用python做什麼不需要演算法

『壹』 學python能做什麼

一、常規軟體開發

支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網路編程等都屬於標配能力。

二、科學計算

隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。

三、人工智慧

在人工智慧大范疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。

四、WEB開發

基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用范圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速搭建起可用的WEB服務。

五、網路爬蟲

也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網路爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在互聯網上爬取免費的數據，那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。

六、數據分析

在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。

『貳』 python可以做什麼

用Python可以算n的階乘，下面是n的階乘的代碼（自帶格式）。

def factorial(n):

result = n

for i in range(1,n):

result *= i

return result

def main():

print factorial(4)

if __name__ == '__main__':

main()

階乘介紹：

基斯頓·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）於 1808 年發明的運算符號，是數學術語。

一個正整數的階乘（factorial）是所有小於及等於該數的正整數的積，並且0的階乘為1。自然數n的階乘寫作n!。1808年，基斯頓·卡曼引進這個表示法。

亦即n!=1×2×3×...×(n-1)×n。階乘亦可以遞歸方式定義：0!=1，n!=(n-1)!×n。

『叄』 學Python能幹什麼

Python可以做什麼？
1）網站後端程序員：使用它單間網站，後台服務比較容易維護。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2）自動化運維：自動化處理大量的運維任務
3）數據分析師：快速開發快速驗證，分析數據得到結果
4）游戲開發者：一般是作為游戲腳本內嵌在游戲中
5）自動化測試：編寫為簡單的實現腳本，運用在Selenium/lr中，實現自動化。
6）網站開發：藉助django,flask框架自己搭建網站。
7）爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、系統管理員的腳本任務等。

『肆』 請問python主要應用領域是什麼,哪方面用的多了.

python主要應用領域：

1、雲計算：

PYTHON語言算是雲計算最火的語言，典型應用OpenStack。

2、WEB前端開發

python相比php uby的模塊化設計，非常便於功能擴展；多年來形成了大量優秀的web開發框架，並且在不斷迭代；如目前優秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風格，開發效率高、易維護，與自動化運維結合性好陵手。

python已經成為自動化運維平台領域的事實標准；眾多大型網站均為Python開發，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智慧應用

基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智慧學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網路庫Karas等是用python實現的。

甚至微軟的CNTK（認知工具包）也完全含汪指支持Python，而且微軟的Vscode都已經把Python作為第一級語言進行支持。

4、系統運維工程項目

Python在與操作系統結合以及管理中非常密切，目前所有linux發行版中都帶有python，且對於linux中相關的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在幾乎所有互聯網公司，自動化運維的標配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經是事實標準的openstack就是python實現的，所以Python是所有運維人員的談配必備技能。

5、金融理財分析

量化交易，金融分析，在金融工程領域，Python語言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單，庫豐富，成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高於c,c++,java,尤其擅長策略回測。

5、大數據分析

Python語言相對於其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態，在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫（python數據分析棧：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

並且還形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進化和完善，對傳統的數據分析語言如R MATLAB SAS Stata形成了非常強的替代性。

『伍』 學完python可以干什麼

綜述如下：

1、數據分析

現在無論是哪個行業的，做數據分析的人似乎都離不開Python，因為Python給他們帶來的工作效率是非常的大。

2、自動化測試

一切關於自動化的東西，似乎Python都可以滿足，Python可以滿足大多數自動化工作，提升工作效率。

3、人工智慧

下個時代就是人工智慧時代，很多人都在關注，而我們的Python同樣可以做人工智慧，這是一個潛力最大的選擇方向。

Python簡介

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

『陸』 Python中既然有了sort()可以排序，那還有必要實現其他排序演算法嗎例如堆排序，快速排序

肯定有必要的，sort是基於快速排序，但我們編程的時候不單單要會用，而且要知道原理
此外，有些情況下冒泡、選擇排序的時間復雜度也不差，而且實現簡單，更適用於一些小數據量的情況，這時候這些排序反而有優勢
而且有時候數據結構不一定是整型等， 是我們自定義的類型，要對其中的某個成員變數排序，知道原理就更容易理解