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选择好python学习方向

我要学习python的意图不是为了解这门言语，而是为了要学会运用这门言语来解决问题。

但python的应用方向，实在太广了。在python基础知识学完之后，假如应用方向不同，要学习的东西也会大不同。

我不能说我要做web开发，学完python基础知识，跑去学numpy，pandas等知识，也不能说我要用python做数据剖析，学完python基础知识，然后就跑去学django，flask框架。这个道理，就跟咱们想要去泰国游览，肯定不会买去日本的机票一样，很简单，但是咱们不得不供认，仍是会有人犯迷糊，上来就开干。

我学习python，是因为在工作中渐渐了解到python在数据剖析方面，基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据剖析→数据可视化”这个流程中每个环节，是数据剖析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。

Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合快速开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。

Python自动化测试

Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！

Python比较流行

Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域，Python 语言得到了广泛应用。SciPy 和 NumPy 等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库 SciPy 和 NumPy 使用底层语言（C 和 Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。

Python 的科学工具可以与绘图工具 Matplotlib 协同工作。Matplotlib 可以绘制 2D、3D 图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形。

Python 开发环境还提供了交互式 shell 环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

Python 开发环境将来还会集成 Pylab 模块，它将 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 合并为一个开发环境。