問答專欄Q & A COLUMN
Python是一個萬能工具。不論你是不是IT工作者。熟練的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是經常需要做數據處理的工作。
你可以利用pandas python 庫來處理excel文件，做數據分析和報告。比如下面這樣的一個excel。
你可以用一句python就可以讀出來：
sheet = pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出來是這樣的：
之后你就可以很方便的用python來分析和操作這個excel了。
你可以利用graphviz Python 庫來繪制圖像。比如下面的圖像就是用20行python代碼繪制出來的。我有一個視頻《20行python代碼畫出微服務的調用熱點監控圖像》做了詳細講解。
python 比較好入門，不需要很多的計算機專業的背景。很多小學生都開始學習python。我分享了一些python的入門學習的視頻。歡迎觀看。祝你學的愉快。
本人，@小馬過河Vizit，專注于分布式系統原理和實踐分享。希望利用動畫生動而又準確地演示抽象的原理。
關于我的名字。小馬過河Vizit，意為凡事像小馬過河一樣，需要自己親自嘗試、探索才能獲得樂趣和新知。Vizit是指Visualize it的縮寫。一圖勝千言，希望可以利用動畫來可視化抽象的原理。
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Python幾乎是近幾年最火的一門計算機語言。借著機器學習，尤其是深度學習的興起，Python的發展搭上了快車。
如今深度學習領域最常用的兩大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以學會Python幾乎是所有做相關研究的人必備的技術。
Python相對于其他的語言優勢很多，但是我想說的是它的“膠水”特性。
我們都知道，每一種語言都有其特長，比如C語言的迅速，Java的“一處編譯，多處運行”，R語言廣泛的統計學的包和Julia的計算快速。但是同時每一門語言都為這個特長犧牲了其他的性能。
Python可以作為膠水讓你使用各個語言的特長，我們能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且現在都已經有成熟的包讓我們方便地使用。這些都是Python大行其道的原因。
其實計算機語言中馬太效應是很明顯的，也就是強者越強，弱者越弱。
在前幾年做深度學習研究的人還在用Matlab，是因為之前的很多模型都是用Matlab寫的，并且Matlab可以很方便地做矩陣運算。
但是隨著近幾年Python的包越來越完善，加上Google和Facebook分別發力做出了兩個框架，Matlab終于壽終正寢，不再是人們研究的第一選擇。
其實Python在前幾年一直頂著一個“慢”的名頭，是因為它是個弱類型的語言，在運行的時候需要動態解釋。
這就相當于在運行的時候需要做很多的判斷，速度自然就慢下去了。也就是近幾年通過很多的優化，并且Python社區的發展，人們才慢慢地能夠忍受這種慢，前提還是很多底層代碼是用C來寫的。
所以，一門語言的大行其道并不一定是性能最優的。這就涉及到為什么Python被大家喜愛？
每一個C語言的初學者，如果想寫出一個界面的話是很難的，所以C語言程序的運行都是在一個黑框框里。但是Python可以很方便地寫出界面，雖然運行速度不一定快。
之前有人用200行代碼寫出了FlappyBird就是Python的優勢的體現。所以隨著代碼更新換代越來越快，而計算資源越來越多，人的操作的便捷性反而是最重要的。
如此一來，Python方才成為寵兒。
當然，現在就有人暗戳戳地想用swift來替代它啊，但是語言的更新換代并不一定是一件壞事。雖然程序員需要重新去學習，但是學習成本肯定是越來越低的，而語言肯定是越來越先進的。
如果把計算機語言看成人與機器打交道的手段，我相信，這個手段會越來越有效，也越來越簡單。
最終，我相信，計算機語言將會成為社會上每個人如說話一般的技術，而機器最終會成為人們的好朋友。
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一個非常好的問題。Python是一種跨平臺的解釋性腳本語言，隨著版本迭代和功能擴展，由最初用于編寫自動化腳本，到現在越來越多被用于大型的項目開發。
Python在AI算法領域是主流開發語言，尤其是隨著近幾年人工智能深度學習快速發展，學習使用Python編程的程序員越來越多。
將Python學習過程分為3個階段分別解釋一下。
1，首先要學習Python語言基礎，數據類型、基本語法、常用數據結構、常用類，等等，網上資源很多。
2，結合工作內容或者興趣方向，學習常用框架，比如Django是應用廣泛的開源框架，注意學習時要挑選常用的Top3，不僅學習資料多，還有同事朋友交流分享。
3，隨著學習進階，逐步在工作中積累項目經驗、提高技術水平，持續學習。
Python語法靈活、功能強大、使用方便，在應用于人工智能算法開發時，數據可視化功能非常受到歡迎。更多應用場景：
1. Web開發，比如常用框架Django
2. 科學計算和統計
3. 人工智能
4. 網絡爬蟲
