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语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？
对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
近几年热火的Python语言，你认为Python可以干什么？
1. Web应用程序开发
网站后端程序员：用一个网站很容易维护后端服务。
类似的平台，如Gmail、youtube、智湖、豆瓣等
2、网络爬虫
爬虫是一个操作较多的场景，爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧，运行投资策略，爬经适房，抓取各大网站的折扣信息，获得最佳选择；收集并分类社交网络上的演讲，生成情感地图，分析语言习惯；抓取网易云音乐某类歌曲的所有评论，生成word cloud；通过条件过滤得到豆瓣的信息，生成电影、书籍和表格。
3. 艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾。Python在科学计算领域享有很好的声誉。其简洁明了的语法和丰富的计算工具深受该领域开发人员的喜爱。
4. 数据分析
一般来说，当我们使用爬虫来抓取大量的数据后，我们需要对数据进行分析处理。否则，爬虫将徒劳地爬行，我们的最终目标是分析数据。Python在这方面有非常丰富的数据分析库，可以制作各种图形分析图。也很方便。Python拥有成熟的模块来完成大数据分析所涉及的分布式计算、数据可视化和数据库操作等功能。
5. 自动运维：自动处理大量运维任务
6。游戏开发者：一般嵌入游戏中作为游戏脚本
7。自动测试：作为一个简单的实现脚本编写，在selenium/LR中实现自动化。
8. 网站开发：借助Django和flash框架建立自己的网站。
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