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Python可以用在哪些方面?学完Python可以找什么工作?

Python可以用在哪些方面?下面就一起来看看学完Python可以找什么工作。

目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora(中国知乎)、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。看看Python的主要应用领域：

1、云计算：云计算**火的语言， 典型应用OpenStack

2、WEB开发：众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django

3、科学运算、人工智能：典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas

4、系统运维：运维人员必备语言

5、金融：量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python不但在用，且用的**多，而且重要性逐年提高。

6、图形GUI：PyQT, WxPython,TkInter

接下来，再一起看看Python在一些公司的应用：

1、谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发

2、CIA：美国中情局网站就是用Python开发的

3、NASA:：美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算

4、YouTube：世界上**大的视频网站YouTube就是用Python开发的

5、Dropbox：美国**大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和**

6、Instagram：美国**大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发

7、Facebook：大量的基础库均**Python实现的

8、Redhat：世界上**流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的

9、豆瓣：公司几乎所有的业务均是**Python开发的

10、知乎：国内**大的问答社区，**Python开发(国外Quora)

11、春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的

人工智能（机器学习、深度学习）

主讲内容	技术要点
数学基础	1.微积分与概率论基础； 2.线性代数与矩阵运算； 3.数理统计与参数估计； 4.凸优化基础； 5.梯度下降和拟牛顿、**大熵模型；
数据分析	1.科学计算numpy、pandas； 2.分析策略；数据可视化matpalotlib； 3.自然语言处理NLTK；
机器学习	scikit-learn；机器学习与特征工程； 分类算法；回归与非监督学习。 1 .numpy数据处理Ipython入门、numpy导入、ndarray属性与基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的数据丢失处理、pandas层次化索引、pandas 拼接操作、美国各州人口数据分析、pandas数据处理、pandas绘图函数、pandas读取数据、学生使用pandas练习数据处理 3. scipy scipy安装、scipy 高数积分、scipy实现登月图片消噪、scipy图像处理ndimage、pandas 透视表和交叉表 ； 4. matplotlib 图像的灰度化处理、 matplotlib风格和样式 、matplotlib基础知识、matplotlib四图； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回归案例、KNN入门案例、KNN分类案例； 6.线性回归&逻辑斯蒂回归算法 导数回顾、实例糖尿病的线性回归、岭回归与Lasso回归、线性回归原理、矩阵的回顾、逻辑斯蒂回归算法； 7.决策树算法&朴素贝叶斯算法 决策树原理、贝叶斯原理、决策树实例、贝叶斯实例； 8.SVM支持向量机&聚类k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 实例、K-Means算法实际应用案例
机器学习项目	算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立 实战案例： 1.人脸识别； 2.手迹识别； 3.预测年收入； 4.自动脸补全； 5.使用聚类手写数字识别； 6.汽车车牌识别；
深度学习	1.TensorFlow框架开发； 2.Tensorflow IO操作； 3.神经网络基础、全连接神经网络与实现； 4.卷积神经网络网络与实现； 5.项目：图像识别；
深度学习项目实战	基于深度学习**火Tensorflow框架实战，结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务 使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！

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描述下scrapy框架运行的机制?

从start_urls里获取**批url并发送请求，请求由引擎交给调度器入请求队列，获取完毕后，调度器将请求队列里的请求交给**器去获取请求对应的响应资源，并将响应交给自己编写的解析方法做提取处理：1. 如果提取出需要的数据，则交给管道文件处理;2. 如果提取出url，则继续执行之前的步骤(发送url请求，并由引擎将请求交给调度器入队列...)，直到请求队列里没有请求，程序结束。

如何提高python的运行效率

使用生成器;关键代码使用外部功能包(Cython，pylnlne，pypy，pyrex);针对循环的优化--尽量避免在循环中访问变量的属性

Python中的unittest是什么？

在Python中，unittest是Python中的单元测试框架。它拥有支持共享搭建、自动测试、在测试中暂停代码、将不同测试迭代成一组，等等的功能。

Python里面如何生成随机数？

import random；random.random()它会返回一个随机的0和1之间的浮点数

迭代器和生成器的区别

1)迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常.)生成器(Generator)是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置(它记忆语句**后一次执行的位置和所有的数据值)

Python是如何被解释的？

Python是一种解释性语言，它的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言，之后再翻译成机器码再执行

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