一、python不好找工作吗？在成都或浙江

没有其它技能,单靠python是没什么工作可做的。不是说它不行，只是它与其它开发语言相比，它的“工具性”更为明显。

做爬虫并不是python唯一的功能，其它的开发语言也同样很容易做到，但问题是，爬到数据后的进一步处理，在其它开发语言相比之下就没有python方便了，因此，整个爬取>>清洗>>分析的过程在python中就显出优势来了。

同样的，快速实现原型也是python的优势，我们可以使用很简单的几句命令就完成一个原型，用来验证某一种机制是否正确有效，但在实际使用中，为了效率，可能还是需要使用别的开发工具去进行实现。

做大数据分析，做ML，也是如此。这两方便更需要的是相关基础知识的掌握，使用哪一种开发工具已经不重要了，有些网上的大数据库分析案例就是使用excel去完成的，图表可能是使用javascript生产的，同样也不差，但整个来说，需要使用多个工具来形成一个工作流，而这些在掌握python后，可以在python里完成整个工作流，相对就简单。

我一个朋友所在的公司，做了一个股票分析的项目，使用的就是python，它使用python的原因是因为很多股票分析人员都已经掌握了python语言，他们将各种数据的抓取，清洗以及图表的功能弄成了一个工作流，而其中的分析部分则是可修改的，供股票分析师们修改，这样跑了几个月，拿到了许多对不同股票形态的分析方法，这样的做法在其它行业是很难复制的。

二、人工智能和python有什么关系？

领学网为你解答：

Python是一门脚本语言，它更适合去做人工智能这个领域，在人工智能上使用Python比其他编程语言有更大的优势。

现在人工智能爆发，学习一门python语言的前景越来越好，如果想在IT领域发展的话，可以学python这门编程语言

希望帮到你

三、python语言能做什么？它应用在那方面？

Python是一种支持面向对象的解释性高级语言，Simple yet Powerful是人们对它的一致评价。它包含多种Programming Paradigm，包括Object-Oriented Programming，Procedure Programming等。Python类似于Javascript，可以写出很短小但是功能强大的小程序，而Python丰富的标准库（包括系统库， __builtin__，以及完全支持正则表达式的字符串操作）为实现这些实用功能提供了坚实的基础。Python类似于C++和Java，它是一个完全支持面向对象的语言（支持多继承），但是它的语法更灵活，支持Dynamic Typing，变量从来不用进行声明便可使用，通常情况下Python的代码密度是C++的5到10倍，是Java的5倍左右。Python采用严格的缩进方式来管理代码，提高了可读性，极大的降低了代码维护的代价。Python自身包含Gargage Collection和内存管理机制，用户无需费心这些细节问题。Python支持Interactive Programming。 Python的运行时效率很高，却足以支持复杂的高层数据结构。Python是一种理想的Glue Language，也就是说我们可以用它来完成一般脚本编程所能完成的任务。你甚至还能把Python的Interactive Shell作为一个计算器来用，而从来不用担心上溢和下溢导致系统崩溃（上溢一般不会发生，即便你计算2的100000次方都没有问题，下溢则会抛出异常）。可以说，Python是一个渗透了多种计算机语言特性的极佳的设计。在Python Shell里面键入import this，Shell将输出Python最核心的一些设计理念： Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those! 从这些抽象的概念出发，很难直接对应到Python这样一个如此具体的语言。但是在真正的学习过程中，不断回头看看这些原则性的东西，的确会有所领悟，会能理解为什么 Python被设计成这个样子，而不是别的，同时也会不得不叹服Python设计者Guido van Rossum的深厚功力了。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 对于许多程序员来说，Python的大名应该有所耳闻。而对于Python的评论大多褒贬不一。有的甚至说Python是以其慢速运行而闻名于世。在此我并不是要去评论别人的对于错，我只是站在一个比较客观的角度来谈谈Python这一计算机语言。 Python是一种解释性语言，而且属于OpenSource的项目。但是，你可以将其用于商业用途。并且可以将其放在商业的产品光盘中一同发售。当然，人们也可以从www.Python.org或者OpenSource的网站上免费获得其安装程序或者源代码。Python最初是在苹果计算机上被编译成功的，但现在他已经可以运行于世界上主流的操作平台之上了。他不只有Windows版本的。同时还有Linux，Unix等很多平台上都可以使用他，在RedHat9中，还将其作为开发必须的一项语言被安装。对于Python的代码类型，基本可分为3种，分别是字节代码，二进制代码，优化代码。他们的后缀名分别是.py .pyc .pyo 这些代码都可以直接运行。无需做任何的编译或者连接。而在使用这些类型的代码上，Python会更具不同的情况选择不同的类型。