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全方位学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python全方位学习的解答，让我们一起看看吧。
python一般用来做什么？
div>3、网络爬虫（Requests、selenium）等等。
主要有以下几个方面：
1、简单易学
2、速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
3、可移植性
4、可嵌入
5、易于维护
6、互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
1.数据分析
Python是一门非常通用的编程语言，在各个不同的领域有着广泛的用途。
那么使用Python能干什么呢。
1. 网页开发
目前B/S开发模式越来越流行，而Python提供了Django, Flash等基于Python的Web框架，利用Django， Flash可以快速的帮助我们建立Web服务器。
2. Data Science - 包括机器学习，数据分析和数据可视化
什么是机器学习呢
谢谢邀请:python作为现在一门非常火的语言,它的运用场景非常的广泛,其实很多开发语言都可以用在不同的领域做开发.python并不为特定目的而产生。不过它就是一个通用的脚本语言,也被称做胶水语言,胶水是指，python借助C语言接口，几乎可以驱动所有已知的软件，模块。 只要我们用到的，通常你都能找到一个开源的库。安装后就可以驱动它。无论是数据库，网络，互联网，图形，游戏，科学计算，GUI，OA，自动控制，甚至宇航员都在用。
我们现在就只说python,python可以用来做:
1.系统编程;2.图形处理;3.数学处理;4.文本处理;5.数据库编程;6.网络编程;7.Web编程;8.多媒体应用;9.pymo引擎;10.黑客编程;11.用Python写简单爬虫;12:人工智能.
看到这么多运用场景是不是觉得非常厉害..但是python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java, c#, xml, c。至于为什么，这是软件工程的需要。python不具有完整的[_a***_]检查。
但这也不影响python现在的地位,很多人加入python大军,因为入门快，简单,学习成本相对低,他有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作.
要知道,google最早的搜索引擎就是python写的.
希望我的回答能帮助到你.我是bang-bang ,特长软件开发.
下载视频呗，Python提供了2个免费而又非常实用的网页***下载工具，分别是you-get和***-dl，无需编码就可以轻松下载包括B站、优酷在内的主流***网站的***，下面我简单介绍一下这2个工具的安装和使用，感兴趣的朋友可以尝试一下：
1.首先，安装you-get，这个直接在命令行窗口输入命令“pip install you-get”就行，如下，安装包也就215K，安装非常迅速：
2.安装完成后，我们就可以直接在命令行下下载***了，基本使用方法—“you-get+***网页地址”即可，如下，这里以下载B站***为例，速度还是非常不错的：
3.当然，这里你也可以先查看网站提供的***格式（包括***、超清等），然后再选择需要下载的格式，只需要在you-get命令后面添加一个参数i就行，如下，这里以优酷上的***为例，已经列出了所有可供下载的格式：
4.更多功能，包括批量下载***、本地在线播放等，可以参考官方的帮助文档，直接输入命令“you-get -h”就行，每个参数及其功能都解释的非常清楚，一目了然：
1.首先，安装***-dl，这个也直接在命令行窗口输入命令“pip install ***-dl”就行，如下，安装包大概1.8M左右，安装也非常迅速：
Python 这几个月热度不减，能做的事情有许多。
在职场中，使用Python工作的主要是这样几类人：
网站后端程序猿：用Python搭建网站后，后台比较容易维护，当需要增加新的功能，用python可以比较容易实现，不少知名网站都用了python开发 比如：Gmail *** Reddit Spotify 知乎 豆瓣
自动化运维：这个时代中越来越多东西开始倾向于自动化，批量处理大量的任务。py在系统管理上的优势在于强大的开发能力和完整的工具链
数据分析师：py可以快速的开发来验证自己的想法 ，节省大量的时间，不用生煎浪费在程序本身身上，并且有第三方库的支持，也能节省时间
游戏的开发者：一般是作为游戏脚本镶嵌在游戏中，这样做的好处是可以利用游戏引擎的高性能，又可以受益于脚本化开发的有点 ，不需要重新编译，特别方便
python自学难度有多大，怎样算出师？
首先，对于初学者来说学习Python是不错的选择，一方面Python语言的语法比较简单易学，另一方面Python的实验环境也比较容易搭建。
学习Python需要的时间取决于三方面因素，其一是学习者是否具有一定的计算机基础知识，其二是不同的学习方向需要不同的学习时间，其三是掌握程度不同需要的时间也不同。
