Python是一種高階程式語言，它具有簡單易學、開發效率高、程式碼可讀性強等優點，被廣泛應用於各種領域。下面介紹Python語言能做的一些事情：

1. 網路應用開發：Python可以用於開發Web應用程式、網路爬蟲、網路伺服器等。它支援多種Web框架，如Django、Flask、Tornado等，可以快速開發高效的Web應用程式。

2. 資料科學與機器學習：Python在資料科學和機器學習領域中有著廣泛的應用。它擁有豐富的科學計算庫，如NumPy、SciPy、Pandas等，可以進行資料分析、資料視覺化、統計分析等操作。同時，Python也是機器學習領域中最流行的程式語言之一，支援多種機器學習庫，如Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch等。

3. 自動化測試：Python可以用於編寫自動化測試指令碼，可以自動化執行測試用例、生成測試報告等。它支援多種測試框架，如Pytest、Unittest等，可以快速編寫高效的測試用例。

4. 遊戲開發：Python可以用於遊戲開發，支援多種遊戲引擎，如Pygame、PyOpenGL等。它可以用於編寫2D和3D遊戲，也可以用於遊戲AI

用於平常電腦辦公，減輕工作量：

1、定期處理重複性工作，如資料通報

2、用pyautogui解決需要批次操作的繁瑣工作

3、網路爬蟲，用request爬取網站資料

現在，有許多線上學習資源可供自學Python，例如Python官方文件、線上教程、網上課程、練手專案等。透過這些學習資源，人們可以自主學習Python，並且不需要花費太多的時間和金錢。

當然，自學Python需要一定的毅力和耐心，需要花費一些時間和精力，但是如果堅持不懈地學習，就可以掌握Python的基礎知識和高階功能，並在各種領域中實現自己的創意和想法。

對於程式設計師、資料科學家、研究人員等專業人士，他們可能會使用Python來進行以下任務：

資料分析和視覺化：使用Python的資料分析和視覺化庫，例如Pandas、Matplotlib和Seaborn等，可以幫助人們處理和分析大量資料，並將其視覺化。

機器學習和深度學習：Python擁有強大的機器學習和深度學習庫，例如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等，可以幫助人們構建和訓練機器學習和深度學習模型。

網路開發和自動化：Python也被廣泛用於Web開發、自動化指令碼和工具的開發。例如，Django和Flask是流行的Web框架，Selenium和BeautifulSoup等工具可用於瀏覽器自動化和資料抓取。

自然語言處理：Python擁有多個自然語言處理庫，例如NLTK和SpaCy，可用於處理和分析文字資料。

遊戲開發：Python也被廣泛用於遊戲開發，例如Pygame和Panda3D等遊戲引擎，可用於建立2D和3D遊戲。

總的來說，Python是一門功能強大、應用廣泛的程式語言，被廣泛用於各種不同的領域和任務中。

Web 開發：Python 可以用於開發 Web 應用程式和網站。它支援各種框架，例如 Django 和 Flask。Django 是一個功能強大的 Web 框架，它可以輕鬆建立複雜的 Web 應用程式。Flask 是一個輕量級的 Web 框架，適用於快速開發小型 Web 應用程式。

資料科學和人工智慧：Python 是資料科學和人工智慧領域的首選語言之一。它提供了許多庫和框架，例如 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、TensorFlow 和 PyTorch，這些庫和框架可以用於資料處理、資料分析、機器學習、深度學習、自然語言處理等任務。

