想学python具体该学哪个方向呢？_百度知道
想学python具体该学哪个方向呢？
主要想做数据抓取、分析和网站建设，该学习python的哪个方向呢？
我有更好的答案
想做那个做那个呗，只要你python学好了，哪个有兴趣，或者那个比较熟悉做哪个，工资跟方向没啥关系，而且这几个之间也没有什么技术壁垒，会一个其他的也就会了。如果解决了您的问题请采纳！如果未解决请继续追问
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
python的相关知识
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。python入门学习的方向python入门学习的方向mengsil百家号　　学习python中，走了很多的弯路。成功的道路各有不同，失败的地方却是种种。我想把我学习python过程中的建议说给大家，希望给初学python的一些朋友有些帮助。　　学习python，最大的3个经验：　　一本易懂，比较好的教程，从头到尾看下去。python的经典书籍不少，《笨方法学python》《Python核心编程》、《Python基础教程》等等，不少编程大牛也都会推荐自己觉得不错的书籍。怎么选？这是个问题，其实很多时候你只需要选择读一本，把它读透即可。所有的编程入门书籍主要的分门别类基本上是相同的，读完配合基础练习基本上能算对各方面有一个了解。　　学习编程很重要的一个环节是动手，在我心里把动手是放在一个很高的地位的，我个人是认为编程在一定程度上就是一个动手的过程，因为编程过程会经常出现错误，你得不断地动手，尝试修改，解决错误。动起来，安装一下python，选个合适的编辑器，打出第一行代码，试试书上的第一个练习……　　你会发现你会遇到各种问题，去解决这些问题吧，这就是学习的过程！　　找到一个已经会python的。问他学习规划建议，在遇到卡壳的地方让他指点。少走弯路。要学会搜索，如何更好提问。　　完全没有编程经验的小白，学习python，面对的不仅仅是python这门语言，还要面临编程一些普遍问题，比如：零开始，怎么入手，看书到第二章就看不懂了？遇到难题不知道咋找解决方案？　　给初学编程者的建议：　　①信心。可能你看了视频也没在屏幕上做出点啥，都没能把程序运行起来。但是要有自信，所有人都是这样过来的。　　②选择适合自己的教程。有很早的书籍很经典，但是不是很适合你，很多书籍是我们学过一遍Python之后才会发挥很大作用。　　③写代码，就是不断的写，练，这不用多说，学习什么语言都是这样。总看视频，编不出东西。从书上的小个个的小案例开始写，之后在写完整的项目。　　④除了学Python，计算机的基础也要懂得很多，补一些英语知识也行。　　⑤不但会写，而且会看，看源码是一个本领，调试代码更是一个本领，就是解决问题的能力，挑错。理解你自己的报错信息，自己去解决。　　⑥当你到达了一个水平，就多去看官方的文档，找下Python论坛或者群多去交流。　　希望想学习Python的利用好现在的时间，管理好自己的学习时间，有效率的学习Python，Python这门语言可以做很多事情，它是万能，如果你也是初学者，想要更多的建议，可以关注西线学院。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。mengsil百家号最近更新：简介:分享价值，提供最新信息。作者最新文章相关文章后使用快捷导航没有帐号？
查看: 3384|回复: 4
我为什么选择学习python
注册会员, 积分 51, 距离下一级还需 149 积分
论坛徽章:0
本是数据出身，后来转行了，现在又想回归统计，想学习一些专业技术，比较了Python和R，最终选择了Python，选择了这门课程。下面是看到的一篇文章，感觉不错，分享给大家。
转帖网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_01e631.html
数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联网发展以及大批海量数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（data scientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。
目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有：、C++、C、Python、R等等
由于笔者本身属于数理统计出身，复杂而高级的语言对我来说性价比并不高，所以想从头对Java、C++、C开始学起，浪费的时间和精力与收获明显不成正比。所以Python和成了较佳选择。对于同样和我背景相似的数据从业人员，我强烈推荐从这两者选择其一。
原因有三：
第一：Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法，所以使用起来产出比大；
第二：这两门语言对于平台方面适用性比较广，、window都可以使用，并且代码可移植性还算不错的。
第三：对于学数理统计的人来说，应该大多用过MATLAB以及mintab等工具，Python和R比较贴近这些常用的数学工具，使用起来有种亲切感
至于Python和R两者如何选择，本人有点粗浅认识：
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。
Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。
& && & R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。
论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了
