其实Python有必要学吗的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解pathon不建议学吗，因此呢，今天小编就来为大家分享Python有必要学吗的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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现在学python还有用吗
python有什么用？向上思考一下，编程有什么用？编程是为了更好的某些解决问题，再往下思考，学python是不是也是为了某些解决问题，只要在某一领域的这些问题上，没有能够替代python的编程语言出现，那学python就有用。
接着，再向下思考一下python有什么用？
学习层面入门简单，进阶难度大，学习难度基本分布在中后期。
爬虫简单上手，然后就会发现，只会爬虫啥也干不了。重点不是用python爬取数据而是用python处理数据，然而这个难度不低。
工作层面现在python的岗位不算多，多为数据分析，人工智能这些方面的，前些年所谓热门的爬虫岗位其实真的不需要太多人，或者说这就是培训公司的一个噱头而已。
而数据分析，人工智能这些岗位首先数学要好，学python是为了快速上手，学的快的一两周基本就学完了，相比Java等的一些语言，这个速度快到飞起。
除了计算机专业的职业，一些和处理数据相关的行业也要学习python，比如一些风投公司，金融分析师，但是学习python不一定能找到这些工作。
日常生活层面python在日常生活中是提高效率的有力工具。
python脚本自动操作office文档，自动导入数据，定时导出。
爬虫找资料，找工作，都很方便，但是注意不要违法。
还有数据可视化，在计算一些日常生活中收入消费比，行业发展情况等方面简直不要太好用。
任何编程语言都是有用的，只是看什么时候该用和什么时候好用。
编程语言只是一种工具，掌握背后的原理才是真正发挥作用的开始。
Python有必要学吗
Python有必要学啊。。有人说这是因为当时IBM也在开发仿Mac的图形界面TopView，如果把判决微软侵权就意味着日后苹果也能把IBM拉下马。
尽管首个版本的Windows在技术层面上不如Mac，但它加上一部PC复制机的价格则比Mac便宜许多，而且不久以后在Windows上也同样出现了很多的软件。
业余学python有用吗
当然有用，作为一门应用广泛的编程语言，Python涉及日常开发和办公的方方面面，机器学习、数据处理、财经金融、网络爬虫、测试运维等都有广泛深入，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01机器学习这是当前一个非常火的研究领域，也是未来发展的重点方向，Python针对机器学习、深度学习等领域，提供了非常多的开源框架，像Tensorflow、Scikit-Learn等，可以轻松构建验证学习模型，如果你专注于机器学习，或者是一个痴迷的研究者，可以学习一下这些框架，对于日常使用来说，非常不错，也非常容易上手：
02数据处理日常办公学习等，绝对会牵扯到大量的Excel、CSV、TXT等文件处理，如果只是纯粹的手工操作，费时费力，Python针对日常数据处理，提供了一个非常著名的模块（库）—pandas，内置了大量函数和数据类型，可以轻松处理日常各种文件，包括CSV、Excel、Json、TXT等，如果你日常办公需要处理大量文件，可以使用一下这个库，非常不错，值得推荐和学习：
03金融财经如果你是一个财经金融爱好者，一定想及时得到准确的股票、期权等信息，Python针对金融财经，提供了一个非常实用的模块—tushare，自动完成了股票等数据从采集、清洗到加工的全过程，可以极大减轻你的工作量，如果你日常办公经常牵扯到这些数据，可以使用一下这个库，非常不错：
04网络爬虫如何高效快速的从网络获取数据，提取有价值的信息，一直是互联网一个重点研究方向，Python针对网络爬虫，提供了非常多的模块和框架，基础的requests、urllib、bs4、lxml，到高效快速、可定制化程度非常高的scrapy框架，Python都做了大量工作和优化，如果你需要快速获取网络数据，又不想被繁琐的程序所牵绊，可以使用一下这些模块或框架，非常不错：
05视频下载如何快速有效的下载网页视频，一直是广大视频爱好者一个头疼的问题，Python针对网页视频下载，提供了2个非常实用简洁的工具—you-get和youtube-dl，只需简单输入命令，就可轻松将网页视频下载到本地，支持批量下载、本地播放，如果你日常生活需要经常下载视频，可以使用一下这2个工具，非常不错：
目前，就分享这5个Python应用领域吧，对于日常办公或业余生活来说，Python有非常大的帮助作用，可以有效减轻我们的工作量，提高办事效率，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
