python的应用领域有哪些?

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python的应用领域有哪些?,第1张

对于想要学习Python的同学来说,最该了解的就是其应用领域有哪些了,只有了解之后才能明确自己的目标,快来看看Python的应用领域都有哪些吧:

1、云计算

PYTHON语言算是云计算最火的语言, 典型应用OpenStack。

2、Web前端开发

Python相比php、ruby的模块化设计,非常利于功能扩展,多年来形成了大量优秀的web开发框架,且在不断迭代。

目前优秀的全栈框架有django、框架flask、都继承了python简单、明确的风格,开发效率高,易维护,与自动化运维结合性较好。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持,目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK(认知工具包)也完全支持Python,而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切,目前所有linux发行版中都带有python,且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用,例如目前主流的自动化配置管理工具:SaltStackAnsible(目前是RedHat的)。

目前在几乎所有互联网公司,自动化运维的标配就是python+Django/flask,另外,在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的,所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python语言不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛逼,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

Python的就业方向有很多,但是只有选择适合自己的才能支撑自己走得更远。

1、常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2、爬虫

顾名思义,就是用Python收集和爬取互联网的信息,也是很多小伙伴们学习Python的第一驱动力,总觉得Python就是天然为爬虫而生,简单快速,可能靠人力一周才能完成的工作,你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可,真的非常有成就感。无论营销、运营还是产品经理,高效获取有效数据已成为职场必备技能。

3、Python数据分析

如今公司的产品都建立在对用户的分析之上,也就是所有的商业公司都需要这样一个角色,学会了爬虫,便有了数据来源,运用这些数据以及相应的爬虫库和excel表格,就可以进行简单的数据分析。

4、Python Web网站工程师

Web一直都是不可忽视的存在,利用Python的框架做一些页面精美的网站,Python有很多优秀的Web开发框架,如Flask、Django、Bootstar 等,可以帮助你快速搭建一个网站。

5、人工智能

Python是人工智能时代的头牌语言,不管是机器学习 (Machine Learning)还是深度学习(Deep Learning),最常用的工具和框架都需要用Python调用,Python是人工智能工程师的必备技能之一。

6、自动化运维工程师

运维是必须而且一定要掌握Python语言,使用Python可以自动化批量管理服务器,起到1个人顶10个人的效果。它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

7、Python自动化测试工程师

Python语言对测试的帮助是非常大的,自动化测试中Python语言的用途很广,Python提供了很多自动化测试的框架,如Selenium、Pytest等,避免了大量的重复工作,Python自动化测试也变得越来越流行。

8、游戏开发

游戏服务器领域,主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

Python没有非常强势的问题,但是它简单的语言结构应用非常广泛,无论上述你选择哪个方向,都是不会错的。

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学会python就业方向具体如下:

1、Python爬虫:爬虫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。

2、Web应用开发:服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,迅速完成一个网站的开发和Web服务。

3、人工智能:Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到了广泛的支持和应用。

4、数据分析:在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。感兴趣的话点击此处,免费学习一下

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