python語言工作的方向

python語言工作的方向？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

在大多是人的眼中，python只是用來做網絡爬蟲的。其實python有它的強大之處，今天我們來扒一扒python為什么這么火，它到底都能干啥？

一張圖片看懂python主要應用領域：

1、云計算    PYTHON語言算是云計算最火的語言， 典型應用OpenStack。

2、WEB前端開發    python相比php\ruby的模塊化設計，非常便于功能擴展；多年來形成了大量優秀的web開發框架，并且在不斷迭代；如目前優秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風格，開發效率高、易維護，與自動化運維結合性好。python已經成為自動化運維平臺領域的事實標準；眾多大型網站均為Python開發，Youtube,?Dropbox,?豆瓣。

3、人工智能應用    基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智能學習框架如Google的TransorFlow?、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網絡庫Karas等是用python實現的。甚至微軟的CNTK（認知工具包）也完全支持Python，而且微軟的Vscode都已經把Python作為第一級語言進行支持。

4、系統運維工程項目    Python在與操作系統結合以及管理中非常密切，目前所有linux發行版中都帶有python，且對于linux中相關的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。目前在幾乎所有互聯網公司，自動化運維的標配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經是事實標準的openstack就是python實現的，所以Python是所有運維人員的必備技能

5、金融理財分析    量化交易，金融分析，在金融工程領域，Python語言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單，庫豐富，成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高于c,c++,java,尤其擅長策略回測。

6、大數據分析    Python語言相對于其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態，在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫（python數據分析棧：Numpy?Pandas?ScipyMatplotlipIpython），并且還形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進化和完善，對傳統的數據分析語言如R?MATLAB?SAS?Stata形成了非常強的替代性。

關于python語言工作的方向問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。