Python的应用非常广泛，无论是工作还是生活，Python都是一个既实用又有趣的技能。
刨掉我们常说的Python主要应用领域：Web前端开发，云计算，人工智能，系统运维等等，这些是需要深度学习的。我们今天只谈谈，从事非编程相关工作的人，可以拿Python来做什么呢？
简单做了个思维导图，可以看得更清晰一些：
在编程领域之外，掌握基本的 Python 技能，你可以做Python爬虫、金融理财分析、大数据分析以及一些其他工作中提升效率的小应用，例如Python数据作图，提升office应用效率等。
Python爬虫
在这个信息爆炸的时代，展示在我们眼前的信息总是纷繁缭乱的，如何想要快速获取到你想要的信息？网络爬虫这个时候就发挥出作用了。
以运营工作举例，我想为大家出一期豆瓣评分最高的计算机书籍top100的盘点文章，怎么获取这份书单最方便？一本一本查找对比比较吗？不！是爬虫。
双十一了我想为大家盘点那些非常划算的活动，出一期购物清单，我要怎么获取最省力？挨个去查吗？不！是爬虫。
更别说12306火车票查询、携程机票查询；爬取美团电影、豆瓣电影用户评论等等，爬虫的用处可以说是非常广泛。
这样就能够更加主动的获取对你有用的信息，这是掌握Python爬虫可以给你带来的收获。
当然爬虫要注意分寸，给大家提个醒，爬虫与犯罪只有一线之隔…
金融理财分析
Python语言在金融工程领域用得最多，我们在Python练习实践中常常可以看到量化交易，金融分析等实例。主要原因是因为Python是一门动态语言，语言结构清晰简单，且成熟稳定，在科学计算和统计分析方面的效率远远高于c++,java等，尤其擅长策略回测。用来解决金融中的线性和非线性问题，以及如何根据有限差分法定价来描绘含有期权的隐含波动率曲线等问题再合适不过。
大数据分析
Python在数据分析方面有着天然的优势，它比Java更有效率，具有庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库。
在大数据时代，会数据分析的重要性已经不需要再过多强调了，可以严重一点说，没有哪一行完全不需要数据分析，不过是占比大小罢了。
学会用Python做数据分析，以数据为驱动，会帮助你的工作更快更好地找到方向。
Python数据作图
Python具有强大的数据处理功能，对于数据作图，提升office效率那都是小意思啦。
从图中这个案例可以看见，简单几句Python代码就可以实现一个雷达图
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