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Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。，最初被設計用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用于獨立的、大型項目的開發。
Python作為一門編程語言，屬于IT技術自動化技術、計算機技術這個大類下定位明確：提升工作效率，減少重復勞動花多少時間去學：有效學習120小時也就是一個月應該足夠了。節約時間和精力：重復勞動越多節約的精力自然也越多。
大多數行業都免不了此類瑣碎繁雜的工作，而他們卻又占用很多時間、很容易讓人產生厭倦心理。如果被迫耗在這些數據整理的事情上，工作效率自然難以提高。這時Python提供了一種解決的方法。只要第一次花點時間做好小工具，后期工作便可以一鍵完成。
Python是機器學習和AI的主要開發語言。作為被用于機器學習和人工智能系統以及各種現代技術的一門語言，Python能夠十分容易地應用于分析和組成可用的數據，這也使它成為數據科學中比較流行的語言之一。而豐富的本機拓展也使Python的優勢得以強化，更適用于機器學習、數據計算和人工智能領域。
科研人員可以利用Python抓取各個渠道須要關注的信息，給自己的郵箱來一個定制推送，省去四處查找資料的時間；新媒體人員，每天抓破腦袋也寫不出和讀者有共鳴的文章，用Python準確抓取關鍵詞，直擊痛點，為選題提供參考，拿著10W+的爆文找領導談工資指日可待。
沒有其他語言能像Python這樣適用于數學，Python精通于計算，以及數學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數字，序列和算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。
Python的語法很容易實現那些金融算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的可靠的選擇。數據分析更加注重于用戶的行為數據分析，包括聚類、分類分析，去解析用戶的行為習慣。
看完上文， 你對Python是什么，學習Python有什么用裂解了嗎？其實并不是特別的難，如果想了解更多，歡迎關注億速云行業資訊。
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