关于问题Python 是学什么的？能做什么？一共有 4 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【civilpy】的最佳回答：
经验
- 一旦遇到问题，请过滤掉专家的意见，只采纳跟你有类似经历的人的意见。
- 做好最坏的打算，以最积极的心态去面对，而不是逃避。
- 学不学编程，完全取决于是否想学，其他的别多想。
- 种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。
经历
I am not a designer nor a coder. I‘m just a guy with a point-of-view and a computer.翻译：俺不是码畜，俺只是一条对着电脑有点想法的土木狗。
笔者土木工程渣硕，以下为编程经历，仅供参考：
2001-2005 年，本科阶段 C 艹，60 几分飘过。
2005-2008 年，研究生阶段用 Flac3D（编程建模）做数值分析。
2008-2014 年，毕业后利用业余时间捣腾过一段时间网赚（卢松松博客，现在竟然还能访问），使用易语言（大漠插件等）做过一些辅助工具；也交过学费，套用商业建站模板，做过一个自己的博客网站（已报废）。
2014 年，在我乎知道 Python，这个时候还是 python 2.7 的时代；跟着廖雪峰、挖煤哥、虫师的博客开启爬虫取数之旅。
2016 年，通过注册岩土专业考试之后，便萌生了一个 new idea，越发觉得少个程序员，或越发觉得自己的编程能力欠缺。
2017 年，参照狗书用 Flask+mongoDB 完成网站 http://intumu.com，和你现在访问的不太一样，早期版本采用原始的 Bootstrap 框架，参照阮一峰的博客调整 UI 布局；现在采用 AdminLTE 框架，JS 单页 H5 应用已不在话下，正谋求向转型 Web 3.0。
2018 年，上线了微信小程序：注册土木；期间也开发了几个其他类目的小程序，因为需求及定位问题几近荒废。
2019 年，出版一本关于 Bokeh 数据可视化的书籍。
2020 年，继续提升数据分析到数据挖掘 Skearn。
2021 年，年底整理了一本 Skearn 在土木工程中应用的书籍，还在走出版流程；回头望，编程领域还是回到 Web 数据动态可视化，这块是我的强项。
2022 年，重构狗书，整了一本 Flask+MongoDB 的书，其中包含了 web3.0 的实例；后续可能会在 Flask+MongoDB+Bokeh 的基础上做一些可以落地的小项目（PS：大项目，整不动）。
以上写在 2023-1-19，且都是基于 Python 库，作为一条资深土木卷狗，40 多岁的我，会在 Python 这条路上一直探索，至于土木领域，反倒一切随缘，TMD！
【2】、来自网友【故事易点点】的最佳回答：
Python 是一个万能工具。不论你是不是 IT 工作者。熟练的使用 Python 都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。
数据处理和分析
你可以利用 pandas python 库来处理 excel 文件，做数据分析和报告。比如下面这样的一个 excel。
你可以用一句 python 就可以读出来：
sheet = pd.read_excel(“data/services.xlsx”)
打印出来是这样的：
之后你就可以很方便的用 python 来分析和操作这个 excel 了。
画图
你可以利用 graphviz Python 库来绘制图像。比如下面的图像就是用 20 行 python 代码绘制出来的。我有一个视频《20 行 python 代码画出微服务的调用热点监控图像》做了详细讲解。
好入门，用 python 编程很有乐趣。
python 比较好入门，不需要很多的计算机专业的背景。很多小学生都开始学习 python。我分享了一些 python 的入门学习的视频。欢迎观看。祝你学的愉快。
本人，@小马过河 Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确地演示抽象的原理。
关于我的名字。小马过河 Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试、探索才能获得乐趣和新知。Vizit 是指 Visualize it 的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化抽象的原理。
欢迎关注，点赞！ 谢谢支持。
【3】、来自网友【稳稳在杭州】的最佳回答：
Python 几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python 的发展搭上了快车。
如今深度学习领域最常用的两大框架 TensorFlow 和 PyTorch 都是基于 Python 的，所以学会 Python 几乎是所有做相关研究的人必备的技术。
Python 的胶水特性
Python 相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的
“胶水”特性
。
我们都知道，每一种语言都有其特长，比如 C 语言的迅速，Java 的“一处编译，多处运行”，R 语言广泛的统计学的包和 Julia 的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。
Python 可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在 Python 中使用 C、Java、R 和 Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是 Python 大行其道的原因。
其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。
在前几年做深度学习研究的人还在用 Matlab，是因为之前的很多模型都是用 Matlab 写的，并且 Matlab 可以很方便地做矩阵运算。
但是随着近几年 Python 的包越来越完善，加上 Google 和 Facebook 分别发力做出了两个框架，Matlab 终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。
其实 Python 在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。
这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且 Python 社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用 C 来写的。
所以，一门语言的大行其道并不一定是性能最优的。这就涉及到为什么 Python 被大家喜爱？
Python 的突出特性在于它好上手
每一个 C 语言的初学者，如果想写出一个界面的话是很难的，所以 C 语言程序的运行都是在一个黑框框里。但是 Python 可以很方便地写出界面，虽然运行速度不一定快。
之前有人用 200 行代码写出了 FlappyBird 就是 Python 的优势的体现。所以随着代码更新换代越来越快，而计算资源越来越多，人的操作的便捷性反而是最重要的。
如此一来，Python 方才成为宠儿。
Python 会不会被替代呢？
当然，现在就有人暗戳戳地想用 swift 来替代它啊，但是语言的更新换代并不一定是一件坏事。虽然程序员需要重新去学习，但是学习成本肯定是越来越低的，而语言肯定是越来越先进的。
如果把计算机语言看成人与机器打交道的手段，我相信，这个手段会越来越有效，也越来越简单。
最终，我相信，计算机语言将会成为社会上每个人如说话一般的技术，而机器最终会成为人们的好朋友。
【4】、来自网友【急速马力快 de 源码控】的最佳回答：
一个非常好的问题。Python 是一种跨平台的解释性脚本语言，随着版本迭代和功能扩展，由最初用于编写自动化脚本，到现在越来越多被用于大型的项目开发。
Python 在 AI 算法领域是主流开发语言，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用 Python 编程的程序员越来越多。
一，Python 学什么？
将 Python 学习过程分为 3 个阶段分别解释一下。
1，首先要学习 Python 语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上资源很多。
2，结合工作内容或者兴趣方向，学习常用框架，比如 Django 是应用广泛的开源框架，注意学习时要挑选常用的 Top3，不仅学习资料多，还有同事朋友交流分享。
3，随着学习进阶，逐步在工作中积累项目经验、提高技术水平，持续学习。
二，Python 做什么？
Python 语法灵活、功能强大、使用方便，在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：
1. Web 开发，比如常用框架 Django
2. 科学计算和统计
3. 人工智能
4. 网络爬虫
5. 开发不同类别的应用会用到不同的知识点，学习过程中要不断总结，由点到面，逐步积累起自己的知识库。
我是工作多年的 Web 应用架构师，欢迎关注我，了解更多 IT 专业知识。
以上就是关于问题【Python 是学什么的？能做什么？】的全部回答，希望能对大家有所帮助，内容收集于网络仅供参考，如要实行请慎重，任何后果与本站无关！
