python学了有什么用

python的用途：

python也是一门程序语言。能写各种各样的程序。

优点：

1.支持OOP编程从根本

上讲Python仍是一种面向对象的语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易没有C++、Java那样复杂，但不必做Python下OOp高手，够用即可。

2.免费Python的使用是完全免费的，您可以从网络上免费下载、安装使用，Python上的其他程序包，也可下载安装使用。Python的免费的同时又有很多的的社区对用户的提问提出快速的技术支持，学习和使用Python技术不再是一个人在战斗!

3.可移植性Python的实现是用ansic编写的，可以运行在目前所有主流平台上，手机、pad上均可运行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4.功能强大从特性的观点上看，Python是一个混合体，他丰富的工具集使得他介于传统的脚本语言和系统语言之间。

拓展资料：

设计定位

Python的设计哲学是"优雅"、"明确"、"简单"。因此，Perl语言中"总是有多种方法来做同一件事"的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是"用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事"。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行importthis可以获得完整的列表。

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools,itertools)提供了Haskell和StandardML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(scriptlanguage)，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，很多人还把Python作为一种"胶水语言"(gluelanguage)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如GoogleEngine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

python的用处如下：

Python是一种高级的编程语言，它具有简单易学、代码可读性强、开源免费等优点，因此在工业界和学术界都有着广泛的应用。在下面的文章中，我们将详细介绍Python所具有的各种优点和应用场景。

1.大量的库支持

Python拥有丰富的标准库和各种第三方库，这意味着使用Python编写应用程序时可以快速开发出功能完善的程序。比如，NumPy库可以用于处理矩阵和数组，Pandas库可以对数据进行处理和分析，Matplotlib库可以制作各种类型的图表和绘图，Scikit-learn库可以进行机器学习等。我爱编程网

2.数据分析

由于Python在数据分析和数据挖掘领域有着非常广泛的应用，因此越来越多的公司和企业开始使用Python来进行大规模的数据分析。使用Python，可以很容易地对数据进行清洗、转换、统计和分析，并可以将结果可视化展现。

3.机器学习和人工智能

Python在机器学习和人工智能领域也得到了广泛的应用。许多优秀的机器学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，都可以用Python进行编程。这些框架提供了丰富的API和算法，使得用户可以快速地构建和训练自己的机器学习模型。

4.网络编程开发

Python也可以用于网络编程的开发。Python标准库中就包含了很多网络编程模块，如socket、urllib、httplib等，这些模块允许我们以各种协议进行网络通信。此外，Python还有很多第三方网络库，如Requests、Scrapy等，可以帮助开发者更方便地进行网络编程。

5.Web开发

Python与Web开发也是紧密相关的，使用Python可以轻松地创建Web应用程序和网站。常用的PythonWeb框架有Django、Flask、Pyramid等，他们提供了许多功能库和API，并采用了类似于MVC的设计模式，使得Python成为一个非常好的Web编程语言。

6.可以用于各种脚本编写

Python是一种脚本语言，有着极高的灵活性和可扩展性，它可以用于各种系统维护、文件处理、定时任务等应用场景，这对于提高工作效率具有非常大的帮助。

总的来说，Python在各个领域具有广泛的应用，从大数据分析到人工智能，从Web开发到网络编程，它可以为程序员们提供大量的工具和库支持，使得开发工作变得更加快速、高效、方便。相信Python这种易于学习和使用的编程语言未来也会持续发展和创新并在更多领域得到广泛应用。

近几年来，python在国内越来越火，越来越多的人开始学习python，学完python以后不仅仅是有了更多的就业机会，而且薪资也会越来越高。

学python可以做什么

学python可以做web开发，目前开发在国内的发展的非常好，python的web开发框架是最大的一个优势，如果你用python搭建一个网站只需要几行的代码就可以了，非常简单。

学python可以从事数据分析工作，python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，大数据所需要的数据可视化、数据库操作等都是可以通过python中的模块来完成的。

学python可以从事和人工智能相关的工作，目前人工智能被认为最有前景的行业之一，但是人工智能对学历要求较高，如果你是高学历人才，学完python可以考虑向人工智能方向发展，就业前景是非常好的。

学python可以做运维工程师，很多公司在招聘中高级运维工程师时都要求工程师一定要掌握python语言，因为在实际工作中用途很大。

python到底学什么

Linux操作系统：目前不少大数据平台需要部署在Linux操作系统上，所以首先要能熟练操作Linux操作系统，具体的内容涉及到文件资源管理、任务管理、存储管理等内容。

大数据平台：要想完成大数据应用开发，首先要对大数据平台有较为全面的了解，对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark平台开始学起，由于这部分内容比较多，所以通常需要学习较长一段时间。

算法：不论是从事大数据应用开发还是大数据分析，都离不开算法，所以掌握一定的算法知识还是比较重要的。在大数据分析领域比较常见的算法包括k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、Apriori等，学习并掌握这些算法的运用需要一个系统的过程。