python主要可以做啥

Posted 2023-04-21

python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。

Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。

扩展资料

python的主要优点：

简单易学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。

运行速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

免费、开源资源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

参考资料来源：百度百科-Python

参考技术A

如果您正在考虑学习Python—或者您最近才开始学习—您可能会问自己:

“我用Python到底能做什么?”

这个问题很难回答，因为Python有很多应用程序。

但随着时间的推移，我发现Python有3种主要的流行应用:

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

web开发

基于Python(如Django和Flask)的Web框架最近在Web开发中非常流行。

这些web框架帮助您用Python创建服务器端代码(后端代码)。这是运行在服务器上的代码，而不是用户设备和浏览器上的代码(前端代码)。如果您不熟悉后端代码和前端代码的区别，请参阅我下面的脚注。

但是等等，为什么我需要一个web框架呢?

这是因为web框架更容易构建通用后端逻辑。这包括将不同的url映射到Python代码块、处理数据库和生成用户在浏览器上看到的html文件。

我应该使用哪种Python web框架?

Django和Flask是两个最流行的Python web框架。如果你刚刚开始，我建议你使用其中的一种。

Django和Flask有什么不同?

主要对比:

Flask提供了简单、灵活和细粒度的控制。它是无约束的(它让您决定如何实现事物)。

Django提供了一种全面的体验:为您的应用程序和项目提供了一个管理面板、数据库接口、ORM[对象-关系映射]和目录结构。

你应该选择:

如果您关注经验和学习机会，或者您想要更多地控制使用哪些组件(例如您想要使用哪些数据库以及您想要如何与它们交互)，那么您可以使用Flask。

Django，如果你专注于最终的产品。特别是如果您正在处理一个简单的应用程序，例如一个新闻站点、一个电子商店或博客，并且您希望总是有一个单一的、明显的做事方式。

换句话说，如果您是初学者，那么Flask可能是一个更好的选择，因为它需要处理的组件比较少。此外，如果您想要更多的定制，Flask是一个更好的选择。

另一方面，如果您希望直接构建一些东西，Django可能会让您更快地实现这一点。

数据科学

首先，让我们复习一下什么是机器学习

我认为解释机器学习的最好方法是给你们举个简单的例子。

假设您想要开发一个程序来自动检测图片中的内容。

因此，根据下面这张图(图1)，您希望您的程序能够识别它是一只狗。

考虑到下面的另一个(图2)，您希望您的程序认识到它是一个桌子。

你可能会说，我可以写一些代码来实现。例如，如果图片中有很多浅棕色的像素，那么我们可以说它是一只狗。或者，你可以找出如何检测图片的边缘。然后，你可能会说，如果有很多条直边，那么它就是一个表格。

然而，这种方法很快就会变得棘手。如果照片里有一只没有棕色毛发的白狗呢?如果这张图只显示了桌子的圆形部分呢?

参考技术B Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。作为一种通用语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。 python能做什么？
1.网站开发。Python数据处理很在线，用它编写网站可以为大众提供优秀的服务，主要使用django和flask框架，著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。
2.自动化运维。Python运行在Linux系统上可以作为服务器脚本不停工作，实现对主机的自动化操作，自动登录等就是应用之一。
网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。
3. 人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。小编认为，神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。
当然了，以上只是Python应用比较多的领域，别的领域和这些往往存在交集，这里不再赘述，至于Python能不能写外挂和游戏，下面小编就告诉大家：
外挂是写不了的，Python是脚本语言，不可能像易语言、C语言那样流畅自如地编写辅助；
游戏并不适合用Python开发，Python虽有pygame库，但是功能不强，游戏运行效率低下，写游戏还是要靠游戏引擎。
Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。 参考技术C python主要可以做网络爬虫、Web 应用开发、人工智能、自动化运维。

1、网络爬虫。是指从互联网采集数据的程序脚本。对于很多数据相关公司来说，爬虫和反爬虫技术都是其赖以生存的重要保障。尽管很多语言都可以编写爬虫，但灵活的 Python 无疑也是当前的首选。基于 Python 的爬虫框架 Scrapy 也很受欢迎。
2、Web 应用开发。在因大数据、人工智能为人所熟知之前，Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用，产生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 开发框架。得益于其简洁的语法和动态语言特性，Python 的开发效率很高，因而深受创业团队的青睐。
3、人工智能。Python 在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
4、自动化运维。在自动化运维领域，Python 则是必备技能。大量自动化运维工具和平台或以 Python 开发，或提供 Python 的配置接口。
因此很多公司在管理系统、运维等方面大量使用Python。

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说句实在话，还得看你自己：自己足够用功，经验够，两三万月薪也不是不可能;如果资历浅，又不用功，想要高薪，除非运气够好！
学习Python可以从事以下工作：
一、人工智能
Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。
二、大数据
我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。
三、网络爬虫工程师
网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
四、Python web全栈工程师
全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python web全栈工程师。
五、Python自动化运维
运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦
六、Python自动化测试
Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！

python的矩阵可以做啥

python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
计算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，这里得到的是1*2的矩阵
>>> a2
matrix([[7, 6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵
>>> a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>>>a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值
>>> a4
5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
计算最大、最小值和索引
>>>a1.max() #计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
4
>>>a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵
>>> a2
matrix([[3]])
>>>a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值
3
>>>np.max(a1,0) #计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数
matrix([[4, 3]])
>>>np.max(a1,1) #计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵
matrix([[1],
[3],
[4]])
>>>np.argmax(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引
matrix([[2, 1]])
>>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引
1 参考技术A 做运算