标签：自身 记录 自动化处理 linux操作系统 编写 数据分析师 学习python 缩进 提升
为什么要学习python
Python 语言力求代码简洁、优美。在 Python 语言中，采用缩进来标识代码块，通过减少无用的大括号，去除语句末尾的分号等视觉杂讯，使得代码的可读性显著提高。
阅读一段良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题，而不用太纠结编程语言本身的语法。
丰富强大的类库
只要你想到的问题，只要你需要使用的第三方库，基本上都是Python的接口。
寓意是 Python 语言的类库非常的全面，包含了解决各种问题的类库。
无论实现什么功能，都有现成的类库可以使用。
如果一个功能比较特殊，标准库没有提供相应的支持，那么，很大概率也会有相应的开源项目提供了类似的功能。
合理使用 Python 的类库和开源项目，能够快速的实现功能，满足业务需求。
通用脚本语言
Python差不多是现在最流行的通用脚本语言。这里强调是通用。
与Python相似的只有ruby， tcl, perl等少数几种。而Python过去被称为脚本语言之王。
掌握一本通用脚本语言，因为脚本语言与编译语言的开发测试过程不同，可以极大的提高编程效率。
如果你在作***测试或仅仅是喜欢玩玩，Python 是你的好帮手！
由于Python 在所有 LInux 和 MAC OS 机器上都有安装，还有丰富的库，完善的语法，还是一门脚本语言，让它很适合干这个。
开发效率高
Python的各个优点是相辅相成的。例如，Python 语言因为有了丰富强大的类库，所以，Python 的开发效率能够显著提高。
实现相同的功能，Python 代码的文件往往只有 C、C++ 和 Java 代码的 1/5~1/3。相对于 C、C++ 和 Java 等编译语言，Python 开发者的效率提高了数倍。
虽然 Python 语言拥有很多吸引人的特性，但是，各大互联网公司广泛使用 Python 语言，很大程度上是因为 Python 语言开发效率高这个特点。
开发效率高的语言，能够更好的满足互联网快速迭代的需求，因此，Python 语言在互联网公司使用非常广泛。
python是全能语言，社区庞大，有太多的库和框架。你只需要找到合适的工具来实现想法，省去了造轮子的精力。
Python帮助里还有许多例子代码，几乎拿过来略改一下就可以正式使用。
应用领域广泛
Python 语言的另一大优点就是应用领域广泛，工程师可以使用 Python 做很多的事情。例如，Web 开发、网络编程、自动化运维、Linux 系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。
Python 语言介于脚本语言和系统语言之间，我们根据需要，既可以将它当做一门脚本语言来编写脚本，也可以将它当做一个系统语言来编写服务。
Python在科研上有大量的应用，大数据计算，模拟计算，科学计算都有很多的包。
Python几乎在每一个linux操作系统上都安装有。大部分unix系统也都缺省安装。
Python有独立的运行库，几乎不依赖第三方软件就可以完成大部分的系统运维和常见任务的开发。
学习Python可以做什么
web开发 ：
服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。
可以用Python快速完成网站的开发和WEB服务。例如：豆瓣、果壳网、Google、Dropbox等。
爬虫 :
数据分析离不开数据采集，所以我偶尔也会使用 Python 的标准库 urllib 去网络采集一些简单数据，图快也会使用 requests，beautifulsoup 是非常不错的 html 解析工具。
我建议 Python 爬虫的初学者熟练掌握这些基本库，后续更高级的可以学习 Python 爬虫框架 pyspider，scrapy 等，以及分布式爬虫。
数据分析 :
Python 的数据分析生态系统很完善了，甚至看到很多研究者的讨论帖子都建议早点把研究工具迁移到 Python 生态系统。
Numpy Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本数据分析的三驾马车，而 Jupyter notebook 则是分析的最基本交互式环境。
作为一个 Python 数据分析入门者，我建议一定要熟练掌握这些基本工具。后续则可以学习更为强大的工具，如分布式计算 pyspark，机器学习，深度学习，神经网络等等，Python 都能找到成熟的包以供使用。
科学计算：
Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单。
Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。
运维自动化：
自动化处理大量的运维任务。
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力。
运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
测试自动化：
编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
图形界面开发：
Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩展微软的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
人工智能 :
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。
总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。
游戏开发：
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一个PyWeek的比赛。
Python在国内主要的工作岗位
python开发工程师
python高级工程师
python爬虫工程师
python后端工程师
Web网站开发工程师
Python自动化测试
Linux运维工程师
python游戏开发工程师
python技术经理
python开发实习等职业选择。
学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。
无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多。
无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。
学习编程是为了解决实际的问题,把自己在工作或学习中的重复工作程序化。
如何学习 Python
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原文地址：http://blog.51cto.com/14136111/2344119
