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  • 1 # 黑馬程式設計師

    舉例:

    同在公司同一崗位的兩個人,老闆需要過往一年的資料進行復盤分析,不懂的只能按照以前整理的慢慢來,更多可能沒整理需要自己去慢慢一格格的看,然後用表格寫一大堆資料然後自己分析,兩三天是肯定的。懂python的直接抓取資料生成表格,兩個小時就完事。並且有條理更詳細。

    所以python除了程式設計師這一大受眾,也會有其他行業的人加入進來,基數大當然學的也大,當然也是有很多人把python當做工作,不知道題主是玩玩還是啥,就在更下面細說吧。

    更多人學python並不是為了靠這個養活自己,而是利用python加強自身本職工作的競爭力。比如新媒體,產品經理、財務、證券等。畢竟python好處看得到,也是學起來最簡單的程式語言。

    比如新媒體職業:

    1、簡單來說,你會python後就相當於自己建造一個屬於自己工作區塊的微博熱搜榜。你可以利用爬蟲、收據抓取等技術知道哪些話題近期特別火,為什麼火、有什麼共通點,然後根據這些依據來進行自己文章的撰寫,在找idea上也花不了那麼多時間。

    2、寫作過程中,也能在網上抓取相應文章、資料、以及原始素材,形成自己的資料庫,基本你確定一個想寫的文章架構,後續的內容填充,事件舉例就是很簡單的事情了。只要自己想法足夠好,就能出一篇爆款。

    4、有資料支撐也會讓你頭腦更清醒,也不會有什麼流量大起大落還不明白的地方,所有流程都是屬於透明的。你還可以進行指令碼製作,幫助你更好的管理你所做的運營。

    對於程式設計師來說

    還有一部分人學是因為python在程式設計師中很多時候相當於一個膠水的存在,幫助更好的完成你的程式設計工作,並且你單獨學python其實也是為即將到來的人工智慧做鋪墊。畢竟人工智慧大多都是由python寫的。

    大多牛逼的程式設計師不可能只會一種語言。python的確是後來居上的語言,也很有用,雖然現在主流是java,但python是趨勢這句話也沒有錯。另網路上說學python更多是想要入這一行的,因為python比較簡單,選最簡單的入行肯定沒錯,只不過現在只會python工作不好找。但真的有本事,真的也不愁。

    這東西就是因人而異,有些人學了不會靈活運用,自然沒有,有些人就能把他當做ps一樣,給自己工作增添很多優秀案例。

    下面這些就是給出的專案名字哦,一看就知道是能幹啥的。

    回覆“python專案”就能獲得下面這些資源了哦。

    幾個Python小案例,愛上Python程式設計!

    交流社群特別小的案例,但小豬佩奇的我還是很喜歡。第二個也有用。

    股票python量化交易

    python爬蟲實戰教程

    用人工智慧玩轉“和平精英”--我“吃雞”,我快樂

    春運回家搶票無憂,Python大牛帶你實現12306全自動搶票

    爬蟲—用Python抓取職位資訊

  • 2 # IT人劉俊明

    作為一名IT行業的從業者,同時也是一名教育工作者,我來回答一下這個問題。

    得益於大資料和人工智慧技術的發展,目前Python語言的上升趨勢非常明顯,而且隨著產業網際網路時代的到來,未來Python語言的應用範圍會得到進一步的拓展。

    我目前採用Python語言主要從事大資料分析和人工智慧領域的一些開發任務,整體上來說,採用Python語言還是比較方便的,一方面Python語言的程式碼相對比較簡潔,另一方面Python語言也有大量的庫可以使用,不僅開發速度比較快,程式碼調整起來也相對比較方便。

    早期我在進行機器學習方面的演算法實現時,一直在採用Java語言,一方面原因是我對Java語言比較熟悉,有大量的Java開發經驗,另一方面Java語言自身的生態也相對比較成熟,也有不少案例可以參考,直到有一次在參加學術交流會議的時候,在同行強烈的推薦下,我才開始採用Python來完成演算法實現,確實感覺要比Java語言更方便一些。

    Python語言與Java語言一樣,都屬於全場景程式語言之一,Python除了在大資料和人工智慧領域有廣泛的應用之外,在Web開發和嵌入式開發領域也有大量的應用,實際上Python也是Web開發領域的常見開發方案之一,不少大型的Web平臺也是基於Python實現的。

    最後,雖然Python語言的優點比較多,但是目前在生產環境下,Java的應用要更普遍一些,一方面Python的效能與Java還存在一定的差距(分場景),另一方面Java語言的整個生態體系也更加健全,但是相信隨著大資料、雲計算的不斷髮展,未來Python語言將成為Java語言有力的競爭者。

  • 3 # 知了小巷

    1.用python寫寫公開授權和對外開放資料的資料採集;有靈活方便的模組和開源庫使用,方便為大資料學習和機器學習實驗準備資料集。

    2.用python寫spark程式,在工作中有用到pyspark,API輕量簡潔,是不錯的選擇;現在pyflink也已揭開神秘的面紗,熟悉python的小夥伴又可以愉快的寫flink了。

    3.用python寫etl的指令碼、定義流程、呼叫shell,透過restful或shell客戶端檢測和監控job的狀態資訊,及時重啟任務等等。

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