0基础学python有多难 有什么用

零基础学Python并不难，因为Python是一门非常适合初学者入门的编程语言。Python语法简单明了，代码可读性很高，容易入门。但Python对代码的要求非常严谨，而对于初学者更利于养成良好的代码习惯。

学Python的好处

语法简单明了。第一门语言，其实就是语法+Flow control，而Python的语法简单，代码可读性高，容易入门。

Python的哲学是：做一件事情应该只有一种最好的方法，对于初学者规范自己的学习有很大的帮助，同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。

养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨，特别是缩进(Indentation)，对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。

Python的语法设计非常优秀，思想也比较现代，可以更快的理解现代编程语言的一些思想。Python仍然是传统基于Class的OO，和Java，C#，Ruby一样，比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。

Python的内置数据结构清晰好用，同时Library比较多，优秀的代码很多。

Python免费的书很多，可以找到许多资料啃。同时社区比较集中，有问题可以向高手问。

Python在其他领域，比如科学计算等等有广泛的运用，对于学一门语言作为工具来说，Python很合适。我爱编程网

学Python能做什么工作

1、数据分析

当涉及数据科学、统计学、分析、ML时，Pyhton是你最想使用的语言之一。Python是一门通用的编程语言，不仅可以用于统计编程，还可以用于开发游戏、网站、商业应用程序，等等。

2、WEB开发

Python非常适合开发Web应用程序，并支持丰富的库和互联网协议：Requests:一个HTTP客户端库;BeautifulSoup：一个HTML解析器;Feedparser：用于解析RSS/Atom源;Paramiko：用于实现SSH2协议;Twisted Python：用于异步网络编程。它还有非常强大的框架和微框架，可以帮助你快速有效地进行Web开发。

3、科学与数字应用

Python正在成为很多数据科学家的宠儿，因为它的很多库是专为统计和数值分析而设计的：SciPy：用于数学、科学和工程的软件包集合;Pandas：一个数据分析和建模库;IPython：一个功能强大的shell，可以轻松我和记录工作会话。它还支持可视化和并行计算。NumPy：可帮助我们处理复杂的数值计算。学习Python能干数据挖掘方面的工作。

4、人工智能

人工智能是上升到国家战略发展高度的技术，是未来10年内会给世界带来颠覆性变化的技术。全栈工程师，是IT工程师里面的瑞士军刀，是现代互联网产品公司掌控全局的技术专家。Python+人工智能旨在培养学员成为以人工智能技术为核心，互联网产品为平台的人工智能全栈工程师。学习Python可以往极其学习工程师的方向发展，从事人工智能相关的工作。

有以下几个原因：

1、易学易用：Python的语法简单易懂，代码清晰易读，因此初学者可以更快地掌握它。

2、应用广泛：Python可以用于许多领域，比如数据处理、机器学习、Web开发等。因此，学习Python可以为未来的职业发展提供更多选择。

3、开源社区活跃：Python的开源特性使得它成为一个活跃的开发社区，有着丰富的教程、文档和支持，可以帮助学习者更好地掌握Python的技能。

4、丰富的库和工具：Python拥有丰富的标准库和第三方库，可以帮助新手快速实现各种功能，并且有很多工具可以帮助新手更好地进行调试和开发。

5、如果你正在学习Python编程，那么可以关注卫星公众号：Python编程学习圈。在这里，你可以学习到Python的基础知识、面试技巧、相关书籍推荐等等。除此之外，我们还将分享Python开发的实战案例和最新技术动态，让我们一起不断提升Python程能力吧!

总之，Python作为一种易学易用、应用广泛、开源社区活跃、拥有丰富库和工具的编程语言，对于新手入门来说是一个不错的选择。

如果你感兴趣的话，可以去某站找老男孩相关的视频学习一下~

1.

网站开发Python的一个开发框架Django改变了python的职业前景，在过去Python在Web开发领域并不多。然而，Django已经将Python变成了一个出色的Web开发工具。今天，像国外Pinterest和I....

2.

数据分析和数据科学提到Python，就一定会说起来数据分析和可视化，这些方面Python往往是首选语言。例如，SciPy和NumPy，它们都是基于Python的工具，用户使用这些库能够显著提高进行数据分析的效率。不仅如此....

3.

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)在人工智能和机器学习领域，一些Python库也已经被明确设计用于对大型数据集进行分类和分析，