python能实现什么功能？

大数据适合文科女生学吗 需要具备的基础和能力

从2015开始国内就开始慢慢接触python了，从16年开始python就已经在国内的热度更高了，目前也可以算的上全民python了。

众所周知小学生的教材里面已经有python了，国家二级计算机证也需要学习python了!

因为python简单、入门快，是不少程序员入门的首选语言。

如果你想学python，或者你刚开始学习python，那么你可能会问：“我能用python做什么?”

这个问题不好回答，因为python有很多用途。

但是随着时间，我发现有python主要有以下五大主要应用：

一、Web开发

python的诞生历史比Web还要早，由于python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado等。

许多知名的互联网企业将python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……

由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用python实现。

二、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛?就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。

网络爬虫是python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用python收集网上的信息比以前容易很多了，如：

• 从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择;
• 对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯;
• 爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云;
• 按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……
• 应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。

三、人工智能

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是python的实现，为什么呢?

因为python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。

而python是这些库的API binding，使用python是因为Cpython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，python是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。

四、数据分析

数据分析处理方面，python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

五、自动化运维

python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了python解释器，使用python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

六、python的其他应用举例

• 系统编程：提供API，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
• 图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
• 数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
• 文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
• 数据库编程：程序员可通过遵循pythonDB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
• 网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。
• Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。
• 多媒体应用：python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
• 黑客编程：python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

七、总结：

看到这么多应用场景是不是觉得python非常厉害，但是python通常不作为工程语言出现，换言之正规的软件生产不使用它，主要用java, c#, xml, c，至于为什么，因为这是软件工程的需要。

而且python不具有完整的语法检查，但这也不影响python现在的地位，因为python入门快，简单，学习成本相对低，有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作，所以越来越多的人开始加入python大军。

python简单易懂的语法，使python成为最适合初学者使用的语言，即使不是程序员，学会python，也可以大大提升工作效率。

python语言以其灵活、高效性在人工智能领域的作用不言而喻，但其实除人工智能外，python语言同样适用于多个发展方向，如python全栈自动化开发、Linux运维、python爬虫开发、金融自动化交易前端开发、大数据分析和数据挖掘等等。

大数据适合文科女生学吗 需要具备的基础和能力

女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。

女生学大数据合适

目前大数据领域的研发级岗位往往对于从业者的学历有较高的要求，不少人通过读研获得了研发级岗位，目前有不少女生在读研时，会选择大数据相关方向。

相对于研发级岗位来说，应用级岗位的学习难度要相对低很多，即使没有计算机知识基础，经过一个系统的学习过程，往往也能够从事一些大数据领域的岗位，比如数据采集、数据清洗、数据分析等岗位都比较适合女生来从事。所以，在选择学习大数据知识的时候，应该根据自身的知识基础和能力特点来选择学习路线。

当前学习大数据知识，不论从事哪个具体的岗位，通常都需要学习三方面知识，其一是编程语言知识；其二是大数据平台知识；其三是行业知识。编程语言可以重点考虑一下Java、Python和R这三门语言，其中Python语言目前的上升趋势比较明显。大数据平台可以重点关注一下开源平台，比如Hadoop、Spark。关于行业知识，可以与自身的岗位相结合，也可以选择一个自己感兴趣的领域，比如金融、教育、医疗等领域都是不错的选择。

学大数据要具备的基础知识

其一是数学基础，大数据分析是大数据目前进行数据价值化的重要方式和途径，而大数据分析的基础就是数学知识；

其二是统计学基础，统计学在“小数据”时代，或者说结构化数据时代，积累了大量的分析经验和方法论，这些知识对于数据分析来说是非常重要的；

其三是计算机基础，包括操作系统（Linux系列）、编程语言（Java、Python、Scala、R等）、数据库等知识。