Python 項目的目的和意義？做這個項目的目的，回答你的問題你為什么做這個項目？"和 "你期望達到什么樣的目標？"意思是回答 "這個項目的價值是什么？"和 "這個項目會給我(我們或單位等)帶來什么好

Python 項目的目的和意義？

做這個項目的目的，回答你的問題你為什么做這個項目？"和 "你期望達到什么樣的目標？"意思是回答 "這個項目的價值是什么？"和 "這個項目會給我(我們或單位等)帶來什么好處和影響。) "。

在選擇項目的時候，不管是哪一個，都要學會設定自己未來的運營思路。我們要明確自己創(chuàng)業(yè)是為了什么，是為了家庭還是為了更好的生活，還是別的。比如創(chuàng)業(yè)的意義是個人的事情，不一定要證明我們有多優(yōu)秀，而是證明別人能做好，我們也能做好，沒有人會窮一輩子，只要我們愿意改變。

總之，在做之前，你需要明確目的和意義，否則就是盲目的。

python工作中的用途？

事實上，Python在信息收集和數(shù)據(jù)分析方面的應用已經(jīng)非常普遍。很多領域的從業(yè)者已經(jīng)悄悄用Python來幫助自己的工作了。

1.財務會計:處理發(fā)票和報表。

普通人一天的大部分時間都在處理發(fā)票、記錄和查看憑證，而Python可以自動識別收據(jù)上所需的欄目信息并生成表格，可以在5分鐘內(nèi)完成報表數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和記錄。

2.金融行業(yè):自動生成股票圖表。

可以使用不到200行代碼，可以自動導入密集數(shù)據(jù)，分析結(jié)果并生成股票走勢圖。市場情況一目了然，避免了主觀預測失誤造成的經(jīng)濟損失。我們不再需要花一整天的時間來畫動態(tài)圖，而且準確方便。

3.運營——捕捉競爭產(chǎn)品的信息，深入了解用戶。

運營商可以利用Python捕捉競爭產(chǎn)品的種類、價格、銷量、客戶反饋等信息，輸出數(shù)據(jù)分析報告，制定更有利的運營策略。

4.營銷戰(zhàn)略崗

在網(wǎng)站上爬取了大量的資源和數(shù)據(jù)，我們在工作中使用了網(wǎng)絡上發(fā)布的各種信息。如果用搜索引擎去找，去整理，會花很多時間?，F(xiàn)在python可以幫助我們使用爬蟲技術來提高數(shù)據(jù)搜索和排序的效率。

尤其是在收集行業(yè)信息方面，使用爬蟲查找和整理數(shù)據(jù)，可以快速找到所有應該用到的資料，幫助我們快速建立數(shù)據(jù)資源庫。

總結(jié)一下:Python編程包羅萬象，可以做很多事情，適合各種企業(yè)的開發(fā)工作，所以有一技之長是多么重要?。?/p>

學Python有哪些用處？

從入門級玩家到職業(yè)玩家的所有玩家都在做的事情——爬蟲

網(wǎng)上有很多用Python寫爬蟲的教程。據(jù)我所知，很多Python初學者都用它來寫爬蟲程序。從一個小的黃圖網(wǎng)站到一個互聯(lián)網(wǎng)公司的商業(yè)應用。通過Python入門爬蟲相對來說比較好學，不會。剛開始需要掌握的知識太多，所以上手很快，也能很快做出成績，非常適合小白 s想要在一開始就讓某件事看得見的成就感。

爬蟲除了入門，在一些需要數(shù)據(jù)的公司、平臺、機構也有廣泛的應用。通過抓取互聯(lián)網(wǎng)上的公共數(shù)據(jù)來實現(xiàn)某種商業(yè)價值的情況非常普遍。當然，這些球員 爬蟲就厲害多了，需要處理很多問題，包括路由、存儲、分布式計算等等。與小白 的黃圖小程序，復雜度要差很多倍。

網(wǎng)絡程序

除了爬蟲，Python還廣泛應用于Web端程序，比如你現(xiàn)在用的知乎。主站的背景基于Python s tornado框架，豆瓣的后臺也是基于Python的。除了tornado (Tornado web Server)，Python常用的Web框架還有FLASK (Welcome | FLASK(一種Python微框架))、Django(有期限的完美主義者的Web框架)等等。通過上面的框架，你可以很容易的實現(xiàn)一個Web程序。舉個例子，我認識的一些朋友通過Python寫了自己的博客程序，包括之前的那個，就是我通過Flask實現(xiàn)的(由于版權原因我已經(jīng)停掉了這個網(wǎng)站)。除了上面的框架，你也可以嘗試自己實現(xiàn)一個Web框架。

桌面程序

Python也有很多UI庫，所以你可以很輕松的完成一個GUI程序(剛開始編程的時候，我覺得寫GUI很酷，但是用VC6創(chuàng)建一個小程序花了我很長時間，后來換了Delphi，Java等。，而當我終于接觸到Python的時候，我對GUI已經(jīng)不感興趣了)。Python實現(xiàn)GUI的例子有很多，包括著名的Dropbox，就是Python實現(xiàn)的服務器端和客戶端程序。

人工智能(AI)和機器學習

人工智能是現(xiàn)在非常熱的方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿無限潛力?，F(xiàn)在發(fā)布的幾個很有影響力的AI框架，大多是Python實現(xiàn)。為什么？因為Python足夠動態(tài)，有足夠的性能，這是AI技術要求的技術特征。例如，一些基于Python 的深度學習庫，深度學習方向，機器學習方向，自然語言處理方向基本都是通過Python實現(xiàn)的。

機器學習，尤其是現(xiàn)在流行的深度學習，已經(jīng)提供了它的大部分工具框架。Python接口。Python在科學計算領域一直有著良好的口碑，其簡潔明了的語法和豐富的計算工具深受該領域開發(fā)者的喜愛。

早在深度學習和Tensorflow流行之前，Python中就有scikit-learn，可以輕松完成幾乎所有的機器學習模型。從經(jīng)典數(shù)據(jù)集下載幾行簡單的代碼就可以建立模型。有了熊貓、matplotlib等工具，可以輕松調(diào)整。

Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架極大地拓展了機器學習的可能性。使用Keras編寫一個手寫數(shù)字識別的深度學習網(wǎng)絡，只需要幾十行代碼，借助底層實現(xiàn)就可以方便地調(diào)用包括GPU在內(nèi)的大量資源來完成工作。

值得一提的是，無論是什么框架，Python都只是作為前端描述語言，實際的計算都是通過底層C/C來實現(xiàn)的，Python可以方便地引入和使用C/C項目和庫，從而擴展其功能和性能。在如此大規(guī)模的計算中，開發(fā)者更加關注邏輯本身，從內(nèi)存分配等繁雜的工作中解放出來，是Python在機器學習領域得到廣泛應用的重要原因。

科學計算

Python開發(fā)效率高，對性能要求高的模塊可以用C重寫，由Python調(diào)用。同時，Python可以在更高層次上抽象問題，因此在科學計算領域也很受歡迎。包括scipy，numpy等科學計算的第三方庫，比較方便和有一定數(shù)學基礎的朋友，但是一般的計算機基礎。