Python到底能做什麼？

隨著網際網路行業的發展，編程越來越受到人們的重視，但是始終很多人並不了解編程是什麼，能做什麼事情。今天就來重點解答這些問題，以Python這個熱門的程式語言為例子，為大家解答一些最常見的疑惑。

靈魂三問：

1）Python能做什麼？

2）就業前景如何？

3）小白學會需要多久？

一、Python能做什麼？

這個問題對於外行或者剛入門的小白問的最多，到底能做什麼呢？其實這個問題和回答程式語言能做什麼一樣。但很明顯，大家主要想知道的是python常見的用途或領域是什麼？

1.常規軟體開發

Python支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網絡編程等都屬於標配能力。

2.數據分析與科學計算

隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。

3.自動化運維或辦公效率工具

這幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的程式語言，Python在自動化運維方面已經深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自動化平臺。

4.雲計算

開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的，搞雲計算的同學都懂的。

5.web開發

基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用範圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速的搭建起可用的WEB服務。實際使用的公司不多，這就是為什麼不推薦通過學python去做程式設計師的原因。

6.網絡爬蟲

也稱網絡蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網絡爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在網際網路上爬取免費的數據，那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網絡爬蟲的程式語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scrapy爬蟲框架應用非常廣泛。

7.數據分析

在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。

8.人工智慧

Python在人工智慧大範疇領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的程式語言，得到廣泛的支持和應用。比如阿爾法狗。

二、就業前景如何？

看過前面的文章的朋友應該知道，我是不推薦盲目入坑，甚至看到廣告後就報讀各種課程，奔著當高薪程式設計師去的。為什麼呢？

前面列舉的是Python的各種應用場景，是給準備學習入坑的朋友指明方向，不推薦的知識就業前景不好，我簡單列舉其中三個：

1. 1. 使用python做常規軟體開發公司較少（相對於java），所以工作崗位相對較少；
2. 2. 爬蟲或自動化運維辦公的職位不多，想做兼職先看看自己接單渠道如何；
3. 3. 人工智慧雖然使用python語言較多，但是python只是其中的一個簡單基礎，裡面實際運用的數學和算法，入門門檻極高。

那有人會問，如何什麼比較好，我個人推薦是java（純屬個人建議），具體不做展開，有機會可以介紹java入門。

三、小白學會多久？

這又是一個很常見又很難回答的問題，小白如何界定呢？一個不識字的老人和一個理科天才，只要沒學過都可以說是小白。學到哪裡算學會呢？那這裡我以一個例子來大概說明一下：

小P是一個在校大學生，專業是理科非計算機相關專業，各學科成績比較普通，平時會通過搜尋引擎查找學習資料。想通過平時課外每天2小時的時間跟著書自學，達到可以使用python做簡單爬蟲（NBA）和數據可視化。

通過前面文章介紹的學習路徑，大概可以分為：

• 1. 基礎語法學習，1周
• 2. ide和開發環境配置與搜索資料，1周
• 3. 相關python語言庫學習，1周
• 4. 項目實戰，1周

這是完成非常簡單的入門，很多知識如網絡，資料庫，計算機原理知識都沒有涉及，估算的時間是1個月。這只是儘量去以嚴謹的方式回答這個難回答的問題，每個人的條件都不一樣，也許有人1周就學會了，有人學了一個月後還沒學會基礎語法。所以想問自己多久能學會的，先看看自己能投入的時間精力和毅力是怎麼樣的。