Python是用來做什麼的？

幾年來python不斷擴大市場份額，成為最受歡迎的程式語言之一，現在金融，科技，社會科學和商業等領域都有需要python的地方。

使用 Python 的行業

下面，我們重點介紹了一些需要python的行業。

1。 網站開發

Python的一個開發框架Django改變了python的職業前景，在過去Python在Web開發領域並不多。然而，Django已經將Python變成了一個出色的Web開發工具。今天，像國外Pinterest和Instagram這樣的大牌網站甚至將其用於後端開發。

2。 資料分析和資料科學

提到Python，就一定會說起來資料分析和視覺化，這些方面Python往往是首選語言。例如，SciPy和NumPy，它們都是基於Python的工具，使用者使用這些庫能夠顯著提高進行資料分析的效率。不僅如此，python所具備的易用性和可擴充套件性也是受到眾多使用者喜愛的原因。

3。 人工智慧 （AI） 和機器學習 （ML）

在人工智慧和機器學習領域，一些Python庫也已經被明確設計用於對大型資料集進行分類和分析，這些庫所提供的演算法功能是必不可少的。因此，Python被認為是分析與AI相關的資料的標準語言。

4。 金融科技與金融

Python是金融科技行業最流行的語言之一。此外，近幾年加密貨幣和移動銀行在許多國家興起，並且有著不停增長的趨勢，所以python在該領域的市場份額也越來越大，有抱負的程式設計師如果想從事金融科技領域，最好考慮學習Python。

使用 Python 的職業

在這些行業內外，Python靠著它的多功能性和可讀性成為了能夠適應許多場合的一種語言。

1。 軟體工程師

軟體工程師負責建立，測試，除錯和啟動軟體和軟體BUG解決方案。軟體工程師完成的專案將根據僱主的需求而有所不同，可以包括從開發作業系統和機器人到設計遊戲和桌面應用程式的所有內容。Python是軟體工程中最流行的語言之一，其各種工具，庫和自動化功能使其成為這一職業的可選語言之一。

2。 資料分析師

分析大量資料，識別趨勢和模式，並透過清晰簡潔的方式傳達這些資訊，這些都是資料分析師角色所承擔的任務。如前所述，Python和相關工具非常適合操作和分析資料，因此資料分析師多多少少都應該學會使用python。

3。 資料科學家

雖然在某些方面與資料分析師的角色相似，但資料科學家的角色更具技術性和研究性。這些專業人員需要利用他們的統計，分析和程式設計技能來解釋大型資料集並得出資料支援的結論，從而為戰略決策提供資訊。鑑於它在資料分析中的實用性和普遍性，所有資料科學家都應該對Python有一個基本的瞭解。

4。 應用程式開發人員

與軟體工程師角色一樣，應用程式開發人員負責編寫程式碼並將其轉換為正常執行的程式和應用程式。國外需要的應用程式都開始使用python作為來執行，適當學習python沒啥壞處。