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最近几年Python被吹的神乎其神，很多同学都不清楚Python到底能干什么？就盲目去学习Python,今天我就Python的应用领域来简单盘点一下，让想学习Python 的同学找对方向不迷茫。
成都创新互联服务项目包括温岭网站建设、温岭网站制作、温岭网页制作以及温岭网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，温岭网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到温岭省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！
2. Python 的特点
这里就谈谈自己的看法，首先 Python是跨平台语言，语法很简洁，很短的代码干更多的事。另外它是脚本语言，随时随地写一段脚本就可以处理数据，十分方便。同时它也是面向对象语言，对初学者十分友好。Python 在处理各个领域的类库也十分丰富，爬虫、机器学习、数据处理、图像处理等等满足了大部分领域的需要。更重要的是 Python 是一种“胶水语言”，可以轻松调用主流的C、C++、Java 类库。 但是这就是 Python 被 “吹”起来的原因吗？当然不是！如果一门语言没有实际用武之地，即使它再优秀也没有意义，也不可能优秀。
3. Python 的使用领域
接下来我们就来看看 Python 在哪些领域有实际的运用。
3.1 数据爬虫
当今互联网数据成为任何一家公司最核心的资产，但是互联网的信息非常海量，未来快速获取有用的公开信息，爬虫就派上了用场。而Python 语言非常善于编写爬虫，通过requests 库抓取网页数据，使用BeautifulSoup 解析网页并清晰和组织数据就可以快速精准获取数据。 用爬虫爬付费音乐，文章，视频，图片等，疫情期间让我度过了很多无聊的时光。

3.2 Web 开发
能开发 Web 的不仅仅有 Java , Python 也可以进行快速的 Web 开发，Django、Flask 等都是知名的 Python Web 框架。能够充分利用 Python 的特性进行高效的 Web 开发。

3.3 软件测试
Python 写测试脚本让测试人员掉更少的头发。目前主流的自动化测试框架都支持 Python 脚本。而且招聘网站上测试人员需要掌握的一门语言都有 Python 。
3.4 运维
对于大型平台的运维管理，甚至是自动化运维。Python 也有相关的强大工具诸如fabric、saltstack、ansible。
3.5 人工智能
人工智能的核心是算法和模型。需要快速的聚焦问题的本身，而且需要能够进行交互式的进行模型训练。而能够满足这些需求的只有 Python 了。目前主流的两大深度学习框架 TensorFlow 和 Pytorch 都是 Python 写的，而且小而美的 Darknet 也是 Python 开发的。目前我也在使用 Python 进行深度学习的相关开发，如果用java 进行开发将非常复杂，因为神经网络计算都是大量的高维矩阵进行复杂的乘法运算。

而 Python 的语法特性可以很好的处理这种高维数据的运算。然后我们就可以训练出权重模型来识别图片中的目标的数量、位置等等。

深度学习有较高的学习门槛。
3.6 数据分析数据挖掘
对于海量数据的处理是 Python 的强项。所以数据工程师的必备技能也是 Python。数据清洗非常方便。数据分析库Pandas提供了方便的 Api 让你对数据进行分析，结构化，图形展示。 Python 也提供了快速可视化工具诸如matplotlib、holoviews 等，让数据快速可视化。

4. 并非只有编程人员使用Python
Python 并非只适合开发技术人员使用，在金融领域很多从业人员也用 Python 来进行金融量化。办公白领如果会使用 Python 可以很方便来批量操作 Excel 、Word 、PDF，让你成为真正的时间管理大师。遗憾的是，Python 目前还不能用来炒菜做饭。
5. Python 入门很简单
其实有编程基础的人，最快可以半天掌握 Python 的基本语法。我个人也建议 Python 作为开发者的第二语言。但是如果要熟练的使用 Python 还需要系统的学习。Python 的一些常用类库学习起来比 Python 本身难得多，比如常用的Numpy、Pandas ，需要通过系统的学习和练习才行。
Python学习路线汇总
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末
精品Python学习书籍
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

