Python從零到精通的未來發展方向是什麼？

Python 語言中可以使用哪些位置？

1.人工智慧：人工智慧是現代工業中最流行的語言，Python是人工智慧領域的首選語言之一。 人工智慧發展的方向非常火爆，也是乙個非常大的領域，各大公司都在為之努力，很多大企業都在朝著這個方向發展。

2、運維：通過Python實現測試過程，需要掌握運維的Python語言，可以幫助我們提高日常工作效率和能力。

3、資料分析：在當前市場中，在這個大資料時代，資料是解釋所有問題的關鍵，而Python作為資料分析的第一語言，對我們的工作有很大的幫助，可以提高我們的工作效率和幫助。

4.Web開發：Web開發是現代人不能忽視的存在，我們日常生活中離不開網路和Web，而使用python框架可以用來製作**，也可以作為前端頁面，所以我們需要掌握資料應用。

5.Python自動化測試：眾所周知，Python語言對測試非常有幫助，Python語言在自動化測試中被廣泛使用。 據我所知，最常用的 python 應該是自動化測試。

Python 是許多 IT 專業人士的首選程式語言，語法簡單，功能強大，對人才的需求旺盛。 當然，學習Python可以讓你從事Python全棧工程師、前端開發工程師、python爬蟲工程師、自動化金融交易等崗位，就業方向非常廣泛。

python的前景還是很不錯的，尤其是在中國人工智慧大力發展的情況下，python的工作崗位比較多，所以你不用擔心。

Python的職業方向：

Web 開發。

豆瓣、知乎、Lagou.com 等都在用python，國內的web開發發展也很好，因為python的web開發框架是最大的優勢，如果用python搭建乙個**只有幾行**就可以做到，非常簡潔;

資料探勘分析。

Python擁有完整的生態環境，非常有利於資料分析和處理，例如，"大資料"分析所需的分布式計算、資料視覺化、資料庫運維等，都可以通過Python中非常成熟的模組來完成。

自動化測試。

Python 在自動化測試中佔據了大部分時間，並且有豐富的第三方庫來滿足介面測試、單元測試、Web 自動化和應用自動化以及效能測試的需求。 幾乎涵蓋了測試的所有方面;

網路爬蟲。 第乙個使用python作為網路爬蟲的是Google，python非常容易上手，市場占有率比較大，現在公司基本都是用python做爬蟲的;

人工智慧。 先不說人工智慧的發展潛力和未來，這是大家都知道的事情，但目前人工智慧的工作對學歷要求比較高，但絕對是最具發展潛力的方向;

自動化運維。

第一批學習Python的人是運維和測試的在職人員，因為Python在他們的工作中發揮了很大的作用，因為使用Python指令碼進行批量檔案部署和操作調整已經成為Linux伺服器上非常好的選擇;

python的職業方向太多了，總有一款適合你！

如果你自己從頭開始學習Python，大約需要一年半的時間，這取決於每個人的理解能力至於能不能學好，就看你自己的理解了，至於找工作，就不好說了。

當然，如果還有其他程式語言。

開始使用 Python 語言中的一些簡單應用程式大約需要 2 到 3 個月的時間。

不管是新手還是有一定基礎的朋友，有經驗豐富的人自己學是非常好的，尤其是那些基礎為零，基本6個月就能學會的人。

任何知識都是基礎的，入門比較快，要達到對程式的掌握需要時間，這是乙個循序漸進、緊張的過程。

要精通任何一門程式語言，都需要通過大量的練習積累經驗，解決遇到的各種難題，閱讀別人的原始碼，分享自己的子程式碼流程，這樣才能精通Python的各個方面。 從程式設計一開始，就要不斷地寫、練習、修改、總結經驗，讓熟能生巧、精益求精。

學習python首先要看你學習的方式，python的學習方法無非是兩種，一種是自學，另一種是上課學習，那麼如果是自學，從頭開始學習python，根據每個人的理解能力不同，大約需要半年到一年半的時間。 如果你有其他程式語言的經驗，上手還是很快的，用Python語言寫一些簡單的應用程式大約需要2到3個月的時間。

