『壹』 python加c#一般是做什麼
Python和C#通常用於多種應用場景，包括但不限於以下幾點：
桌面開發：你可以使用C#進行Windows桌面應用程序的開發，同時使用Python來處理某些後台任務，比如數據分析或網路通信等。
游戲開發：C#在游戲開發中非常常見，常用來開發Unity引擎的3D游戲。同時，你可以使用Python進行一些游戲邏輯的開發，例如游戲AI、關卡設計等。
網路開發：Python的非同步I/O可以幫助你開發高並發的網路服務，而C#則可以用於開發Web API等網路服務。
移動開發：使用C#，你可以開發Windows Phone和UWP（Windows 10 apps）應用。此外，也可以使用Python的Kivy庫進行跨平台的移動應用開發。
數據分析：Python在數據分析領域非常受歡迎，有許多強大的庫如NumPy、Pandas和SciPy。C#也可以用於開發數據分析應用，特別是在Windows平台上。
機器學習和人工智慧：Python是機器學習和人工智慧領域的主要語言，有許多強大的庫如TensorFlow和PyTorch。C#也可以用於這些領域，但相對Python來說，使用C#的開發者較少。
跨平台開發：如果你需要開發跨平台的應用程序，C#和Python都可以是不錯的選擇。C#可以通過使用如Xamarin等技術進行跨平台的移動應用開發，Python則可以通過使用如PyQt、PySide等技術進行跨平台的桌面應用開發。
總的來說，Python和C#都是非常強大的編程語言，它們各自有著廣泛的應用領域。你可以根據項目的需求來選擇適合的編程語言和工具。
『貳』 如何用Python進行大數據挖掘和分析
如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ？
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!
『叄』 學會python能做什麼工作
python是一門很好的編程語言，很多人都在學，那麼學完python以後能做什麼工作呢？下面給大家總結一下。
1、軟體開發，用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的。
2、數據挖掘，python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少。
3、游戲開發，python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業
4、大數據分析，如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位
5、全棧工程師，如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢
6、系統運維，python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的
7、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
(3)做數據挖掘一般用什麼編程擴展閱讀：
Python 簡介：
Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。
Python 的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。
Python 是一種解釋型語言： 這意味著開發過程中沒有了編譯這個環節。類似於PHP和Perl語言。
Python 是互動式語言： 這意味著，您可以在一個 Python 提示符 >>> 後直接執行代碼。
Python 是面向對象語言: 這意味著Python支持面向對象的風格或代碼封裝在對象的編程技術。
Python 是初學者的語言：Python 對初級程序員而言，是一種偉大的語言，它支持廣泛的應用程序開發，從簡單的文字處理到 WWW 瀏覽器再到游戲。
Python 特點：
1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單。
2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。
3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。
4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。
6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植（也就是使其工作）到許多平台。
7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的演算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。
8.資料庫：Python提供所有主要的商業資料庫的介面。
9.GUI編程：Python支持GUI可以創建和移植到許多系統調用。
10.可嵌入: 你可以將Python嵌入到C/C++程序，讓你的程序的用戶獲得"腳本化"的能力。
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『肆』 python能做什麼職業(python可以做的工作)
學python可以從事什麼工作學python可以從事的工作：
1、可以從事數據分析工作，無論是什麼行業，做數據分析的人似乎都離不開Python，因為Python可以幫助他們提高工作效率，在生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等領域都會運用Python進行科學和數字計算。
2、可以從事網路編程工作，Python可以非常方便的完成網路編程的工作，提供了眾多的解決方案和模塊，可以非常方便的定製出自己的伺服器軟體。
3、可以從事web開發工作，django是流行的web開發框架，使用優雅的Python語言寫成。採用MVC的軟體設計模式，主要目標是使得開發復雜的、資料庫驅動的網站變得簡單。
4、可以從事和多媒體相關的工作，可以處理圖象、聲音、視頻、動畫等，從而為你的程序添加亮麗的光彩。動態圖表的生成、統計分析圖表都可以通過Python來完成。
5、可以從事游戲編程工作，Python在很早的時候就是一種游戲編程的輔助工具。在《星球大戰》中扮演了重要的角色。目前，通過Python完全可以編寫出非常棒的游戲程序。
Python的適合人群
1、編程新手：大學剛剛畢業的學生或者是想從事編程開發工作的轉崗人員，Python簡單易學，非常適合新手入門。
2、Linux系統運維人員：Linux運維以繁雜著稱，對人員系統掌握知識的能力要求非常高，那麼也就需要一個編程語言能解決自動化的問題，Python開發運維工作是首選，Python運維工資的薪資普遍比Linux運維人員的工資高。
學習Python可以做什麼工作?
