python一般用來做什么？感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語

python一般用來做什么？

感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語言，也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅(qū)動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通?？梢哉业揭粋€開源庫。安裝后，您可以驅(qū)動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來談談Python，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡編程7。網(wǎng)絡編程8。多媒體應用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲：人工智能

看到這么多應用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說，常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。

但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因為Python很容易入門，而且學習成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調(diào)用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python編寫的。

希望我的回答能對你有所幫助。我知道很多大數(shù)據(jù)結構的組件都是用Java語言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴展包，通過學習使用這些包，可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此，要學習數(shù)據(jù)分析，建議學習Python而不是大數(shù)據(jù)。

想做數(shù)據(jù)分析是學python還是學大數(shù)據(jù)？

學習Python與年齡無關。去年，我33歲的時候在openstack上學習Python。在我的職業(yè)生涯中，我學過幾種語言，包括C、C、PHP和python。

就學習內(nèi)容而言，我認為學習一門語言主要包括兩個方面：

1）語言本身的語法，其實內(nèi)容很少

2）與語言相關的系統(tǒng)庫和第三方庫，內(nèi)容多，難度大

另外，我的經(jīng)驗是如何學好一門語言的實踐，實踐包括兩個方面：

1）閱讀更多的代碼，你可以看到更好的開源項目，如openstack或Django等。

2）編寫更多的代碼。如果你的工作中有項目，如果沒有，你可以寫一些小項目。例如，開發(fā)一個python版本的redis。

29歲想學python，有哪些建議？

例如，當您遇到需要計算文章中單詞的出現(xiàn)率時，您需要知道使用什么方法。例如，您需要首先使用string方法對其進行分段，然后將其保存到字典中進行統(tǒng)計。有了這樣一個總體思路，您就可以專門學習字符串方法和字典的使用。即使你以前沒有使用過這些方法，你也可以解決這個問題，即使你已經(jīng)完成了。

python自學難度有多大，怎樣算出師？

1. 這取決于你自己的興趣。它不適合那個。建議用一個月的時間分別學習ui和python，并選擇哪一個更吸引你。

2. 我做Python開發(fā)，同事里很多女生都做Python開發(fā)，因為我覺得多考慮Python比較簡單，頭發(fā)的殺傷力有限，所以問題不大

3。我曾經(jīng)推薦女生學ui，我完成了，還找到了一份工作。僅此而已，但據(jù)我所知，UI端需要對顏色非常敏感，而且顏色匹配和構圖不是問題，這取決于你對這些的理解。我個人建議，如果藝術和色彩在這里不是太敏感，我建議不要這樣做。

女生適合學UI設計還是python編程？

首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學習過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學習分析，算法設計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學基礎，包括高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等。當然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學比較薄弱，也可以完成一些基礎數(shù)據(jù)分析任務。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學習的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學習算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例：

因為Python語言的語法相對簡單，所以學習Python的過程相對容易。難點在于算法的學習。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關鍵問題。此外，學習數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識顯得尤為重要。