python有什么用能干什么 Python 项目的目的和意义？
Python 项目的目的和意义？
做这个项目的目的，回答你的问题你为什么做这个项目？"和 "你期望达到什么样的目标？"意思是回答 "这个项目的价值是什么？"和 "这个项目会给我(我们或单位等)带来什么好处和影响。) "。
在选择项目的时候，不管是哪一个，都要学会设定自己未来的运营思路。我们要明确自己创业是为了什么，是为了家庭还是为了更好的生活，还是别的。比如创业的意义是个人的事情，不一定要证明我们有多优秀，而是证明别人能做好，我们也能做好，没有人会穷一辈子，只要我们愿意改变。
总之，在做之前，你需要明确目的和意义，否则就是盲目的。
python工作中的用途？
事实上，Python在信息收集和数据分析方面的应用已经非常普遍。很多领域的从业者已经悄悄用Python来帮助自己的工作了。
1.财务会计:处理发票和报表。
普通人一天的大部分时间都在处理发票、记录和查看凭证，而Python可以自动识别收据上所需的栏目信息并生成表格，可以在5分钟内完成报表数据的统计和记录。
2.金融行业:自动生成股票图表。
可以使用不到200行代码，可以自动导入密集数据，分析结果并生成股票走势图。市场情况一目了然，避免了主观预测失误造成的经济损失。我们不再需要花一整天的时间来画动态图，而且准确方便。
3.运营——捕捉竞争产品的信息，深入了解用户。
运营商可以利用Python捕捉竞争产品的种类、价格、销量、客户反馈等信息，输出数据分析报告，制定更有利的运营策略。
4.营销战略岗
在网站上爬取了大量的资源和数据，我们在工作中使用了网络上发布的各种信息。如果用搜索引擎去找，去整理，会花很多时间。现在python可以帮助我们使用爬虫技术来提高数据搜索和排序的效率。
尤其是在收集行业信息方面，使用爬虫查找和整理数据，可以快速找到所有应该用到的资料，帮助我们快速建立数据资源库。
总结一下:Python编程包罗万象，可以做很多事情，适合各种企业的开发工作，所以有一技之长是多么重要啊！
学Python有哪些用处？
从入门级玩家到职业玩家的所有玩家都在做的事情——爬虫
网上有很多用Python写爬虫的教程。据我所知，很多Python初学者都用它来写爬虫程序。从一个小的黄图网站到一个互联网公司的商业应用。通过Python入门爬虫相对来说比较好学，不会。刚开始需要掌握的知识太多，所以上手很快，也能很快做出成绩，非常适合小白 s想要在一开始就让某件事看得见的成就感。
爬虫除了入门，在一些需要数据的公司、平台、机构也有广泛的应用。通过抓取互联网上的公共数据来实现某种商业价值的情况非常普遍。当然，这些球员 爬虫就厉害多了，需要处理很多问题，包括路由、存储、分布式计算等等。与小白 的黄图小程序，复杂度要差很多倍。
网络程序
除了爬虫，Python还广泛应用于Web端程序，比如你现在用的知乎。主站的背景基于Python s tornado框架，豆瓣的后台也是基于Python的。除了tornado (Tornado web Server)，Python常用的Web框架还有FLASK (Welcome | FLASK(一种Python微框架))、Django(有期限的完美主义者的Web框架)等等。通过上面的框架，你可以很容易的实现一个Web程序。举个例子，我认识的一些朋友通过Python写了自己的博客程序，包括之前的那个，就是我通过Flask实现的(由于版权原因我已经停掉了这个网站)。除了上面的框架，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，所以你可以很轻松的完成一个GUI程序(刚开始编程的时候，我觉得写GUI很酷，但是用VC6创建一个小程序花了我很长时间，后来换了Delphi，Java等。，而当我终于接触到Python的时候，我对GUI已经不感兴趣了)。Python实现GUI的例子有很多，包括著名的Dropbox，就是Python实现的服务器端和客户端程序。
人工智能(AI)和机器学习
人工智能是现在非常热的方向，AI热潮让Python语言的未来充满无限潜力。现在发布的几个很有影响力的AI框架，大多是Python实现。为什么？因为Python足够动态，有足够的性能，这是AI技术要求的技术特征。例如，一些基于Python 的深度学习库，深度学习方向，机器学习方向，自然语言处理方向基本都是通过Python实现的。
机器学习，尤其是现在流行的深度学习，已经提供了它的大部分工具框架。Python接口。Python在科学计算领域一直有着良好的口碑，其简洁明了的语法和丰富的计算工具深受该领域开发者的喜爱。
早在深度学习和Tensorflow流行之前，Python中就有scikit-learn，可以轻松完成几乎所有的机器学习模型。从经典数据集下载几行简单的代码就可以建立模型。有了熊猫、matplotlib等工具，可以轻松调整。
Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架极大地拓展了机器学习的可能性。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络，只需要几十行代码，借助底层实现就可以方便地调用包括GPU在内的大量资源来完成工作。
值得一提的是，无论是什么框架，Python都只是作为前端描述语言，实际的计算都是通过底层C/C来实现的，Python可以方便地引入和使用C/C项目和库，从而扩展其功能和性能。在如此大规模的计算中，开发者更加关注逻辑本身，从内存分配等繁杂的工作中解放出来，是Python在机器学习领域得到广泛应用的重要原因。
科学计算
Python开发效率高，对性能要求高的模块可以用C重写，由Python调用。同时，Python可以在更高层次上抽象问题，因此在科学计算领域也很受欢迎。包括scipy，numpy等科学计算的第三方库，比较方便和有一定数学基础的朋友，但是一般的计算机基础。
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