Python的職業方向是什麼？ 適合初學者學習嗎？

這個房間裡還有不少房間，有應用管理，還有額外的不歪臉，適合小白學習，有操作管理，因為這總體上還是很便宜的。

爬蟲的就業方向其實比較廣泛就是程式設計，其實是跟你自學成才的，一般來說，這其實比較簡單，你可以先學一下。

您好，根據這個問題，我覺得有很多就業方向，比如電腦科學之類的，非常適合初學者學習。

這樣就業方向很多，現在從事電腦科學的人非常廣泛，也可以選擇去一些企業專攻電腦科學，還是比較合適的。

Python的應用範圍很廣，這使得Python的就業方向相對來說，首先是web方向，因為python學習的其中乙個階段是python全棧開發，主要是學習後端框架+專案實踐，通過這個階段的學習，學生不僅可以掌握js在網路前端的使用， 同時也能夠使用JS作為通用語言，為學生日後從事全棧工作打下堅實的基礎。將來，學生選擇成為Web全棧開發工程師是完全可以的。

學習了python之後，也可以選擇人工智慧的方向，人工智慧的各種演算法都是基於python的，說白了，如果你想學人工智慧卻不懂python，就相當於想學英語而不懂單詞，所以要利用AI的當前趨勢， 你們抓住時間學習 Python。

學習python的另乙個方向是資料分析方向，掌握資料分析涉及的相關概念，了解如何獲取資料和特徵工程，熟悉相關模組的使用，這些都會在python學習中掌握，現在資料分析工程師的薪水特別好。

掌握了python之後，還可以選擇網路爬蟲的方向，python學習中的乙個模組是關於網路爬蟲學習的，包括爬蟲的工作原理和設計思路、反爬蟲機制、分布式爬蟲框架等，以後可以從事網路爬蟲工程師或資料採集工程師。

Python開發（爬蟲開發、Web開發、運維開發）。

資料探勘（資料分析，擅長數學）。

人工智慧（擅長數學，擅長教育）。

python不去二線城市學習，找工作不容易，中公老師推薦我去北京讀書，現在我在一線城市發展不錯。

發展前景一：Linux運維

發展前景四：資料分析。

發展前景五：人工智慧。

其實就業方向相當多，主要是因為我自己的經驗，到處找工作都不用擔心。

Python 的就業方向是：

一、人工智慧方向：2017 年，Facebook Torch 開發了 Pytoch for Python。 Python在人工智慧領域的地位再次提公升，Python是人工智慧領域中機器學習、深度學習、神經網路方向的主流程式語言。

二、大資料分析：大資料分析方向上的主要語言只有python和r，而python是主體，結合科學計算、機器學習等技術對資料進行清理、去重，最後進行分析。

三、網路爬蟲：又稱網路蜘蛛，是大資料行業獲取資料的核心方法，雖然市面上有章魚等工具，但對爬蟲來說依然是主體，有人曾說過，如果沒有網路爬蟲自動、日夜、高度智慧型的網際網絡上抓取資料， 那些與大資料相關的公司可能不到四分之三，可見其重要性。

第四：Web 開發：有很多基於 Python 的 Web 開發框架，例如廣泛使用的 Django、Tornado 和 Flask。

其中，python + django 架構應用範圍廣，開發速度快，學習門檻低，可以幫助我們輕鬆開發、構建和管理複雜的 Web 服務程式！ 這裡還有更多架構可以列出！

五、雲計算：在雲計算中使用Python的案例也很多，而且越來越普遍，比如雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的！

第六，遊戲開發：目前很多遊戲都是用C或C++編寫的，但Python功能簡單，體積較小，非常適合編寫遊戲邏輯、伺服器等，Python支援更多的功能和資料型別，這是其他語言所沒有的優勢。

第七，科學計算：隨著numpy、scipy、matplotlib、enthoughtlibrary等眾多庫的發展，python越來越適合科學計算，繪製高質量的視覺化圖，是科學計算領域最流行的商業軟體，matlab、python是一種通用的程式語言，使用的指令碼需要用在更廣泛的應用中，以支援更多的庫。

第八、自動化運維：python編寫的系統管理指令碼在可讀性、效能、可復用性、可擴充套件性等方面都優於普通的shell指令碼。 它是運維工程師的首選程式語言，Python在自動化運維方面非常成熟，如saltstack和ansible是重要的自動化平台。

主要看個人對哪乙個更感興趣，其實以上哪個方向好學，薪資也很高。

一般有後端Web開發、資料工程和資料分析方向。 從發展前景來看，資料工程和資料分析比較好，但這兩者一般需要掌握pandas和numpy（兩個python框架）。 而且很多相關崗位對演算法有一定的要求。

Python 爬蟲是我們比較熟悉的 Python 的乙個方向，python 爬蟲將網路上的所有資料作為資源，通過自動化程式進行有針對性的資料採集和處理。 python爬蟲可以做的事情很多，比如搜尋引擎、收集資料、廣告過濾等，python爬蟲也可以用於資料分析，可以在資料抓取中發揮巨大的作用！ 從事python爬蟲工程師的合作夥伴需要熟練使用python語言，熟悉scrapy等常見爬蟲框架; 熟練使用Selenium、LXML、BS4抓取、解析和清理XML和HTML文字; 在管理**中處理cookie有效性的經驗。

