python一般用来做什么
python可用来:1、下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件;2、web应用开发;3、系统网络运维;4、网络游戏的后台;5、3D游戏开发;6、科学与数字计算;7、人工智能;8、网络爬虫;9、数据分析等等。
用Python可以做什么?
1、做日常任务,比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件
2、做网站开发、web应用开发,很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的;
许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。
很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。
3、做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。
4、系统网络运维
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。
5、3D游戏开发
Python也可以用来做游戏开发,因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架,目前来说就有很多使用Python开发的游戏,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。
6、科学与数字计算
我们都知道现在来临了大数据的时代,数据可以说明一切问题的原因,现在很多做数据分析的不是原来那么简单,Python语言成为了做数据分析师的第一首选,它同时可以给工作带来很大的效率。
7、人工智能
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。
8、网络爬虫
爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域,非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
9、数据分析
一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后,我们需要处理数据用来分析,不然爬虫白爬了,我们最终的目的就是分析数据,在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的,各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便,其中诸如Seaborn这样的可视化库,能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图,而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。而后续复杂计算中,对接机器学习相关算法,或者提供Web访问接口,或是实现远程调用接口,都非常简单。
总之就是能干很多很多事啦!
Python当然也有不能干的事情,
比如写操作系统,这个只能用C语言写;
写手机应用,只能用Objective-C(针对iPhone)和Java(针对Android);
学习Python难吗?
是不是越低级的程序越难学,越高级的程序越简单?
表面上来说,是的。
但是,在非常高的抽象计算中,高级的Python程序设计也是非常难学的,所以,高级程序语言不等于简单。
但是,对于初学者和完成普通任务,Python语言是非常简单易用的。
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每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