Python学习视频
看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

Python实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

技能对照表
根据自己的需求来选择好相应的技能，这样事半功倍，不会总是东一下西一下

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其实从接触python到现在已经快大半年了，中间看过不少的视频，也跟着别人的教程写过不少东西，但是到现在还感觉没有入门。其实中间也明白是为什么，就好比小学生上课一样，上课认真听，认真做笔记，可是下了课之后就从来不看笔记，也从来不写作业。上课一听就懂，自己一写啥都不会，我相信很多人跟我现在是一样的感觉，所以现在创建这个作业集，一来是想鞭策自己真真正正的写点东西，二来也是希望广大的读者老师能够给我批改批改作业，大家相互学习共同进步。
好了，现在开始进入正题。
但是我在这里还是遇到了一个小问题。比如说
上一步呢我们获取了所有漫画的url保存在了一个list当中，现在我们挨个请求comic_list中的url。
通过观察网页我们发现我们可以从网页上直接看到漫画一共有多少页（page_num），也就是多少张图片。
（上一章下一章点开之后会发现跳到了另外一部漫画，所有我们不用在意，这里的一部漫画很短）
正则是用来提取数字。
然后我们一页一页的点击观察url的变化会发现除了第一页的url就是漫画的url外，其他从第二页一直到最后的url都是有规律的
找到规律这就简单了，跟先前构造漫画url差不多。我们构造构造除了第一页外的其他页数的url
保存漫画分两步，首先是创建文件夹，其次是保存。
打开风之动漫拉到最下面我们可以看到在网站的最下面有一个 网站地图
获取漫画每一话的标题和对应的url，保存到字典 comic_chapter_url_dict 中
最难的部分来了。
首先 通过F12 我们可以看到图片的链接在一个 id="mhpic" 的img标签中
最后希望能够帮助那些比我还小白的小白，也希望各位大神看过之后能够指点一二，不胜感激。
两个爬虫的 GitHub地址
如果您想写一个命令行程序，可以使用Python的argparse模块来实现。argparse模块提供了一组简单而强大的命令行解析工具，可以让您快速构建复杂的命令行程序。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用argparse模块来定义命令行参数：
在上面的代码中，我们首先导入argparse模块，然后创建一个ArgumentParser对象，并使用add_argument()方法来定义命令行参数。其中，第一个参数是参数的名字，第二个参数是参数的别名，help参数用来指定帮助信息，type参数用来指定参数的类型。
在这个例子中，我们定义了两个参数：name和age，分别表示用户的名字和年龄。您可以在命令行中使用
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-n', '--name', help='Your name')
parser.add_argument('-a', '--age', type=int, help='Your age')
args = parser.parse_args()
print('Hello, {}! You are {} years old.'.format(args.name, args.age))
学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。
如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。
想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！
python可以做的事情：
软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；
数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；
游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；
大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；
全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；
系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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什么是克里金插值？
克里金插值又称空间局部插值法，是以半变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。南非矿产工程师D.R.Krige在寻找金矿时首次运用这种方法，法国著名统计学家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化，并命名为Kriging，即克里金方法。——引自《地理信息系统空间分析实验教程》
2.克里金插值的适用条件？
区域化变量要存在空间相关性，即半变异函数和结构分析的结果表明区域化变量存在空间相关性。
3.克里金插值需要注意的点？
数据应符合前提假设。例如，普通克里金要求数据变化呈正态分布。
数据应尽量充分，样本数尽量大于80，每一种距离间隔分类中的样本对数尽量多余10对。
在具体建模过程中，很多参数是可调的，且每个参数对结果的影响不同。
当数据足够多时，各种插值方法的效果基本相同。（我理解的数据足够多，是指数据量在500以上）
4.克里金方法的分类？
普通克里金、简单克里金、泛克里金、协同克里金、对数正态克里金、指示克里金、概率克里金和析取克里金。
下面我将以普通克里金为例，进行石家庄主城区住宅价格的克里金插值教学。普通克里金是区域化变量的线性估计，它假设数据变化呈正态分布，认为区域化变量的期望值是未知的常量。插值过程类似于加权滑动平均，权重值的确定来自于空间数据分析。
1.首先打开地统计工具条.
右键ArcGIS工具条，勾选Geostatistical Analyst模块。
图1
2.首先判断数据是否呈正态分
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。
5框酷毙的python插件工具
1、Python Tutor
Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是如何运行的，不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍，加深理解。
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2、IPython
IPython 是一个 for Humans 的 Python 交互式 shell，用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了，IPython 支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。在公众号【Pyhon之禅】回复 “ipython” 获取《IPython交互式编程和数据可视化教程》。
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3、Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以 Web 页面的方式展示。它是数据分析、机器学习的必备工具。在公众号【Pyhon之禅】回复 “jupyter” 给你看一个基于 jupyter 写的 Python 教程。
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4、Anaconda
Python 虽好，可总是会遇到各种包管理和 Python 版本问题，特别是 Windows 平台很多包无法正常安装，为了解决这些问题，Anoconda 出现了，Anoconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境，同时附带了一大批常用数据科学包，也是数据分析的标配。之前在公众号有介绍过 Anaconda
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6、Skulpt
Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。
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