Python人工智慧 目前，國內人工智慧的基礎程式語言是Python，前段時間，機械人擊敗了圍棋高手。 人工智慧時代已經到來，目前很多企業都在大量招聘人工智慧、量化交易、機器學習相關人才，要求相關人才具有較高的學習能力和數學能力，年薪較高，對於剛接觸Python的人來說，Python人工智慧非常適合作為未來的發展方向研究。

資料處理。 在網際網絡飛速發展的時代，資料可以解釋很多事情，現在很多人做資料分析已經不像以前那麼簡單了，Python語言已經成為資料分析師的首選，很多通過python程式語言整合的相簿可以直接談論資料，並以資料分布圖的形式展示出來。 不僅在資料統計和處理方面，而且在眾多高校的實驗室中提取大量的實驗資料也需要進行梳理和總結，python也能發揮非常大的作用。

它可以為工作帶來很大的效率。 想要在資料分析方面有所發展的人，需要熟悉主流的資料探勘建模演算法，如資料分析、分類、使用者畫像等; 掌握資料分析模型的固化和部署，可以進行資料分析、資料建模、挖掘、清洗，包括資料互動、特徵提取、資料探勘、分析報表等。

用人方向一：Linux O&M Linux

運維是必要的，必須掌握Python語言，Python是一種非常NB的程式語言，它可以滿足Linux運維工程師提高效率，提高自身能力的工作需求。

我們都知道，Web一直都是乙個不可忽視的存在，我們離不開網路，我們離不開Web，我們可以用python框架來做，它們都是一些漂亮的前端介面，我們需要掌握一些資料應用。

就業方向三：Python自動化測試

眾所周知，python語言對測試很有幫助，python語言在自動化測試中的應用非常廣泛，可以說python太強大了，掌握並熟悉自動化流程、方法和我們一直使用的各種模板，到目前為止，我所知道的python使用最多的應該是自動化測試。

就業方向四：資料分析

我們都知道，現在是大資料時代，資料可以解釋所有問題的原因，現在很多資料分析已經不像以前那麼簡單了，Python語言已經成為資料分析師的首選，它也可以為工作帶來極大的效率。

就業方向5：人工智慧

我們都知道，谷歌製造的機械人打敗了一位圍棋高手，這就是剛剛興起的人工智慧，當然，我們的人工智慧時代還沒有到來，如果這一天到來，生活和世界都會發生翻天覆地的變化，而現在發展這麼快，人工智慧的時代也不會太遙遠了。

關於學習python的內容和就業方向，青藤在這裡就和大家分享一下。 如果你對 Python 程式設計有濃厚的興趣，希望這篇文章能幫助到你。 如果你想了解更多關於python程式設計技巧和資料的資訊，可以點選本站的其他文章來學習。

Python是一種指令碼語言，語言簡單，可以參考C的庫，適用於編寫指令碼和程式粘合劑。

它在許多行業都有易於使用的軟體包，比較常用的有：

Web 後端（Django、Flask、Torndao 等）、科學計算（Numpy、Scipy、Mattplotlib）、機器學習（scikit-learn）。

神經網路（tensorflow）。

主管

枕頭

瘙癢

1.後端開發。

最主要的是做一些資料的計算和儲存，比如現在大家都在看我的文章，你可以給文章點個贊，然後當你點選的時候，我們的後台會收到你點選的訊號，它會在我們的點讚數上加乙個，然後，儲存到資料庫中， 這樣當它的喬雞其他使用者再次點選我的文章時，你會看到點讚數的變化。

2.爬蟲。 學習爬蟲的作用主要是從網際網絡上獲取資料，比如我們常用的天眼查和企業查，它們主要使用爬蟲。 為了實現這一點，從網際網絡上獲取大量的企業資料，然後在乙個頁面上顯示給使用者。

3.自動化操作和維護。

就像我們玩遊戲、瀏覽**一樣，它們都是在伺服器上執行的，有些大型**背後可能有上千臺伺服器，那個伺服器你可以理解為一台電腦，那麼它也會有崩潰、Caton、開機和關機等等。 那麼，如何才能同時維護數千台伺服器的狀態呢？ 我們可以編寫一些 python 指令碼來完成這項工作。

4.自動鏟斗荒涼試驗。

測試的主要工作是測試遊戲的效能，測試軟體的特殊功能，或者模擬使用者的大量點選，比如我們能否在雙11期間搶單。 因此，使用 python 進行測試開發可以快速、自動地模擬使用者點選和操作。

5.遊戲開發。

這個方向也比較有利可圖，經常有程式設計師用python編寫一些遊戲引擎，這是乙個非常專業的領域。

6.人工智慧。

技術也處於學習的萌芽階段，對人工智慧的了解較少。

7.資料分析。

它的主要工作是在海量資料中找出重要的影響因素，比如給你10萬條100萬條資料，可能有100或1000個影響因素，哪乙個最重要？ 這時，您可以使用**進行相應的快速分析。