如果学习者具备一定的计算机基础，那么学习Python语言的基础语法部分还是相对比较容易的，通常一周左右的时间就能够掌握基本的Python语法，然后再利用2到3周的时间完成一些实验通常就可以了。如果基础比较薄弱，或者干脆没有任何计算机基础，那么学习Python的基本语法也不会有太大的困难，但是学习时间会有一定的延长，正常情况下6到8周能够熟练掌握基本语法，并完成一些简单的实验。
如果学习Web开发方向，还需要学习一定的前端开发内容（HTML、CSS和JavaScript）和Django库，另外还需要掌握数据库知识。对于初学者来说，通常需要3个月左右的时间，能够达到开发岗位实习要求。
如果学习大数据方向，则需要具备一定的数学基础（线性代数、概率论等），需要学习Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，顺利的话3个月左右也能够达到实习岗位的要求。学习大数据方向通常需要先学习如何进行数据***集，通常是先学习如何开发“爬虫”，然后再学习数据分析。另外，学习大数据分析的过程也会顺便学习机器学习的相关内容，因为机器学习是目前数据分析的常见手段之一。
Python这个东西入门容易，精通难。尤其是要用它解决问题的时候才是最难得。举个例子，我写了一段脚本，用来下载我们公司各个电商渠道的订单，然后根据订单的详情调整各个产品的库存。上司发现这个脚本很好用，让我给全公司都使用。我不可能在每个同事的电脑上都安装Python，就只得要么开发exe要么开发一个web app，要开发一个web ***的话，得使用Python的web框架，或者全盘自己写，然后架设在哪个服务器上得考虑，使用哪个数据库也得衡量，最后还要想一切自动化的话，得要执行异步任务以及web socket。这些东西都比学习Python语法难多了。光是开发web ***就得把HTML CSS和JAVASCRIPT全部学一遍才行。也可以把Python当作扳手或者螺丝刀或者电钻这样的工具，在学会使用这些工具后，要去进行修理汽车或者修大桥这样的任务。学用工具简单，拿工具来完成任务才是难点。
一个非常好的问题。我是工作多年的Web应用架构师，来回答一下这个问题。欢迎关注我，了解更多IT专业知识。
Python自学入门不难，也可以尝试加入开源项目的开发，真实项目（不同于培训班），又有人指点，进步会很快。
出师标准和定位有关，初级工程师能在指导帮助下完成任务，中级工程师能独立开发功能，高级工程师和架构师就能独挡一面负责系统了。
如果关注AI技术，Python在AI领域是主流开发语言，Django是应用广泛的开源框架，在开发的一个开源项目AI人脸处理应用，基于Python + Django + Redis + ActiveMQ + Celery，和Java API服务组成一个跨平台异步任务调度系统，用到的技术栈仅供参考，有问题可以在评论区留言，或者私信联系。
自学的难度也是需要针对每个人的情况而言，小伙伴对这个非常的感兴趣，又分为两种：①初入门觉得有意思，自学不下去，自控能力不行，不能沉下心做事；②有计算思维、解决问题的方法、编程思路的小伙伴，本身就有些基础在了，再加上自己能够深入的去进行一个学习，身边也有伙伴能够沟通学习上边的困难，自学的话也是简单的啦~
所以就有大佬留言，学python不就翻翻手册的事情嘛？何必要特意的去学习呢？因为他们没有考虑那么的多，身边都是身怀本领的，学习肯定轻松呀~对于那些上班族想多学习一门语言的时候，这就困难了些，认真的自学完没有项目练习，也是没有作用的，编程思路的养成需要一个过程的，在编码过程中思考，多动手敲代码。那样才会让你的这门编程语言能够学好~~
总结一句，python自学难度的话，还是需要看个人，初学的你盲目看[_a1***_]，结果大多是浅尝辄止，从入门到放弃。如果是有方法的去进行学习，并且花心思在学习，那么你学习这门语言的难度就不大啦~
学习python切勿拉较长战线。制定的***时间段越长，人的惰性、拖延时间就会蹦出来。
我有一个学习的***，大家可以做个参考：
原因是：
有小伙伴在初学的时候就急于求成那可是不好的哦~一门语言你是可以学会，但是你学透它学精它又是一个能力上的突破，所以学习要脚踏实地的干！！
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。
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***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***://intumu***，和你现在访问的不太一样，早期版本***用原始的Bootstrap框架，参照阮一峰的博客调整UI布局；现在***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。
到此，以上就是小编对于python全方位学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python全方位学习的2点解答对大家有用。
