学习Python可以做什么

学习python可以进行Web开发、云计算开发、金融分析、游戏开发等方面的工作。如果想具体了解学习Python可以做什么，那不妨接着往下看吧!

Python学好了能做什么

1、Web开发。最火的Pythonweb框架DJango，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的标语把Django定义为theframework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)。

2、云计算开发。目前最火的云计算框架就是OpenStack，Python现在如此火热，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发。

3、金融分析。金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用得最多的语言。

4、游戏开发。在网络游戏开发中Python也有很多应用。

相比Lua orC++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适张家港德积为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。

Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好地把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

Python值得学习吗

1、强大的软件库生态系统。拥有众多的软件库选择，是Python成为人工智能比较受欢迎的编程语言的主要原因之一。

软件库由PyPi等不同源发布的模块或模块组成，其中包括预先编写的代码片段，允许用户访问某些功能或执行不同操作。Python库提供基本级项目，因此开发人员不必每次都从头编码，大大降低了程序开发人员的劳动量，可以说是程序员的福音。

2、准入门槛非常低。较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python，进行人工智能开发，而且学习此语言无需花费过多精力。Python编程语言与日常英语十分相似，这使得学习过程更加容易。

其简单的句法可以让人轻松自如地使用复杂系统，并确保系统元素间的清晰关系。

3、可读性。Python非常易读，所以每位Python开发人员都能理解同行的代码并作更改、复制或分享。

因为根本不存在会产生混淆、错误或冲突的范例，所以使得人工智能和机器学习专业人员之间，在算法、思想和工具方面的交换更为有效。

Python学习要学什么

1、linux操作系统。目前不少大数据平台需要部署在Linux操作系统上，所以首先要能熟练操作Linux操作系统，具体的内容涉及到文件资源管理、任务管理、存储管理等内容。

2、大数据平台：要想完成大数据应用开发，首先要对大数据平台有较为全面的了解，对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark平台开始学起，由于这部分内容比较多，所以通常需要学习较长一段时间。另外，在学习大数据平台知识的过程中，也需要系统地学习一下数据库相关知识，包括关系型数据库和NoSql数据库。

3、算法：不论是从事大数据应用开发还是大数据分析，都离不开算法，所以掌握一定的算法知识还是比较重要的。在大数据分析领域比较常见的算法包括k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、Apriori等，学习并掌握这些算法的运用需要一个系统的过程。