你适合学Python吗？学了Python可以做什么工作？

我们首先来看一看谁在学Python：

第一类：入行编程新手： 大学刚毕业或者其他行业转岗，想从事编程开发的工作，目前认为Python比较火，想入行；

第二类：Linux系统运维人员： Linux运维以繁杂著称，对人员系统掌握知识的能力要求非常高，那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题，Python开发运维工作是首选，Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高。

第三类：做数据分析或者人工智能： 不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析、科学分析都比较大程度的应用了数据分析，人工智能的一些常见应用也使用了Python的一些技术。

第四类：在职程序员转Python开发： 平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的，现在有很多Java程序在转到Python语言，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服

第五类：其他： 一些工程师以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。现在学会Python之后，可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。

Python岗位有哪些呢？主要的岗位有这些：

Python全栈开发工程师（10k-20K）

Python运维开发工程师（15k-20K）

Python高级开发工程师（15k-30K）

Python大数据工程师（15K-30K）

Python机器学习工程师（15k-30K）

Python架构师（20k-40k）

Python 可以做什么，这是一个有趣的问题。

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web 程序

除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台（出于版权等原因，我已经停掉了这个网站）。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序（话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了）。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。

人工智能（AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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