学了能干嘛？这是被问最多的问题。

一、在Web诞生之前就已存在的做网站方式, 如今用其做网站的人数正日益增多, 这是为何? 原因在于其编写过程较为迅速。当你打算搭建一个网站时,运用寥寥几行代码便能够启动运行。它具备上百种现成的框架, 诸如Flask等, 他人已然将相关工具准备妥当, 直接取用即可。其开发效率颇高, 运行效果同样稳定。

二、 爬取数据, 而言爬虫算得上是拿手的强项所在, 早年谷歌曾大规模运用爬虫, 也顺便使得在这个领域火了个遍。简单来讲, 爬虫就是编写程序去自动抓取网上公开的数据。平常能够应用在不少地方, 具体有抓取电商商品优惠来进行比价, 收集社交评论用以分析大众看法, 整理音乐歌单制作成词云, 其实用性很强, 入门的难度也算不上高。

三、 投身人工智能领域, 当下AI行业热度极高, 属于圈内的主流语言范畴。从事人工智能工作, 必然离不开海量数据的处理以及模型的调试。针对此, NumPy等一系列成熟的工具库应有尽有, 无需亲自从底层开始编写代码。就当前的数据科研人员以及AI开发人员而言, 日常工作基本与之紧密相连, 无法脱离。

四、 从事数据剖析, 数据解析属于优势范畴。从对杂乱无章的初始数据予以清理整顿, 到开展数据统计、进行图表绘制, 整套相关工具均颇为完备。于细微层面体现为日常表格规整, 于宏大层面体现为对接、借助Spark处理海量庞大数据, 仅仅简短的一段代码便能够达成实际剖析, 诸多行业的在职人员都在学习它以提高工作效能。

五、做过服务器运维的人都清楚, 自动化运维里, 日常那些重复的操作, 是极其耗费时间的。大多数时候, Linux系统是预装的, 这时运维人员只要写一段简短的脚本, 便能够批量进行文件分发, 还能管控服务的启动与停止, 并且可以实时监测服务器的状态, 如此一来, 就能省去大量机械式的手工操作。

它的结尾, 是因为其应用场景是横跨了多个不同的行业, 所以才能够常年稳稳地居于热门编程语言的榜单之上, 与之相关的就业选择相对来说也是比较丰富多样的。要是零基础的人想要进入这个行业, 根本不用自己关起门来盲目地瞎琢磨, 只要踏踏实实地依照系统化的路线去学习, 多多地去敲击代码并且认真进行实际操作, 慢慢地也就能够熟练地掌握并上手了。