普通人学会Python具体能做什么呢？

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，再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。

由此可以看出Python的前景非常可观，而且Python没有非常强势的问题，但是它简单的 语言结构应用非常广泛，我们不用学习无比艰难的JAVA，Python是最好的选择，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。Python也非常适合自学，0基础的话认真学习3个月就能找到工作，全职学习有个800小时基本就能在北上广深找到一份7000月薪的工作。

为了帮助大家更加快速的掌握Python，我花了三个月的时间进行了收集和整理，终于完成了这一整套的Python零基础学习资源，如果你是准备自学Python或者正在学习，你应该能用得上：

这份资料包含：Python安装包+激活码、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、机器学习等教程，带你从零开始系统性的学好Python！（如果需要文末可以免费领取）

1、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，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。

2、Python课程视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

3、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

4、清华编程大佬出品《漫画看学Python》

用通俗易懂的漫画，来教你学习Python，让你更容易记住，并且不会枯燥乏味。

5、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。

6、互联网企业面试真题

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

这份完整版的Python全套学习资料已经上传至优快云官方，朋友们如果需要可以扫描下方二维码免费获取【保证100%免费】

以上全套资料已经为大家打包准备好了，希望对正在学习Python的你有所帮助！

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