1、web開發：Python擁有非常完善與web伺服器交互的庫，大量的免費網頁模板，相對於更具有優勢，同時還具有非常優秀的Django框架，功能齊全。目前國內的豆瓣網、果殼網等，國外的Google、YouTube等都採用Python作為部分功能的開發。
2、系統運維：在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等。在很早之前都是通過shell腳本來進行自動化操作，但是shell編程能力比較弱，可以實現的功能庫很少，Python作為膠水語言，可以進行集成，對各類工具可以進行二次開發。
3、游戲開發：Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。由於Python腳本化的優點所在，類似於游戲劇本，在邏輯上更加靈活一些，修改起來也是非常方便的。其中pygame是非常出名的。
4、爬蟲工作：在進行爬蟲方面工作的時候，Python可謂是獨占優勢，Python擁有非常豐富的庫，可以訪問文檔的介面，還可以進行更好的後期快速處理。
5、桌面軟體：在Windows系統桌面開發領域上，Python可以做到無縫對接c++，支持支持Qt和GTK。
6、數據分析：Python被廣泛地運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
7、人工智慧：Python人工智慧的首選語言，使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。
python可以做什麼工作？學完python主要可以做網路爬蟲、Web應用開發、人工智慧、自動化運維。
1、網路爬蟲。是指從互聯網採集數據的程序腳本。對於很多數據相關公司來說，爬蟲和反爬蟲技術都是其賴以生存的重要保障。盡管很多語言都可以編寫爬蟲，但靈活的Python無疑也是當前的首選。基於Python的爬蟲框架Scrapy也很受歡迎。
2、Web應用開發。在因大數據、人工智慧為人所熟知之前，Python就已經在Web開發領域被廣泛使用，產生了Django、Flask、Tornado等Web開發框架。得益於其簡潔的語法和動態語言特性，Python的開發效率很高，因而深受創業團隊的青睞。
3、人工智慧。Python在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
4、自動化運維。在自動化運維領域，Python則是必備技能。大量自動化運維工具和平台或以Python開發，或提供Python的配置介面。
因此很多公司在管理系統、運維等方面大量使用Python。
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學會python可以做什麼工作python可以做：1、Web開發；2、數據科學研究；3、網路爬蟲；4、嵌入式應用開發；5、游戲開發；6、桌面應用開發。python是一種動態的、面向對象的腳本語言，有著簡單易學、速度快、易於維護等特點。
1、Web開發：結合python、html、css、javascript、資料庫等開發一個網站。
2、數據科學
數據科學，包括了機器學習，數據分析和數據可視化。
將Python用於機器學習：可以研究人工智慧、機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等
將Python用於數據分析/可視化：大數據分析等等
3、網路爬蟲
網路爬蟲又稱網路蜘蛛，是指按照某種規則在網路上爬取所需內容的腳本程序。眾所周知，每個網頁通常包含其他網頁的入口，網路爬蟲則通過一個網址依次進入其他網址獲取所需內容。
在爬蟲領域，Python是必不可少的一部分。將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。
4、自動化運維
隨著技術的進步、業務需求的快速增長，一個運維人員通常要管理上百、上千台伺服器，運維工作也變的重復、繁雜。把運維工作自動化，能夠把運維人員從伺服器的管理中解放出來，讓運維工作變得簡單、快速、准確。
5、嵌入式應用開發
6、游戲開發
7、桌面應用開發
學python能幹嘛？作用如下：
可以從事數據分析工作：python所擁有完整的生態環境，非常適合進行數據分析處理工作，比如，「大數據」分析所需要的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，都可以通過python中的模塊來完成。
可以從事人工智慧的相關工作：我們所處的時代，正處於一個轉折點之上，人工智慧將會是接下來的一個發展趨勢，人工智慧讓python語言的未來充滿了無限的潛力。python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的。
可以從事web開發工作：我們離不開網路，那麼就離不開web前端，學完python就可以做web開發，利用python的框架可以做網站設計，而且都是非常精美的前端界面。
Python適合哪些職業綜述如下：
1、數據分析
現在無論是哪個行業的，做數據分析的人似乎都離不開Python，因為Python給他們帶來的工作效率是非常的大。
2、自動化測試
一切關於自動化的東西，似乎Python都可以滿足，Python可以滿足大多數自動化工作，提升工作效率。
3、人工智慧
下個時代就是人工智慧時代，很多人都在關注，而我們的Python同樣可以做人工智慧，這是一個潛力最大的選擇方向。
Python簡介
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的GuidovanRossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。