python编程 三十岁了，从零开始学python还有前途吗？
三十岁了，从零开始学python还有前途吗？
哈哈，我从50岁就开始学Python了，我不觉得迟到。利用Python和Django框架进行web开发，结合日常工作内容和流程，编写一个web应用程序，避免了重复、低效的工作。例如，以前用Excel管理的信息存储在mysql中，后台用Django框架开发，前端用bootstrap HTML Ajax制作，代码按照通常的工作流程编写，实现所需的功能。过去，我用EXCEL表格管理成千上万的资产和设备。我迁移到自己的资产管理系统，实现了设备的存储、发放、借用、归还、查询、报废，覆盖了资产的全生命周期。。。还写了一个python脚本，运行在大家的电脑上，可以采集电脑信息，自动上传到系统后台数据库，2000多台电脑的硬件配置和用户信息都被自动采集，自动更新。我不指望学习这个能给我带来什么。我很开心，很享受。
如果我们能利用所学的新技术来找工作，那会更理想。我不知道有没有人要我去？
开始学习永远不嫌晚。
python编写器哪个好用？
这是一个非常强大的编译器，特别是对于初学者来说，提示功能是完整的，对于初学者来说，记住不完整的属性方法可以快速提示出来，非常高效，节省时间！你不需要下载任何额外的插件。你也可以自己调整字体大小和背景颜色！写代码也可以变得有趣
这个也很不错，体积小！功能也很齐全，但需要下载相应的插件，否则提示效果不好。给编写代码带来困难！它不仅用于Python，还可以作为一个前端开发编写器，被广泛使用
这是非常好的，它最好的设计是代码和注释可以同时执行，没有冲突。复习起来一目了然，写代码也可以选择运行部分，这是上面两种软件所没有的。页面简单，令人耳目一新。缺点是提示功能不强，很多部分需要开发人员自己编写
一般来说，多线程时只能在一个核上运行，浪费了多核服务器。
在一个常见的场景中，这是致命的：在并发单元之间存在巨大的数据共享或共享（例如big dict）。多进程将导致内存紧张，多线程无法解决数据共享问题。写一个进程来维护数据不仅效率低下而且很麻烦！
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