧合。我在谷歌和微软工作时所做的数据分析工作与这个例子非常相似，只是更复杂一些。在谷歌时我使用Python进行分析，而我在微软使用。在这两家公司我都使用SQL从数据库中提取数据。然后，我用Python和(在谷歌)或和D3.js(在微软)来可视化和分析这些数据。使用Python进行数据分析/可视化进行数据可视化时，是非常热门的库。很棒，因为：容易上手seaborn等库是基于它的，学习可以帮助你以后学习其他库。如何用Python学习数据分析/可视化你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后，学习统计学基础知识也将会很有帮助。03 脚本什么是脚本？脚本通常是指编写能够自动执行简单任务的小程序。我曾经在日本的一家小型创业公司工作，公司有邮件支持系统，这用来回复客户通过邮件发送给我们的问题。在那儿工作时，我的任务是计算包含关键字的邮件数量，以便分析我们收到的电子邮件。这可以手动完成，但我写了一个简单的脚本来自动执行此任务。当时我们使用了Ruby，但对于这类任务Python也是不错的选择。Python适合这类任务，因为它语法简单，易于编写，而且进行测试也很快。04 其他用途嵌入式应用我不是这方面的专家，但我知道Python可以与Rasberry Pi一起用，在硬件爱好者中很流行。游戏开发你可以用PyGame来开发游戏，但这并不是*的游戏引擎。你可以用它来开发业余爱好项目，但如果你对游戏开发很认真，建议不要选它。我建议使用Unity的C＃，这是*的游戏引擎之一。它能让你为许多平台开发游戏，包括Mac、Windows、iOS和Android。桌面应用你可以用Python的Tkinter，但这并不是最热门的选择。Java，C＃和C ++等语言似乎更受欢迎。最近，一些公司也开始使用来开发桌面应用程序。例如，Slack的桌面应用是Electron构建的。它能让你用构建桌面应用程序。就个人而言，如果我要开发桌面应用，我会选择使用。它能让你重新使用网络版本的一些代码。当然，我并不是桌面应用的专家，所以如果你有不同的看法，评论中告诉我。4. Python 3还是Python 2我会推荐Python 3，因为它更新而且更受欢迎。后端代码与前端代码的区别假设你想开发类似Instagram的产品，那么你需要为想要支持类型的设备创建前端代码。你可能会用到：面向iOS端的Swift面向Android的Java面向Web浏览器的每组代码将在每种类型的设备上运行。这类代码将决定应用的布局样式，点击按键的样式等。但是，您还需要存储用户信息和照片的功能。你要将它们存储在服务器上，而不仅仅存储在用户的设备上，以便每个用户的关注者都可以查看其照片。这时需要用到后端代码/服务器端代码。你需要编写后端代码来执行以下操作：记录关注情况压缩照片，从而不占用太多存储空间在发现功能中向每个用户推荐照片和新帐户这是后端代码和前端代码之间的区别。顺便说一下，Python不是编写后端代码的*选择，还有基于的Node.js等选择。想学习python的或者对python感兴趣的同学可以加我们的QQ群：605018913~ 比芯。

5.被吹的神乎其神的Python到底都能干什么

1. 前言最近几年 Python 被吹的神乎其神，很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下，让想学习Python 的同学找对方向不迷茫。2. Python 的特点这里就谈谈自己的看法，首先 Python是跨平台语言，语法很简洁，很短的代码干更多的事。另外它是脚本语言，随时随地写一段脚本就可以处理数据，十分方便。同时它也是面向对象语言，对初学者十分友好。Python 在处理各个领域的类库也十分丰富，爬虫、机器学习、数据处理、图像处理等等满足了大部分领域的需要。更重要的是 Python 是一种“胶水语言”，可以轻松调用主流的 C、C++、Java 类库。 但是这就是 Python 被 “吹”起来的原因吗？当然不是！如果一门语言没有实际用武之地，即使它再优秀也没有意义，也不可能优秀。3. Python 的使用领域接下来我们就来看看 Python 在哪些领域有实际的运用。3.1 数据爬虫当今互联网数据成为任何一家公司最核心的资产，但是互联网的信息非常海量，未来快速获取有用的公开信息，爬虫就派上了用场。而 Python 语言非常善于编写爬虫，通过 requests 库抓取网页数据，使用 解析网页并清晰和组织数据就可以快速精准获取数据。 用爬虫看抖音可以让你精准地看到你想看的小视频，疫情期间让我度过了很多无聊的时光。但是一定要注意合法地进行数据爬取，否则就是面向监狱编程！ 3.2 Web 开发能开发 Web 的不仅仅有 Java , Python 也可以进行快速的 Web 开发，Django、Flask 等都是*的 Python Web 框架。能够充分利用 Python 的特性进行高效的 Web 开发。3.3 软件测试Python 写测试脚本让测试人员掉更少的头发。目前主流的自动化测试框架都支持 Python 脚本。而且招聘网站上测试人员需要掌握的一门语言都有 Python 。3.4 运维对于大型平台的运维管理，甚至是自动化运维。Python 也有相关的强大工具诸如 fabric、saltstack、ansible。3.5 人工智能人工智能的核心是算法和模型。需要快速的聚焦问题的本身，而且需要能够进行交互式的进行模型训练。而能够满足这些需求的只有 Python 了。目前主流的两大深度学习框架 和 Pytorch 都是 Python 写的，而且小而美的 Darknet 也是 Python 开发的。目前我也在使用 Python 进行深度学习的相关开发，如果用java 进行开发将非常复杂，因为神经网络计算都是大量的高维矩阵进行复杂的乘法运算。而 Python 的语法特性可以很好的处理这种高维数据的运算。然后我们就可以训练出权重模型来识别图片中的目标的数量、位置等等。 深度学习有较高的学习门槛。 3.6 数据分析数据挖掘对于海量数据的处理是 Python 的强项。所以数据工程师的必备技能也是 Python。数据清洗非常方便。数据分析库 Pandas提供了方便的 Api 让你对数据进行分析，结构化，图形展示。 Python 也提供了快速可视化工具诸如 、holoviews 等，让数据快速可视化。4. 并非只有编程人员使用 并非只适合开发技术人员使用，在金融领域很多从业人员也用 Python 来进行金融量化。办公白领如果会使用 Python 可以很方便来批量操作 Excel 、Word 、PDF，让你成为真正的时间管理大师。遗憾的是，Python 目前还不能用来炒菜做饭。5. Python 入门很简单其实有编程基础的人，最快可以半天掌握 Python 的基本语法。我个人也建议 Python 作为开发者的第二语言。但是如果要熟练的使用 Python 还需要系统的学习。Python 的一些常用类库学习起来比 Python 本身难得多，比如常用的Numpy、Pandas ，需要通过系统的学习和练习才行。

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