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Python可以用在哪些方面?學完P(guān)ython可以找什么工作?

Python可以用在哪些方面?下面就一起來看看學完P(guān)ython可以找什么工作。

目前業(yè)內(nèi)幾乎所有大中型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora(中國知乎)、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、騰訊、汽車之家、美團等?？纯碢ython的主要應用領域：

1、云計算：云計算**火的語言， 典型應用OpenStack

2、WEB開發(fā)：眾多優(yōu)秀的WEB框架，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django

3、科學運算、人工智能：典型庫NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas

4、系統(tǒng)運維：運維人員必備語言

5、金融：量化交易，金融分析，在金融工程領域，Python不但在用，且用的**多，而且重要性逐年提高。

6、圖形GUI：PyQT, WxPython,TkInter

接下來，再一起看看Python在一些公司的應用：

1、谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬蟲、Google廣告等項目都在大量使用Python開發(fā)

2、CIA：美國中情局網(wǎng)站就是用Python開發(fā)的

3、NASA:：美國航天局(NASA)大量使用Python進行數(shù)據(jù)分析和運算

4、YouTube：世界上**大的視頻網(wǎng)站YouTube就是用Python開發(fā)的

5、Dropbox：美國**大的在線云存儲網(wǎng)站，全部用Python實現(xiàn)，每天網(wǎng)站處理10億個文件的上傳和**

6、Instagram：美國**大的圖片分享社交網(wǎng)站，每天超過3千萬張照片被分享，全部用python開發(fā)

7、Facebook：大量的基礎庫均**Python實現(xiàn)的

8、Redhat：世界上**流行的Linux發(fā)行版本中的yum包管理工具就是用python開發(fā)的

9、豆瓣：公司幾乎所有的業(yè)務均是**Python開發(fā)的

10、知乎：國內(nèi)**大的問答社區(qū)，**Python開發(fā)(國外Quora)

11、春雨醫(yī)生：國內(nèi)知名的在線醫(yī)療網(wǎng)站是用Python開發(fā)的

人工智能（機器學習、深度學習）

主講內(nèi)容	技術(shù)要點
數(shù)學基礎	1.微積分與概率論基礎； 2.線性代數(shù)與矩陣運算； 3.數(shù)理統(tǒng)計與參數(shù)估計； 4.凸優(yōu)化基礎； 5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
數(shù)據(jù)分析	1.科學計算numpy、pandas； 2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib； 3.自然語言處理NLTK；
機器學習	scikit-learn；機器學習與特征工程； 分類算法；回歸與非監(jiān)督學習。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學生使用pandas練習數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； 4. matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風格和樣式 、matplotlib基礎知識、matplotlib四圖； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例； 6.線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導數(shù)回顧、實例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實例、貝葉斯實例； 8.SVM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例
機器學習項目	算法與項目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項目，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步代碼實戰(zhàn)帶大家快速入門機器學習。選擇經(jīng)典案例基于真實數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進行數(shù)據(jù)的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立 實戰(zhàn)案例： 1.人臉識別； 2.手跡識別； 3.預測年收入； 4.自動臉補全； 5.使用聚類手寫數(shù)字識別； 6.汽車車牌識別；
深度學習	1.TensorFlow框架開發(fā)； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡與實現(xiàn)； 4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡與實現(xiàn)； 5.項目：圖像識別；
深度學習項目實戰(zhàn)	基于深度學習**火Tensorflow框架實戰(zhàn)，結(jié)合案例演示如何應用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡模型并完成案例任務 使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測，驗證碼識別，人臉關(guān)鍵點定位，垃圾郵件分類，圖像風格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動手進行項目實踐！

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描述下scrapy框架運行的機制?

從start_urls里獲取**批url并發(fā)送請求，請求由引擎交給調(diào)度器入請求隊列，獲取完畢后，調(diào)度器將請求隊列里的請求交給**器去獲取請求對應的響應資源，并將響應交給自己編寫的解析方法做提取處理：1. 如果提取出需要的數(shù)據(jù)，則交給管道文件處理;2. 如果提取出url，則繼續(xù)執(zhí)行之前的步驟(發(fā)送url請求，并由引擎將請求交給調(diào)度器入隊列...)，直到請求隊列里沒有請求，程序結(jié)束。

如何提高python的運行效率

使用生成器;關(guān)鍵代碼使用外部功能包(Cython，pylnlne，pypy，pyrex);針對循環(huán)的優(yōu)化--盡量避免在循環(huán)中訪問變量的屬性

Python中的unittest是什么？

在Python中，unittest是Python中的單元測試框架。它擁有支持共享搭建、自動測試、在測試中暫停代碼、將不同測試迭代成一組，等等的功能。

Python里面如何生成隨機數(shù)？

import random；random.random()它會返回一個隨機的0和1之間的浮點數(shù)

迭代器和生成器的區(qū)別

1)迭代器是一個更抽象的概念，任何對象，如果它的類有next方法和iter方法返回自己本身。對于string、list、dict、tuple等這類容器對象，使用for循環(huán)遍歷是很方便的。在后臺for語句對容器對象調(diào)用iter()函數(shù)，iter()是python的內(nèi)置函數(shù)。iter()會返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內(nèi)元素，next()也是python的內(nèi)置函數(shù)。在沒有后續(xù)元素時，next()會拋出一個StopIteration異常.)生成器(Generator)是創(chuàng)建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規(guī)的函數(shù)，只是在需要返回數(shù)據(jù)的時候使用yield語句。每次next()被調(diào)用時，生成器會返回它脫離的位置(它記憶語句**后一次執(zhí)行的位置和所有的數(shù)據(jù)值)

Python是如何被解釋的？

Python是一種解釋性語言，它的源代碼可以直接運行。Python解釋器會將源代碼轉(zhuǎn)換成中間語言，之后再翻譯成機器碼再執(zhí)行

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