python一般用來做什么？感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語

python一般用來做什么？

感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語言，也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通常可以找到一個開源庫。安裝后，您可以驅動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來談談Python，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡編程7。網(wǎng)絡編程8。多媒體應用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲：人工智能

看到這么多應用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說，常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。

但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因為Python很容易入門，而且學習成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python編寫的。

希望我的回答能對你有所幫助。我很高興沒有最流行的行業(yè)，更不用說IT行業(yè)了。每個行業(yè)中最受歡迎的行業(yè)應該是每個行業(yè)的精英。你說的技術是指技術性的職位，對吧？如果我告訴你，我也是一名程序員，我的薪水可以低十倍。你認為程序開發(fā)不受歡迎嗎？這取決于誰有技術，在哪里流行，在哪里有能力，在哪里流行。

讓我給你一個真實的例子。我的兩個同學熱衷于程序開發(fā)。他們個性迥異。他們是大學里自學成才的編輯。其中一個不喜歡交流，整天看一些書。另一個很健談，經(jīng)?？吹剿蚶蠋熖釂?。畢業(yè)后，前者去網(wǎng)吧做網(wǎng)管，后者去帝京做手機游戲編輯。當時很受歡迎的哈維是他在大學里的強項。

在這期間我見過他們一次。網(wǎng)絡管理員一個接一個地換了很多工作，但他和編輯相處得不太好。他覺得自己的生活很悲慘，但他仍在自學。后者一直在做手機游戲開發(fā)，他的工資在當時的同學中已經(jīng)比較高了。

所以it行業(yè)，但是所有的技術，沒有流行不流行，而是看你好不好。別人散，你專，別人專，你精，所以你在任何行業(yè)都很受歡迎。

現(xiàn)在IT行業(yè)，哪個技術最吃香？

作為一個工作多年的程序員，我不建議直接學習。從問題可以分析，提問者可能是剛剛起步的軟件開發(fā)行業(yè)的專業(yè)人士選擇。

我的建議是先學一門后臺語言。像python，Java。然后轉向AI。原理如下：

1。我們來談談人工智能。這是一門很大的學科，涉及的知識面很廣。比如高等數(shù)學、算法、大數(shù)據(jù)分析、背景語言（目前流行Python）等等。學習的曲線非常曲折。

2. 與其他編程語言相比，難度相對較大，這可能會影響我們的學習熱情。它甚至可能導致疲倦，這是不值得的損失。

3. 建議先學習背景語言，如python。為人工智能打下良好的基礎。這更容易學。

4. 概率和極限在高等數(shù)學中也是常用的。

一步一步。我希望我的回答能幫助你。

人工智能，這個專業(yè)可以學嗎？要學多久??？

作為一名計算機專業(yè)的教育家，讓我來回答這個問題。

首先，對于大一新生來說，學習的重點是基礎學科，尤其是數(shù)學相關課程，這對于計算機專業(yè)來說非常重要。

如果你在大一期間還有精力學習編程語言和人工智能知識，可以按照以下步驟學習：

第一：學習java基本語法。在學習人工智能技術之前，你需要有一定的編程基礎，所以你首先要掌握java編程基礎，然后學習人工智能相關知識。從學習人工智能技術的角度來看，學習java基本語法不需要學習web開發(fā)的內容，只需要關注java面向對象編程的內容。

第二：學習機器學習知識。對于初學者來說，學習人工智能技術可以從學習機器學習知識入手，機器學習是開啟人工智能技術體系大門的關鍵。學習機器學習知識可以從學習基本的機器學習算法，如樸素貝葉斯算法、決策樹算法開始，然后通過編程語言完成這些算法的實現(xiàn)和驗證。

第三：學習人工智能平臺的知識。隨著目前各大科技公司都推出了自己的人工智能平臺，因此我們可以通過這些人工智能平臺學習相關知識，如自然語言處理平臺和計算機視覺平臺。

與Java語言相比，Python在人工智能領域的應用更加廣泛。由于Python語法簡單，庫豐富，使用Python完成人工智能實驗更為方便。

最后，目前人工智能領域的人才培養(yǎng)還是以研究生教育為主，所以如果你想在人工智能領域走得更遠，建議讀研究生教育。