大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习和感悟的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习和感悟的解答，让我们一起看看吧。
学python这条路怎么走？
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、学习、爬虫、web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个而已。
很高兴回答你的问题
python作为当下热门编程语言，依附于人工智能时代，对于作图，数据处理等有着事半功倍的效果。那到底怎么样才能学好它？怎么样进行系统学习？
以下来说说怎么系统学习？
第一，爬虫高阶段。爬虫是数据收集的利器，它是基础但也困难，面对着大部分网站、app等反爬虫机制，高阶爬虫显得尤为重要。
第二，数据分析阶段。数据分析是数据进行处理的利器，它是学完爬虫后的一次提升，有的人觉得爬虫特别难，而且总是在做搬运，那么数据分析就相当于要高级一些，是将各种数据灵活运用（技术与商业需求结合）
第三，人工智能。人工智能是与未来人工智能时代接轨的利器，它是学完数据分析后的一次提升，它是需要再数据处理后，对数据用算法来进行建模操作，并不断用新的数据来进行训练判断，像常见的有监督与非监督算法。
更多精彩，敬请期待！
python因人工智能而火。
如果你是为了兴趣而做，那么就随着自己的兴趣方面去学习。
同时，工作和兴趣都是可以并存的。
但是每种语言你都需要的深入学习并坚持下去，否则工作和兴趣都不可能实现。
对于编程语言的学习，我一向推崇理论+动手实践的学习方法，书本只能告诉你每一个专业名词、语法的概念及用法，而动手实践能够让你更加深刻理解它们的含义，让你对语言的学习进一步得到升华。
大学期间唯一和编程相关的课程就是C语言，但是由于专业为数学，所以平时大多数是和书本、公式、推导证明打交道，很少使用编程语言，也可以称得上接近零基础，后来实习期间自学Python，来说一下我的学习方法吧。
就如同前面所说的，如果有一点的C语言基础，对于学习Python会有很大的帮助。如果纯粹的零基础也没关系，需要花费一些时间去理解编程语言里面的一些通用概念。
我认为入门Python相对容易，因此我更加推荐网上免费的在线教程，非常多，而且非常好，当然如果喜欢纸质书籍的也可以购买书籍学习。
尤其的基础知识相对简单，如果有一点的编程基础一周或者更短的时间内即可对Python基本语法做一定的了解，如果购买在线课程，我认为会耗费很多时间。
关于入门阶段的在线教程我推荐两份：
Python菜鸟教程：***.runoob***
廖雪峰Python：***.liaoxuefeng***
关于入门书籍，我推荐一本不错的书籍，
学习Python可以分为以下几个步骤：
- 学习Python基础语法：首先需要了解Python的基本语法和数据[_a***_]，例如变量、列表、字典、函数、类等等。
- 实践编程：通过编写简单的程序来巩固和加深对Python语法的理解，例如编写一个简单的计算器、猜数字游戏等等。
- 学习Python标准库和第三方库：Python标准库包含了众多有用的模块，例如datetime、random、re等等，而第三方库则可以帮助我们实现更复杂的功能，例如numpy、pandas、matplotlib等等。
- 解决实际问题：通过解决实际问题来加深对Python的理解和应用能力，例如通过Python爬虫爬取网站数据、通过Python进行数据分析等等。
- 参与开源项目：参与开源项目可以让你了解到更多Python应用的场景和实践经验，也可以提高你的编程技能和团队合作能力。
在学习Python的过程中，建议多阅读Python相关的书籍和文档，参加相关的线上或线下课程，加入Python社区并与其他Python开发者交流和学习。
python主要用于什么开发？
根据TIOBE榜单显示，Python市场占有率为4.333%仅次于java以及C和c++位列这个榜单的第四（“世界上最好的编程语言”——PHP位列第八，而R语言仅排十四名）。Python的主要优点在于它的入门门槛较低，灵活性强。作为一种软件开发语言，Python的开发率很高，可以满足你任何想要的需求。
1.因为python又被称之为胶水语言，意思就是python能够和其他语言编写的软件（包括c/C++/Java等）组合起来。
比如可以用python来开发游戏，用python快速生成程序原型，然后有更适合语言改写的部分就用c/c++来改写，封装为python可以调用的扩展类库。也可以用它来开发业余爱好项目。
2.基于python的Web框架在web开发中很流行。Python的诞生要早于web，人们也从最开始的喜欢使用cs作为架构渐渐的转换为Python，因为python是一种动态解释型脚本语言，不仅有前面说的极高的开发效率，而且运行速度很快，正适合做Web的开发。
3.python早已经从大众印象中的小众编程语言转换成了数据学家最偏爱的开发语言。数据科学包括机器学习，数据分析和可视化。其中一些热门的scikit-learn和TensorFlow都是Python框架。
随着时间的发展，后期工业界对大数据的需求越来越高，python在科学界的地位也随之提高了起来。Python庞大的社区，不但可以让你遇到困难时可一第一时间找人解决，还能省去不少麻烦，有很多伸手就可以用的工具，何乐而不为呢？
总之，信息安全，大数据处理，数据可视化机器学习，物联网开发，各大软件的api，桌面应用，都需要python。
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python在多个领域都有所应用：
如自动化测试，自动化运维，web开发，人工智能领域，大数据分析，科学计算，网络爬虫等。
而且在各领域都有比较好用的库，如下：
- 后台开发（Django / Flask / Tornado）
- 科学计算（Numpy / Scipy / Matplotlib）
- 机器学习（Scikit-Learn）
- 神经网络（TensorFlow）
- 图像处理（Pillow）
- 网络爬虫（Requests / Xpath / Scrapy）
人生苦短，我用Python!