自動化：Python 可以用於編寫自動化指令碼。例如，可以使用 Python 編寫指令碼來自動化檔案處理、Web 測試、網路爬蟲、資料庫管理等任務。

遊戲開發：Python 還可以用於遊戲開發。例如，Pygame 是一個用於開發 2D 遊戲的庫。

科學計算和工程計算：Python 還可以用於科學計算和工程計算。例如，它可以用於編寫數值模擬程式、視覺化工具、資料處理程式等。

學習Python可以用來做很多事情，例如：

1. 網路爬蟲和資料探勘：Python可以輕鬆地獲取、處理和分析網際網路上的資訊。

2. 資料視覺化：Python的Matplotlib和Seaborn庫可以用來繪製各種圖表，包括折線圖、柱狀圖、散點圖等，讓資料更加生動形象。

3. 機器學習和人工智慧：Python是當今最流行的機器學習程式語言，很多機器學習和人工智慧專案都是使用Python實現的。

4. 自動化：Python可以用來編寫各種自動化指令碼，例如自動化測試、自動化部署、資料處理等。

5. 遊戲開發：Python也可以用來開發遊戲，例如使用Pygame庫來實現2D遊戲開發。

已經學了opencv，正在學習pyqt，計劃用Python開發一些與機器視覺有關的程式，不知道能不能堅持得下來

我日常工作是和數字化打交道，屬於工廠質量部，平時會用vba做一些簡單的資料處理小程式和提升工作效率的宏程式。後來看網上都說python好,我也跟風開始自學這門語言，期間還參加了一個為期四天的培訓班。

學習了一年，期間用到python貌似就兩個場景:一次是客戶需要批次提取500多份資料並寫入excel檔案裡；二是對100多張照片批次加水印。大部分場景下，我還是用vba完成。

為什會出現這樣的情況？按道理說python可比vba名氣大的多，仔細研究下來，我發現大多數需求都是基於office軟體，因為大多數人都會用這些軟體，比如我們的HR小姐姐請我幫忙設計一個批次傳送年度培訓記錄的小程式(給每個受訓學員發一封郵件，郵件內容只有每個學員的培訓記錄)，這個是很典型的迴圈語句，python和vba都可以，如果用python,我得將寫好的程式打個包發給HR小姐姐。似乎也不難，哦等等，公司IT不讓安裝python的一些外掛，我得下班回家用自己的電腦打包。。。

所以，如果你自學python，你會發現應用python的場景並不是很多，即便IT部門在工作中主要也不使用這門語言。但是，如果你想自學python後提升工作效率，這是可以的。千萬不要想著學完python說我想去做機器學習、大資料分析這些領域。python只是一個工具，業務知識更重要。

有哈，我就是。我們是自動化行業的，這不工業視覺上的影象處理部分，需要使用AI的卷積神經網路麼，所以就需要了解python的知識。我計劃著用pyqt5做介面，用opencv做影象處理，引入人工智慧部分的GAN網路，做工件視覺檢測程式。運動控制部分計劃用正運動支援python的ethercat匯流排型軟卡。感覺python學習還是要清晰掌握它的記憶體管理機制才行。基礎部分只要瞭解其解釋型語言的本質，變數以引用記憶體的形式表示，基本上一週能搞定。函式部分只要清楚搞定裝飾器的原理和用法，也基本上OK了。列表，元組，集合和字典部分如果能搞定迭代器的原理和用法也肯定OK了。在此基礎上，把生成器的列表推導式表示方式和函式yield方式掌握住，基本也就OK了。面向物件部分，能熟練應用多型就可以了。如果有其他語言基礎的話，預計需要一個月左右的時間。如果沒有的話，可能需要的時間長些。

Python是一種高階程式語言，具有簡單易學、可讀性高、可擴充套件性強等特點，因此被廣泛用於不同領域的應用程式開發。以下是Python的一些常見用途：

資料科學：Python被廣泛用於資料科學和機器學習領域，包括資料分析、資料視覺化、統計分析和機器學習模型的開發。

網路爬蟲：Python的網路爬蟲庫（如BeautifulSoup、Scrapy）可用於爬取網際網路上的資料。

自動化：Python可以用於編寫自動化指令碼，例如用於系統管理、測試自動化和任務自動化。

網路程式設計：Python的Socket庫可用於開發網路應用程式，例如網路伺服器、客戶端和網路爬蟲。

Web開發：Python的Web框架（如Django、Flask）可用於Web應用程式的開發。

科學計算：Python的科學計算庫（如NumPy、SciPy）可用於數學計算、科學計算和工程計算。

遊戲開發：Python的遊戲引擎（如Pygame）可用於遊戲開發。

Python是一種非常強大和靈活的程式語言，可以用於各種應用程式的開發。

會點vb.net，後來聽說python挺好玩就試了試，真的挺容易，關鍵是資源多，想要什麼一搜就有，我也就拿它寫點小東西方便工作。

Python是一種高階程式語言，具有簡單易學、開發效率高、擁有豐富的開源庫和工具、跨平臺等優點。因此，Python在各個領域都有廣泛的應用，包括但不限於以下方面：

