首先,python是一门语言，要学python会有很多的方向，有人工智能方向的，有大数据方向的，有web开发方向的，有爬虫方向的，等等，需要看自己的兴趣特长来选择相应的内容。

目前最火的的就是人工智能和大数据方向了，但是门槛比较高，需要掌握的除了python需要本身之外，还需要了解的更多。

关于你说的 能做什么 ，今后的就业方向主要有四种，web开发，爬虫，数据挖掘，人工智能。

最后一点需要强调的是 如果只会python的话能做的非常有限，需要加之其他辅助工具，比如你要做人工智能的话，还需要学一下统计学，常用算法等等。

中公优就业的Python培训的学习时间分成两个阶段，第一个阶段就是Python的基础知识学习，可以自己做一些小程序来玩一玩，第二个阶段主要是更深入的Python学习，可以通过这个技能来找到合适的工作。

初级Python掌握阶段学习时间：

如果大家是零基础选择自学的话，一般所学的内容如下，这个期间主要学习的内容是常量、变量的应用，运算符的了解和使用、流程控制的使用、函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等， 掌握Python编程语言基础内容、OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题。

根据个人的理解能力和时间安排，所需要的时间也是不同的一般都是5个月左右或者是更多。

如果是已经有其他程序语言的基础，那么所需要的时间也是会大大的减少的。

深入Python学习时间：

深入学习的时间一般都是更久了，所有的知识一般都是入门会简单一点儿，之后想要继续深入学习所消耗的时间和精力也是会增长的，例如接下来要学的爬虫技术、人工智能方向都是需要时间进行学习的，需要好好加油哦

python 是一种高级脚本语言，

1.可以用作数据分析，

2.开发监控脚本

3.开发网站

可以参考我的思维导图

Python 新手入门思维导图指南持续更新

https://www.toutiao.com/i6859271772693332483/

我是一名计算机专业的在读博士生，从本科到现在学过很多门计算机编程语言，包括C++， Java, python, R，Matlab。

这些语言中有非常难的C++，也有相对来说比较简单，而且适用范围较为广的Python。

并且据我所知，国内和国外的部分高校已经将python作为计算机专业学生的入门语言。另外python也非常适合转专业的同学学习，也可为别的专业的同学提供更高的生产力。

言归正传，python到底有什么用。学会python，通常可以找到以下几类工作。

1 web工程师，前端和后端，顾名思义就是进行网站的开发与建设，这个工作的薪资在一线城市通常在年薪15万左右。

2 爬虫工程师，这个工作内容是从目标网站抓取信息用于分析。拿淘宝举例，我们可以爬取某个商品的信息保存下来，然后进行哪个时间段的购买量最大。这个薪资能达到15-20万年薪。

3 数据挖掘工程师，这个是四个里面薪资最高的，并且技术难度也要求最高。

除此之外，python也可作为机器学习工程师，算法工程师等的有利武器。

主要用来处理数据，数据挖掘，数据分析，机器学习，深度学习都要PYTHON。

1.数据科学

2.人工智能

3.运维开发

4.web

5.爬虫

……

只有你想不到。

一个非常好的问题。Python是一种跨平台的解释性脚本语言，随着版本迭代和功能扩展，由最初用于编写自动化脚本，到现在越来越多被用于大型的项目开发。

Python在AI算法领域是主流开发语言，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用Python编程的程序员越来越多。

一，Python学什么？

将Python学习过程分为3个阶段分别解释一下。

1，首先要学习Python语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上资源很多。

2，结合工作内容或者兴趣方向，学习常用框架，比如Django是应用广泛的开源框架，注意学习时要挑选常用的Top3，不仅学习资料多，还有同事朋友交流分享。

3，随着学习进阶，逐步在工作中积累项目经验、提高技术水平，持续学习。

二，Python做什么？

Python语法灵活、功能强大、使用方便，在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：

1. Web开发，比如常用框架Django

2. 科学计算和统计

3. 人工智能

4. 网络爬虫

5. 开发不同类别的应用会用到不同的知识点，学习过程中要不断总结，由点到面，逐步积累起自己的知识库。

我是工作多年的Web应用架构师，欢迎关注我，了解更多IT专业知识。

Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。

如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。

Python的胶水特性

Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。

我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，Java的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。

Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。

其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。

在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。

但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。

其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。

这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。

所以，一门语言的大行其道并不一定是性能最优的。这就涉及到为什么Python被大家喜爱？

Python的突出特性在于它好上手

每一个C语言的初学者，如果想写出一个界面的话是很难的，所以C语言程序的运行都是在一个黑框框里。但是Python可以很方便地写出界面，虽然运行速度不一定快。

之前有人用200行代码写出了FlappyBird就是Python的优势的体现。所以随着代码更新换代越来越快，而计算资源越来越多，人的操作的便捷性反而是最重要的。

如此一来，Python方才成为宠儿。

Python会不会被替代呢？

当然，现在就有人暗戳戳地想用swift来替代它啊，但是语言的更新换代并不一定是一件坏事。虽然程序员需要重新去学习，但是学习成本肯定是越来越低的，而语言肯定是越来越先进的。

如果把计算机语言看成人与机器打交道的手段，我相信，这个手段会越来越有效，也越来越简单。

最终，我相信，计算机语言将会成为社会上每个人如说话一般的技术，而机器最终会成为人们的好朋友。

Python是一个万能工具。不论你是不是IT工作者。熟练的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。

数据处理和分析

你可以利用pandas python 库来处理excel文件，做数据分析和报告。比如下面这样的一个excel。

你可以用一句python就可以读出来：

sheet = pd.read_excel("data/services.xlsx")

打印出来是这样的：

之后你就可以很方便的用python来分析和操作这个excel了。

画图

你可以利用graphviz Python 库来绘制图像。比如下面的图像就是用20行python代码绘制出来的。我有一个视频《20行python代码画出微服务的调用热点监控图像》做了详细讲解。

好入门，用python编程很有乐趣。

python 比较好入门，不需要很多的计算机专业的背景。很多小学生都开始学习python。我分享了一些python的入门学习的视频。欢迎观看。祝你学的愉快。

本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确地演示抽象的原理。

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