python 你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib 等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。
Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。
从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。
python是machine learning领域的人用的较多。据我所知，做marketing research, econometrics, statistics的人几乎没有用python的
当然了，现在学编程比以前可简单了多了。有句话不是这么说的么，“我不生产代码，我只是stackoverflow的搬运工”。。。
以上仅仅是个人感悟，如表述不当，欢迎指出，拍砖的手下留情哦
注册会员, 积分 51, 距离下一级还需 149 积分
论坛徽章:0
自己做个沙发，希望与大家同行，越走越远！
注册会员, 积分 138, 距离下一级还需 62 积分
论坛徽章:0
R用来machine learning也很好吧
高级会员, 积分 656, 距离下一级还需 344 积分
论坛徽章:6
刚刚学习，努力中》。。。
新手上路, 积分 6, 距离下一级还需 44 积分
论坛徽章:0
相对于R， c/c++等而言，python的优势在于兼顾了效率和性能，而且python的可扩展性很强，你可以用python开发商业化的产品，但用R估计不可能，R做研究还行吧
dataguru.cn All Right Reserved.
扫一扫加入本版微信群学习Python就业有哪些方向？它的前景怎么样？（北邮在线）
请点击此处输入图片描述
Python是一门面向对象的编程语言，编译速度超快，从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库，常被称为"胶水语言"，能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用，因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
如果你想选择一种语言来入门编程，那么Python绝对是首选！其非常接近自然语言，精简了很多不必要的分号和括号，非常容易阅读理解。编程简单直接，更适合初学编程者，让其专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上，比起JAVA、C#和C/C++这些编程语言相对容易很多。
请点击此处输入图片描述
因此，即使是非计算机专业或者没有基础的小白，也能分分钟入门。
Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了第一名。Python的火热，也带动了工程师们的就业热。据统计，现在初级python工程师的起薪一般在10-20K。
现在来为大家解读一下学习Python语言有哪些就业方向、以及Python语言在未来的发展。
　发展前景一：做个全栈工程师
广义的全栈工程师是指能驾驭各种开发工具的工程师，而Python本身就有着很强的全栈式综合语言的特点，能够完成后端、前端、GUI、科学运算、网络编程、大数据开发等等，掌握了Python，会使你更快成为一名全栈程序员。
　发展前景二：业务技术架构评估和优化
代码本身的优劣足以影响到访问效率的高低，而这种影响是很难通过后天的集群和服务器的优化而有所改善的。而具备开发能力，可以使评估技术架构是否合理，哪些地方可以做出调整，具备开发和架构设计及调优能力可是成为一个出色架构师的必须能力。
　发展前景三：Python自动化测试
大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。
　发展前景四：数据分析
我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。
发展前景五、3D游戏开发
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多实用Python开发的游戏，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。对于想要进军游戏行业的同学们，Python也是一个不错的选择。
发展前景六、大数据和人工智能
Python是机器学习和AI的主要开发语言。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门语言，Python能够十分容易地应用于分析和组成可用的数据，这也使它成为数据科学中最流行的语言之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化，更适用于机器学习、数据计算和人工智能领域。
请点击此处输入图片描述
Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。
以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，让你学习Python有个流程，不会晕头转向的。
Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，我们不用学习无比艰难的JAVA，Python是最好的选择，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。
责任编辑：
声明：本文由入驻搜狐号的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
北邮在线，教育引领未来！
颈椎病，肩周炎腰间盘突出，坐骨神经痛，骨质增生，一贴见效，微信：
今日搜狐热点}