5. 開發不同類別的應用會用到不同的知識點，學習過程中要不斷總結，由點到面，逐步積累起自己的知識庫。
我是工作多年的Web應用架構師，歡迎關注我，了解更多IT專業知識。
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python是近十年來火起來的編程語言之一，與C、C++、Java、Swift及Go一樣都是目前比較流行的高級編程語言。所以和其他語言一樣，其學習的內容包括兩個層面，一是python語法知識，一是在各種不同領域上的應用。熟練掌握好一門語言的基礎語法是學習這門語言的前提，python 相較于其他語言，入門還是相對較為容易的，可以參考如下的學習路徑：python基礎——python高級語法——Web開發——爬蟲開發——自動化運維——數據挖掘和分析——人工智能與深度學習等。
至于Python能做什么，實際上也就是python學習內容的的第二個層面——應用：1、Web開發 2、網絡爬蟲 3、游戲開發 4、自動化測試 5、大數據與人工智能等等。另外，在實際開發中需要使用不同的框架來實現，比如web開發框架的Flask、Django，網絡爬蟲的框架的scrapy ，分布式計算框架Dpark，深度學習框架PyTorch。
python是一個解釋性語言同時也是一種膠水語言，可以說具有瑞士軍刀的特點，學好這門語言可以有效提高你的工作效率，處理一些比較棘手的問題，同時因為其簡潔易懂的語法使其成為入門編程的最優選擇。
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Python與Java語言一樣，都是高級語言，他們不能直接訪問硬件，也不能編譯為本地代碼運行。除此之外，Python幾乎可以做任何事情。下面是Python語言主要的應用前景：
1. 桌面應用開發
Python語言可以開發傳統的桌面應用程序，Tkinter、PyQt、PySide、wxPython和PyGTK等Python庫可以快速開發桌面應用程序。
2. Web應用開發
Python也經常被用于Web開發。很多網站是基于Python Web開發的，如豆瓣、知乎和Dropbox等。很多成熟的Python Web框架，如Django、Flask、Tornado 、Bottle和web2py等Web框架。可以幫助開發人員快速開發Web應用。
3. 自動化運維
Python可以編寫服務器運維自動化腳本。很多服務器采用Linux和UNIX系統，以前很多運維人員編寫系統管理Shell腳本實現運維工作。而現在使用Python編寫系統管理，在可讀性、性能、代碼可重性、可擴展性等幾方面優于普通Shell腳本。
4. 科學計算
Python語言也廣泛地應用科學計算，NumPy、SciPy和Pandas是優秀的數值計算和科學計算庫。
5. 數據可視化
Python語言也可將復雜的數據通過圖表展示出來，便于數據分析。Matplotlib庫是優秀的可視化庫。
6. 網絡爬蟲
Python語言很早就用來編寫網絡爬蟲。谷歌等搜索引擎公司大量地使用Python語言編寫網絡爬蟲。從技術層面上講Python語言有很多這方面的工具，urllib、Selenium和BeautifulSoup等。還可以網絡爬蟲框架scrapy。
7. 人工智能
人工智能是現在非常火的一個方向。Python廣泛應用于深度學習、機器學習和自然語言處理等方向。由于Python語言的動態特點，很多人工智能框架是采用Python語言實現的。
8. 大數據
大數據分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟庫可以完成這些工作。Hadoop和Spark都可以直接使用Python編寫計算邏輯。
9. 游戲開發
Python可以直接調用Open GL實現3D繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。所有很多Python語言實現的游戲引擎，如Pygame、Pyglet和Cocos2d等。
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我是一名計算機專業的在讀博士生，從本科到現在學過很多門計算機編程語言，包括C++， Java, python, R，Matlab。
這些語言中有非常難的C++，也有相對來說比較簡單，而且適用范圍較為廣的Python。
并且據我所知，國內和國外的部分高校已經將python作為計算機專業學生的入門語言。另外python也非常適合轉專業的同學學習，也可為別的專業的同學提供更高的生產力。
言歸正傳，python到底有什么用。學會python，通常可以找到以下幾類工作。
1 web工程師，前端和后端，顧名思義就是進行網站的開發與建設，這個工作的薪資在一線城市通常在年薪15萬左右。
2 爬蟲工程師，這個工作內容是從目標網站抓取信息用于分析。拿淘寶舉例，我們可以爬取某個商品的信息保存下來，然后進行哪個時間段的購買量最大。這個薪資能達到15-20萬年薪。
3 數據挖掘工程師，這個是四個里面薪資最高的，并且技術難度也要求最高。
除此之外，python也可作為機器學習工程師，算法工程師等的有利武器。
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