半年到一年半，如果你有其他程式語言的經驗，大約需要2到3個月的時間。

自學python的出發點，python在資料分析和處理方面有自己獨特的優勢，網際網絡在過去幾年一直在收集使用者資訊，下一步就是對資料進行分析，python未來會更受歡迎，通過python程式設計完成一些資料分析工作，根據網際網絡的發展趨勢， 資料分析推送的應用將成為主流。

Python語言近年來的上公升趨勢非常明顯，語言生態越來越健全，廣泛應用於Web開發、大資料開發、人工智慧開發、嵌入式開發以及各種後端開發等領域。

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。

大資料分析、機械人學習、web開發，其實都不錯，這不是python的方向，也不是未來學習python的方向，我個人認為應該是你+學什麼+未來的方向。

目前，學習電腦科學還是很不錯的就業，計算機分為平面設計、UI設計、網路營銷、電子競技、動漫等很多專業，都是非常好的就業專業，選擇自己喜歡的專業。

現審查如下：

1.資料分析。

如今，不管是哪個行業，做資料分析的人似乎都離不開Python，因為Python給他們帶來了很多的工作效率。

2.自動化測試。

關於自動化的一切，似乎python都能滿足，python可以滿足大部分自動化工作，提高工作效率。

3.人工智慧。

下乙個時代是人工智慧時代，很多人都在關注，而我們的python也可以做人工智慧，這是乙個潛力最大的方向。

Python 簡介

Python 是由荷蘭數學和電腦科學研究學會的 Guido van Rossum 在 1990 年代初期設計的，作為 ABC 語言的替代品。 Python 提供了高效的高階資料結構和簡單有效的物件導向程式設計。 Python 語法和動態型別，以及解釋型語言的性質，使其成為大多數平台上用於指令碼和快速應用程式開發的程式語言，並且隨著版本的更新和新功能的新增，逐漸被用於獨立的大型專案。

如果你選擇從頭開始學習Python，一般的學習週期大約是一年半。 如果選擇訓練，python的學習週期一般在五到六個月左右，但根據學習型別和不同的課程，訓練週期有一定的差異。

筆記：任何知識都是基礎的，入門比較快，達到對程式的掌握需要時間，這是乙個循序漸進、令人興奮的過程。

要精通任何一門程式語言，李五爺都需要通過大量的練習積累經驗，解決遇到的各種難題，看看別人的原始碼，分享自己的子程式碼，才能精通python的方方面面。 從程式設計一開始，就要不斷地寫、練習、修改、總結經驗，最後熟能生巧，達到精通。

如果考慮自學，這個時間不好說，學習環境、日常學習時間、雲賢心態、課程體系等諸多因素都會影響學習效果，延長學習時間。

隨著Python近年來的快速發展，應用範圍逐漸變廣，包括後端開發、前端開發、爬蟲、金融量化分析、人工智慧、自動化運維、自動化運維、大資料等。 與其他程式語言相比，Python的語法簡單，即使我們沒有任何程式設計基礎，也可以學習和掌握Python程式設計開發，這是新時代的寵兒！ 因此，越來越多的人正在參加python工程師培訓機構。

準備耕種英畝。 Python 有很多吸引程式設計師的功能，它易於學習、物件導向、位元組碼編譯、免費和開源。 還有執行時檢查、完整和快速的支援，以及使用擴充套件執行各種模擬任務的能力。 使用 Python 時，您可以非常高效。

Python 具有豐富而強大的庫。 它通常被稱為膠水語言，它可以很容易地將其他語言（尤其是 c）製作的各種模組綑綁在一起。 乙個常見的用例是使用 Python 快速製作程式原型：

例如，3D遊戲中的圖形渲染模組對效能有特別高的要求，可以用c c重寫，然後封裝成乙個可以被python呼叫的擴充套件庫。 需要注意的是，在使用擴充套件庫時，可能需要考慮平台，有些擴充套件庫可能不提供跨平台實現。