為什麼要學習 python 簡單易學

Python 語言相對於其他程式語言來說，屬於比較容易學習的一門程式語言，它注重的是如何解決問題而不是程式語言的語法和結構。
開發語言在大資料裡面是必不可少的，而簡單易學，上手快的 Python語言，將作為大資料的首選語言！
正是因為 Python 語言簡單易學，所以，已經有越來越多的初學者選擇 Python 語言作為程式設計的入門語言。
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語法優美

Python 語言力求程式碼簡潔、優美。在 Python 語言中，採用縮排來標識程式碼塊，透過減少無用的大括號，去除語句末尾的分號等視覺雜訊，使得程式碼的可讀性顯著提高。
閱讀一段良好的 Python 程式就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專注於解決問題，而不用太糾結程式語言本身的語法。

豐富強大的類庫

只要你想到的問題，只要你需要使用的第三方庫，基本上都是Python的介面。
寓意是 Python 語言的類庫非常的全面，包含了解決各種問題的類庫。
無論實現什麼功能，都有現成的類庫可以使用。
如果一個功能比較特殊，標準庫沒有提供相應的支援，那麼，很大機率也會有相應的開源專案提供了類似的功能。
合理使用 Python 的類庫和開源專案，能夠快速的實現功能，滿足業務需求。

通用指令碼語言

Python差不多是現在最流行的通用指令碼語言。這裡強調是通用。
與Python相似的只有ruby， tcl, perl 等少數幾種。而Python過去被稱為指令碼語言之王。
掌握一本通用指令碼語言，因為指令碼語言與編譯語言的開發測試過程不同，可以極大的提高程式設計效率。
如果你在作滲透測試或僅僅是喜歡玩玩，Python 是你的好幫手！
由於Python 在所有 LInux 和 MAC OS 機器上都有安裝，還有豐富的庫，完善的語法，還是一門指令碼語言，讓它很適合幹這個。

開發效率高

Python的各個優點是相輔相成的。例如，Python 語言因為有了豐富強大的類庫，所以，Python 的開發效率能夠顯著提高。
實現相同的功能，Python 程式碼的檔案往往只有 C、C++ 和 Java 程式碼的 1/5~1/3。相對於 C、C++ 和 Java 等編譯語言，Python 開發者的效率提高了數倍。
雖然 Python 語言擁有很多吸引人的特性，但是，各大網際網路公司廣泛使用 Python 語言，很大程度上是因為 Python 語言開發效率高這個特點。
開發效率高的語言，能夠更好的滿足網際網路快速迭代的需求，因此，Python 語言在網際網路公司使用非常廣泛。
python是全能語言，社群龐大，有太多的庫和框架。你只需要找到合適的工具來實現想法，省去了造輪子的精力。
Python幫助裡還有許多例子程式碼，幾乎拿過來略改一下就可以正式使用。

應用領域廣泛

Python 語言的另一大優點就是應用領域廣泛，工程師可以使用 Python 做很多的事情。例如，Web 開發、網路程式設計、自動化運維、Linux 系統管理、資料分析、科學計算、人工智慧、機器學習等等。
Python 語言介於指令碼語言和系統語言之間，我們根據需要，既可以將它當做一門指令碼語言來編寫指令碼，也可以將它當做一個系統語言來編寫服務。
Python在科研上有大量的應用，大資料計算，模擬計算，科學計算都有很多的包。
Python幾乎在每一個linux 作業系統上都安裝有。大部分unix系統也都預設安裝。
Python有獨立的執行庫，幾乎不依賴第三方軟體就可以完成大部分的系統運維和常見任務的開發。

學習Python可以做什麼

web開發

：

伺服器端程式設計，具有豐富的 Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和 Web服務。
可以用Python快速完成網站的開發和 WEB服務。例如：豆瓣、果殼網、 Google 、 Dropbox 等。

爬蟲 :

資料分析離不開資料採集，所以我偶爾也會使用 Python 的標準庫 urllib 去網路採集一些簡單資料，圖快也會使用 requests，beautifulsoup 是非常不錯的 html 解析工具。
我建議 Python 爬蟲的初學者熟練掌握這些基本庫，後續更高階的可以學習 Python 爬蟲框架 pyspider，scrapy 等，以及分散式爬蟲。

資料分析 :

Python 的資料分析生態系統很完善了，甚至看到很多研究者的討論帖子都建議早點把研究工具遷移到 Python 生態系統。
Numpy Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本資料分析的三駕馬車，而 Jupyter notebook 則是分析的最基本互動式環境。
作為一個 Python 資料分析入門者，我建議一定要熟練掌握這些基本工具。後續則可以學習更為強大的工具，如分散式計算 pyspark，機器學習，深度學習，神經網路等等，Python 都能找到成熟的包以供使用。

科學計算

：

Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物資訊學、物理、建築、地理資訊系統、影像視覺化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
我們都知道現在來臨了大資料的時代，資料可以說明一切問題的原因，現在很多做資料分析的不是原來那麼簡單。
Python語言成為了做資料分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

運維自動化：

自動化處理大量的運維任務。
Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力。
運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。

測試自動化：

編寫為簡單的實現指令碼，運用在Selenium/lr中，實現自動化。

圖形介面開發：

Python可編寫桌面圖形使用者介面，還可以擴充套件微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。

人工智慧 :

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。
人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等。
總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。
Python語言對於人工智慧來說是最好的語言。目前好多人都開始學習人工智慧+Python學科。

遊戲開發

：

Python有很好的3D渲染庫和遊戲開發框架，有很多使用Python開發的遊戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。

Python在國內主要的工作崗位

python開發工程師
python高階工程師
python爬蟲工程師
python後端工程師
Web網站開發工程師
Python自動化測試
Linux 運維工程師
python 遊戲開發工程師
python技術經理
python開發實習等職業選擇。

學習Python程式語言，是大家走入程式設計世界的最理想選擇。

無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富程式設計經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路，你的進步速度也會快很多。
無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀程式語言。
學習程式設計是為了解決實際的問題,把自己在工作或學習中的重複工作程式化。

如何學習 Python

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為什麼要學習Python？學習Python可以做什麼？

通用指令碼語言

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