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python的兴起主要是由于近年来人工智能和AI的兴起，导致这个沉睡了20年之久的语言渐渐映入人们的眼帘。既然python这么火，那么我们可以拿它来做什么呢？下面我们来探讨下：
python
用于web开发Python虽然说只是个脚本语言，但是他也是可以搭建web项目的，并且python后台连接数据库等也是极其的方便，可以减少代码量。另外最近在web中比较流行的框架例如：Django和Flask，都是基于Python框架得。这些框架会使得你对接前端的Python开发后台效率翻倍。这里给你个建议，这两个框架选择的话，最好用Flask，因为这个更加灵活，支持多样化的定制。
数据科学
数据科学主要包括三部分组成：机器学习、数据分析和数据可视化。python的兴起主要就是因为数据科学这一块，利用python进行大数据的分析，以及可视化是再适合不过的。加之scipy、numpy、scikit-learn这三个数据包，更是大大的方便了不少。现在利用python做爬虫也是最佳的选择，虽然j***a也是可以做到，但是j***a的api未免太过繁琐，相反，利用Python的话，可以达到事半功倍的效果。
除此之外，python还可以用来写一些脚本，开发游戏，桌面应用等。总之，Python可以开发很多东西，已知的，未知的领域将来都有可能用到。对于python的未来我们还是要满怀期待和憧憬。
以上就是我的回答，希望能对你有所帮助。谢谢。
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python可以用于金融数据分析。有pandas库，matplotlib画图库，可视化显示。dataframe数据结构存储股票数据。python在金融数据分析方面有丰富的库。
pyhon也可以作视频播放软件。***就是用Python开发的。python的开发速度快，可利用的第三方***多。
python可用于人工智能开发。
python继承了lisp语言的很多特性。lisp语言是最早用于人工智能的语言。lisp数据结构以列表为主。
python还是和计算机语言入门学习。
Python被称为编程语言中的万能胶水，一是Python有很多数据包，可谓方便至极；另一方面Python现在越来越火，现在人工智能已经被教育部新设专业，竞争越来越剧烈。
Python主要可用于一下三个方面：
- Web开发
- 数据科学——包括机器学习、数据分析和数据可视化
- 脚本编写
Web开发
像Django和Flask这样基于Python的Web框架最近在web开发中变得非常流行。这些web框架帮助您用Python创建服务器端代码（后端代码）。这些代码在您的服务器上而不是在用户设备以及浏览器上（前端代码）运行。
相关：
Python有哪些对应的岗位？学习Python可以做什么工作？
***s://***.toutiao***/i6698592512438698509/
Python得达到什么程度，才能学好深度学习？
我是一名人工智能领域的研究生，让我来回答再合适不过了。其实Python只是我们实现算法，完成相关任务的一个工具，其他编程语言也是如此。Python在人工智能这方面的优势主要在于当前很多机器学习算法、深度学习算法被实现以及集成到一些包中，如：scikit-learn，keras，tensorflow，pytorch等。
对于深度学习这个领域我还是建议有一定的数学基础，如果没有的话，只能记住一些参数是怎么用的，然后慢慢领悟相关算法，如果太纠结于数学容易陷进数学理论中。毕竟数学是对现实问题的一种描述，需要有严谨的推导，而一些算法其实并不难，有了一定数学基础更容易理解算法。
在入门人工智能领域时，需要熟悉如：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scipy等包，这些都是很多机器学习，深度学习框架，程序包经常使用的。对于Python的熟练程度，入门之后我还建议在学习机器学习算法的同时再看看一些Python[_a1***_]书籍，深刻了解Python运行的一些机理，这样也便于理解一些Python代码的书写。当然面向问题学习，进步是非常大的，当看一些机器学习代码，看不懂时可以百度，看看Python进阶的内容，然后再回过头来看代码，你会有新的感悟。
对于Python进阶内容，可以参考下面的内容
有了Python基础，下一步该怎么学习？ ***s://***.toutiao***/a1669912496550915
一名Python程序员会用哪些好用的工具？
从三个方面来答：编程效率，编程体验，解决难题。
提高编程效率的工具有不少，其中最重要的就是其他人已经开发好的库。多google多去stackoverflow提问，逛逛github，看到好用的代码片段放到Dash里存起来，选一个好用的代码编辑器，无论是Sublime Text、Atom还是VIM，找到一个自己喜欢的就一直用下去，配置到最符合自己使用习惯的程度。改善编程体验的产品就要从身体健康愉悦的角度考虑了。人体工程学椅子能让你不那么容易疲劳，也不容易有颈椎腰椎问题；一个大屏显示器竖起来，或者配双显示器，都能有效提升编码效率。选一块自己喜欢的键盘，无论是机械键盘还是静电电容键盘，都能在编码时更有愉悦感，一幅降噪静音好耳机能让你不那么容易分心。
碰到难题是难免的，不过你碰到的问题很大概率别人已经曾经碰到过而且解决掉了。stackoverflow这样的程序员问答社区、Github这样的开源社区可能能找到答案，或者直接用关键词去Google。
每个程序员的工作习惯都不一样，但是要做一个出色的程序员，工作流程和方法都是差不多的。多写多练多问，想方设法提高效率，用更好让自己更愉悦的装备。心情好了身体好了工作才能好，这是颠扑不破的真理。
到此，以上就是小编对于python学习和感悟的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习和感悟的4点解答对大家有用。
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