Python是一个万能工具。不论你是不是IT工作者。熟练的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。
你可以利用pandas python 库来处理excel文件，做数据分析和报告。比如下面这样的一个excel。
你可以用一句python就可以读出来：
sheet = pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出来是这样的：
之后你就可以很方便的用python来分析和操作这个excel了。
你可以利用graphviz Python 库来绘制图像。比如下面的图像就是用20行python代码绘制出来的。我有一个视频《20行python代码画出微服务的调用热点监控图像》做了详细讲解。
python 比较好入门，不需要很多的计算机专业的背景。很多小学生都开始学习python。我分享了一些python的入门学习的视频。欢迎观看。祝你学的愉快。
本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确地演示抽象的原理。
关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试、探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化抽象的原理。
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Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。
如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。
Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。
我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，Java的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。
Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。
其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。
在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。
但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。
其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。
这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。
所以，一门语言的大行其道并不一定是性能最优的。这就涉及到为什么Python被大家喜爱？
每一个C语言的初学者，如果想写出一个界面的话是很难的，所以C语言程序的运行都是在一个黑框框里。但是Python可以很方便地写出界面，虽然运行速度不一定快。
之前有人用200行代码写出了FlappyBird就是Python的优势的体现。所以随着代码更新换代越来越快，而计算资源越来越多，人的操作的便捷性反而是最重要的。
如此一来，Python方才成为宠儿。
当然，现在就有人暗戳戳地想用swift来替代它啊，但是语言的更新换代并不一定是一件坏事。虽然程序员需要重新去学习，但是学习成本肯定是越来越低的，而语言肯定是越来越先进的。
如果把计算机语言看成人与机器打交道的手段，我相信，这个手段会越来越有效，也越来越简单。
最终，我相信，计算机语言将会成为社会上每个人如说话一般的技术，而机器最终会成为人们的好朋友。
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一个非常好的问题。Python是一种跨平台的解释性脚本语言，随着版本迭代和功能扩展，由最初用于编写自动化脚本，到现在越来越多被用于大型的项目开发。
Python在AI算法领域是主流开发语言，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用Python编程的程序员越来越多。
将Python学习过程分为3个阶段分别解释一下。
1，首先要学习Python语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上资源很多。
2，结合工作内容或者兴趣方向，学习常用框架，比如Django是应用广泛的开源框架，注意学习时要挑选常用的Top3，不仅学习资料多，还有同事朋友交流分享。
3，随着学习进阶，逐步在工作中积累项目经验、提高技术水平，持续学习。
Python语法灵活、功能强大、使用方便，在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。更多应用场景：
1. Web开发，比如常用框架Django
2. 科学计算和统计
3. 人工智能
4. 网络爬虫
5. 开发不同类别的应用会用到不同的知识点，学习过程中要不断总结，由点到面，逐步积累起自己的知识库。
我是工作多年的Web应用架构师，欢迎关注我，了解更多IT专业知识。
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python是近十年来火起来的编程语言之一，与C、C++、Java、Swift及Go一样都是目前比较流行的高级编程语言。所以和其他语言一样，其学习的内容包括两个层面，一是python语法知识，一是在各种不同领域上的应用。熟练掌握好一门语言的基础语法是学习这门语言的前提，python 相较于其他语言，入门还是相对较为容易的，可以参考如下的学习路径：python基础——python高级语法——Web开发——爬虫开发——自动化运维——数据挖掘和分析——人工智能与深度学习等。
至于Python能做什么，实际上也就是python学习内容的的第二个层面——应用：1、Web开发 2、网络爬虫 3、游戏开发 4、自动化测试 5、大数据与人工智能等等。另外，在实际开发中需要使用不同的框架来实现，比如web开发框架的Flask、Django，网络爬虫的框架的scrapy ，分布式计算框架Dpark，深度学习框架PyTorch。
python是一个解释性语言同时也是一种胶水语言，可以说具有瑞士军刀的特点，学好这门语言可以有效提高你的工作效率，处理一些比较棘手的问题，同时因为其简洁易懂的语法使其成为入门编程的最优选择。
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Python与Java语言一样，都是高级语言，他们不能直接访问硬件，也不能编译为本地代码运行。除此之外，Python几乎可以做任何事情。下面是Python语言主要的应用前景：
1. 桌面应用开发
Python语言可以开发传统的桌面应用程序，Tkinter、PyQt、PySide、wxPython和PyGTK等Python库可以快速开发桌面应用程序。
2. Web应用开发
Python也经常被用于Web开发。很多网站是基于Python Web开发的，如豆瓣、知乎和Dropbox等。很多成熟的Python Web框架，如Django、Flask、Tornado 、Bottle和web2py等Web框架。可以帮助开发人员快速开发Web应用。
3. 自动化运维
Python可以编写服务器运维自动化脚本。很多服务器采用Linux和UNIX系统，以前很多运维人员编写系统管理Shell脚本实现运维工作。而现在使用Python编写系统管理，在可读性、性能、代码可重性、可扩展性等几方面优于普通Shell脚本。
4. 科学计算
Python语言也广泛地应用科学计算，NumPy、SciPy和Pandas是优秀的数值计算和科学计算库。
5. 数据可视化
Python语言也可将复杂的数据通过图表展示出来，便于数据分析。Matplotlib库是优秀的可视化库。
6. 网络爬虫
Python语言很早就用来编写网络爬虫。谷歌等搜索引擎公司大量地使用Python语言编写网络爬虫。从技术层面上讲Python语言有很多这方面的工具，urllib、Selenium和BeautifulSoup等。还可以网络爬虫框架scrapy。
7. 人工智能
人工智能是现在非常火的一个方向。Python广泛应用于深度学习、机器学习和自然语言处理等方向。由于Python语言的动态特点，很多人工智能框架是采用Python语言实现的。
8. 大数据
大数据分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟库可以完成这些工作。Hadoop和Spark都可以直接使用Python编写计算逻辑。
9. 游戏开发
Python可以直接调用Open GL实现3D绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。所有很多Python语言实现的游戏引擎，如Pygame、Pyglet和Cocos2d等。
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我是一名计算机专业的在读博士生，从本科到现在学过很多门计算机编程语言，包括C++， Java, python, R，Matlab。
这些语言中有非常难的C++，也有相对来说比较简单，而且适用范围较为广的Python。
并且据我所知，国内和国外的部分高校已经将python作为计算机专业学生的入门语言。另外python也非常适合转专业的同学学习，也可为别的专业的同学提供更高的生产力。
言归正传，python到底有什么用。学会python，通常可以找到以下几类工作。
1 web工程师，前端和后端，顾名思义就是进行网站的开发与建设，这个工作的薪资在一线城市通常在年薪15万左右。
2 爬虫工程师，这个工作内容是从目标网站抓取信息用于分析。拿淘宝举例，我们可以爬取某个商品的信息保存下来，然后进行哪个时间段的购买量最大。这个薪资能达到15-20万年薪。
3 数据挖掘工程师，这个是四个里面薪资最高的，并且技术难度也要求最高。
除此之外，python也可作为机器学习工程师，算法工程师等的有利武器。
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