Python真的没有用吗
谢谢邀请！很高兴回答这个问题，正好最近在做这方面的研究。
python有用没用，关键看你用在哪里。不可否认，随着学习python的人越来越多，python领域的就业竞争也越来越激烈。但我们应该知道，还有很多领域正是适合python发挥作用的地方，但往往被很多人忽略，其中最有价值的一个地方就是金融领域的量化投资。
量化投资是指通过数量化、模型化的方式及计算机程序进行投资并获取收益的交易方式。量化投资在海外已有30多年的历史，已占据市场70%的交易量。相比而言，国内量化投资仍处于刚刚起步的阶段，有着非常巨大的发展空间。目前市场对于量化人才处于奇缺状态，既懂金融交易，又懂计算机编程的人员凤毛麟角，是市场争抢的对象。
量化投资一直有各类基金在研究，但一直不瘟不火，也没多少产品推出来，直到2014年后突然火起来，目前面临前所未有的发展良机。量化投资大致经历了下面几个阶段：
1、2010年推出股指期货之前，量化投资体现不出优势，研究的人很少。
2、2010年--2013年，大盘处于熊市阶段，也没出现多少套利机会，而且这个时候关注资本市场的人也不多，但因为有了对冲手段，一小部分先知先觉的机构开始研究量化投资，在期现套利、股票阿尔法套利等方面应该也赚到些钱。
3、2014年--2015年9月，大盘经历暴涨暴跌，中间出现过分级基金套利、可转债套利、ETF套利、期现套利等一大波的套利机会，然后在大盘暴跌的时候有一部分量化对冲基金经受住了回撤的考验。量化投资在这一阶段得到快速的发展。
4、2015年9月--现在，由于市场需求不断扩大，量化投资面临前所未有的发展良机。
为什么用Python做量化
目前Python已经在量化投资领域占据了主流位置，从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。Python是一门全面与平衡的语言，既能满足系统应用的开发，又能满足数据统计分析等计算需求，尤其在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既精于计算又能保持极佳的性能。
在重视开发功率和科技不断开展的背景下，Python逐步得到越来越多的亲睐。相比其他语言，python有很大的优势：
（一）Python的通用性
Python的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了许多选择：Python可用于体系操作，Web开发，服务器管理东西，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用Python完结项目。
（二）教育的推进
教育部考试中心于2017年10月11日发布了“关于全国核算机等级（NCRE）体）系调整”的告诉，决定自2018年3月起，在核算机二级考试加入了“Python语言程序设计”科目。目前部分省信息技术课程改革方案已经出台，Python断定进入省级信息技术高考，从2018年起诸多省级信息技术教材编程言语将会从vb更换为Python。
（三）大企业的赞助
2006年Python得到了Google的鼎力相助，并且从那以后Google的许多渠道和应用都使用了Python。Google他们为使用Python创建了大量的指南和教程。在开发者的范畴，Google持续贡献了大量的文档和支持东西，并一直在为Python免费做广告
（四）大数据的兴起和发展
大数据的兴起和发展有力的助推Python的发展，而且Python被成功的运用到人工智能、机器学习等各种高科技中。同时Python在分析和处理数据的过程中非常便捷容易，间接的也解决了大数据的一些问题。
展望未来，在金融科技的落地方向上，量化投资、大数据的Quantamental、精准画像、自然语言处理等依然会是焦点，势必吸引越来越多的关注及资源。量化投资和Python这两个词是当下的焦点。
在金融领域的量化投资、智能投顾、信用评级、新闻监控、舆情分析等多个方向上，目前已经大量使用了相关技术和算法，并且融合的程度在不断加深。与其他领域相比，金融领域的算法应用有其自身的特点：一是信息的来源多、部分数据非结构化；二是在不同的应用场景甚至策略之间，所适用算法的差异较大，例如投资交易的量化策略、智能投顾中的用户画像、新闻处理中的自然语言处理和大数据，都涉及了不同大类的算法；三是投资中各个影响因素之间的逻辑关系复杂化和模糊化；此外，很多金融问题不是单目标优化的，也不是封闭的信息集。在这种场合，python都是最适合和最优秀的语言。
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文章分享结束，Python有必要学吗和pathon不建议学吗的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！