資料科學和人工智慧領域，如機器學習、深度學習、自然語言處理、資料探勘、大資料處理等。

雲計算和網路程式設計，如網站開發、網路爬蟲、雲計算、區塊鏈等。

自動化和測試，如自動化測試、網路自動化、軟體測試、自動化部署等。

數學和科學計算，如數值分析、科學計算、繪圖和視覺化等。

遊戲和圖形設計，如遊戲開發、3D渲染、影象處理和計算機視覺等。

教育和科學研究，如科學研究、資料分析、教育教學等。

總之，Python可以用來解決各種不同的問題和應用場景，是一門非常強大和多功能的程式語言。

學習 Python 能夠幫助我們實現很多有趣和實用的專案，這些專案包括但不限於：

資料分析和視覺化：您可以使用 Python 進行資料清理、資料分析、資料視覺化等。您可以讀取各種不同格式的資料，如 CSV、Excel、JSON 等，並使用 Pandas 庫將其處理成有用的資料結構，如資料幀。您可以使用 NumPy 庫進行科學計算，例如矩陣運算。您還可以使用 Matplotlib、Seaborn 等視覺化工具將資料視覺化，如建立折線圖、條形圖、餅圖、散點圖等。Web 開發：您可以使用 Python 的 Web 框架，如 Django 和 Flask，快速構建動態 Web 應用程式。您可以使用這些框架實現後臺功能，如處理資料庫、處理使用者請求等。您還可以使用模板（如 Jinja）將資料呈現為 HTML，並使用 JavaScript、CSS 等前端技術來設計美觀的使用者介面。機器學習：您可以使用 Python 學習機器學習演算法，如迴歸、分類、聚類、強化學習等。您可以使用 scikit-learn 庫來訓練和使用機器學習模型，如決策樹、隨機森林、支援向量機、神經網路等。您還可以使用 TensorFlow 和 PyTorch 等深度學習框架來構建複雜的神經網路。自動化任務：您可以使用 Python 自動化各種任務，如處理檔案、操作資料庫、傳送郵件、讀取 API 等。您可以使用 Python 的計劃任務功能來定期執行指令碼，如在每天的固定時間備份檔案等。指令碼程式設計：您可以使用 Python 編寫指令碼，以解決各種日常任務。例如，您可以編寫指令碼以搜尋資料夾中的檔案，並將它們移動到另一個位置。您還可以編寫指令碼以自動讀取資料並生成報告。爬蟲：您可以使用 Python 來編寫爬蟲，從網站爬取資料。您可以使用爬蟲自動收集資料，以進行資料分析或其他目的。遊戲開發：您可以使用 Python 編寫遊戲，包括 2D 遊戲和 3D 遊戲。您可以使用 Pygame 模組編寫 2D 遊戲，而對於 3D 遊戲，您可以使用 PyOpenGL 等庫。

這些僅是學習 Python 可以實現的一些專案，實際上，它可以用於更多用途。如果您對某些特定方面感興趣，您可以深入學習，並專注於更深入的知識。

1.給孩子做個榜樣，父母帶頭學習，給孩子做好榜樣

2.開發一些輔助孩子學習的小程式，激發孩子的學習興趣，防止孩子沉迷遊戲手機

3.鍛鍊自己的思維能力，語法是基礎，解決問題的方法才是最為重要的

4.輔助完成一些重複性的工作，提高工作效率。

入門容易，精通難

最早自學還是Python2.2版本時期，用來做批次化的檔案內容檢查工作，用了tk框架做了簡單的介面。

實際上到現在用Python也經常百度用法，不是純開發實際上學到多少純看自己想不想去做，想做什麼。

如果覺得難，可能是思維還很難適應程式設計思維。

舉個例子，如果你剛覺得你Python學得不錯了，非同步框架怎麼用，回撥函式怎麼寫會讓你覺得懷疑人生。只有你真正理解其原理你才能靈活的運用。

實際上大部分程式設計師之間的差距也就在這裡了。

想學好Python真沒那麼容易，

幾個月前花了7800元報名了Python爬蟲班，學會了爬影片，爬圖片，爬音樂（公開課學的），

本來想著正式課學完可以兼職接單，

結果學到一半越來越難，現在已經打算徹底放棄了，被割韭菜了