1、做日常任务，比如下载视频、MP自动化操作excel、自动发邮件。做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。
2、数据科学 将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等等 网络爬虫 网络爬虫是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。在爬虫领域，Python是必不可少的一部分。
3、python可以做：数据爬虫、Web开发、人工智能开发、数据分析数据、自动化运维。数据爬虫 Python语言非常适合爬虫，通过requests库抓取网页数据，使用BeautifulSoup解析网页并清晰和组织数据就可以快速精准获取数据。Web开发 由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，运行速度快。
4、网络接口：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。
5、自动化运维。Python运行在Linux系统上可以作为服务器脚本不停工作，实现对主机的自动化操作，自动登录等就是应用之一。网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。
6、网络编程：Python可以用于编写网络应用程序，如FTP、SMTP等协议的客户端和服务器端程序。图形界面开发：Python可以使用各种GUI库，如Tkinter、PyQt等，轻松地创建桌面应用程序。科学计算：Python有很多用于科学计算的库，如NumPy、SciPy等，可以用于数值计算、科学数据处理等。
Python处理问题的方式可以归纳为以下几个方面： 定义变量和数据类型：Python允许定义各种不同类型的变量，包括数字、字符串、列表、元组、字典等，这些变量可以存储程序需要的数据。 控制流程：Python提供了各种控制流程语句，如if、for、while等，可以根据条件和循环来控制程序的执行流程。
利用Python读写数据 Python读写数据，主要包括以下内容：我们以一小段代码来看：可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。利用Python处理和计算数据 在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。
可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间（由于易于学习），它仍然是一个不错的选择。Python7和4 这是Python中受争议的话题之一。
Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤： 数据收集：首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库，如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。
接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。
用%run函数在notebook中运行一个python脚本试试。 %run file.py %%writefile %% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。 %%latex %%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
1、首先，离散化是将数值型数据划分为若干等距或不等距的区间，sklearn库的KBinsDiscretizer函数就是这种转换的得力助手。它可以根据你的需求，将连续的数值数据分割成有意义的类别。独热编码（One-hot编码）是另一种常见的处理分类变量的方法，pandas的get_dummies函数就是实现这一过程的神器。
2、对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print（head（df）来打印数据的前6行，以及通过print（tail（df）来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。
3、文件操作：学习如何打开、读取和写入文件，以及文件操作的常见方法。异常处理：了解异常处理机制，学会使用 try-except 块来捕获和处理异常。模块和库：掌握如何导入和使用 Python 的内置模块和第三方库，以扩展程序的功能。列表和字典操作：熟悉列表和字典的基本操作，如元素的访问、添加、删除和修改等。
1、既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据（下图） 对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print（head（df）来打印数据的前6行，以及通过print（tail（df）来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。
2、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。
3、Python和C语言等有一些不一样，它可以逐行解析语句，如下所示，定义一个变量a的值。当你更深入的时候，你就可以使用一些专用的Python开发环境来进行代码编写比如PyChatm和Jupyter。希望可以帮助到你。打开notepad++，选择“设置”，“首选项”选择“新建”，设置编码如图所示。编辑程序内容。
4、Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。 在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。 #file.py def foo（x）： return x 在Jupyter Notebook中使用%pastebin生成一个pastebin url。
5、是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。pandas 提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
6、python能用来Web开发。Python是一种解释型的脚本语言，具有高开发效率和快速运行的特点。在Web开发中，Python可以用于搭建网站和Web应用程序，包括使用Django、Flask等框架进行开发。此外，Python还可以用于网络编程，如Web开发、网络爬虫和网络安全等。流行的网络编程库包括Django、Flask、Requests、Scrapy等。
学会python可以做以下工作。Web开发（Python后端）Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。
掌握了python语言可以从事的工作很多，如python开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、爬虫开发工程师、搜索引擎工程师、游戏开发工程师、系统运维工程师、全栈工程师等都能做。
Python可以做什么 可以从事数据分析工作，无论是什么行业，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python可以帮助他们提高工作效率，在生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等领域都会运用Python进行科学和数字计算。
Python是一种面向对象动态的跨平台计算机程序设计语言，具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点 。学python后可以选择的工作岗位多，包括python开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、爬虫开发工程师、搜索引擎工程师、游戏开发工程师、系统运维工程师、全栈工程师等。
软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的。数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少。
全栈工程师如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势系统运维python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的综上所述，学完python可以干什么工作，大家需要根据自己的兴趣爱好选择，小编着重还是推荐软件开发和大数据的岗位。
1、Python数据分析的目的是理解和分析数据，从数据中提取有价值的信息，帮助决策者做出明智的决策。理解数据 Python数据分析的首要目的是理解数据。在大数据时代，数据无处不在，如何从海量的数据中提取有意义的信息是关键。
2、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。类型（推荐学习：Python视频教程）在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
3、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集 python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
