学python可以从事什么工作,学完python都能做哪些职业？
学习Python就业有哪l些方向？发展前景如何？
就业方向一：Linux运维Linux
运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
就业方向二：Python Web网站工程师
我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。
就业方向三：Python自动化测试
大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。
就业方向四：数据分析
我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。
就业方向五：人工智能
我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能，当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远。
关于学python就业方向有哪些的内容，青藤小编就和您分享到这里了。
如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。
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学完python都能做哪些职业？
从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫
用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。
小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。
通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。
Web 程序
除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。
除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。
通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。
除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。
桌面程序
Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。
Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。
人工智能(AI)与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。
现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。
比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。
Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。
配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。
使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。
由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
科学计算
Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。
同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。
包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。
学习Python编程开发，能从事的工作岗位有哪些
Python应用领域十分广泛，学习Python可以从事Web开发、网络编程、爬虫开发、云计算开发、人工智能、自动化运维、金融分析、科学运算、游戏开发以及桌面软件等方面工作 (随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
