python博客項目總結（基於python的博客系統論文）

本文目錄一覽：

• 1、如何成為Python高手
• 2、Python精選5篇教學心得
• 3、自學python的學習路線是什麼？推薦一些python學習資源
• 4、學Python有哪些用處？

如何成為Python高手

如果你有一定的計算機編程知識基礎，那麼很容易學；再如果你對編程十分感興趣，那麼很容易學的。

1，找到合適的入門書籍，大致讀一次，循環啊判斷啊，常用類啊，搞懂（太難的跳過）

2，做些簡單習題，字符串比較，讀取日期之類 Python Cookbook不錯（太難太無趣的，再次跳過，保持興趣是最重要的，不會的以後可以再學）

3，加入Python討論群，態度友好笑眯眯（很重要，這樣高手才會耐心糾正你錯誤常識）。很多小問題，糾結許久，對方一句話點播思路，真的節約你很多時間。耐心指教我的好人，超級超級多謝。

4，解決自己電腦問題。比如下載美劇，零散下載了2，4，5，8集，而美劇共12集，怎樣找出漏下的那幾集？然後問題分解，1讀取全部下載文件名，2提取集的數字，3數字排序和（1–12）對比，找出漏下的。

對於python初學者來說，能找到一個好老師學習格外重要，這能決定你是不是可以做出好的項目，在python開發的路上越走越輕鬆，如果現在的你缺乏學習經驗，找不到老師指導你學習，可以加企 鵝扣-Q前面112再加上中間的983以及最後四位數4903，連在一起就可以了。

5，時刻記住目的，不是為了當程序員，是為了解決問題。比如，想偷懶抓網頁內容，用urllib不行，用request也不行，才發現抓取內容涉及那麼多方面（cookie，header，SSL，url，javascript等等），當然可以聽人家勸，回去好好讀書，從頭讀。 或者，不求效率，只求解決，用ie打開網頁再另存為行不行？ie已經渲染過全部結果了。 問題變成：1–打開指定的10個網頁（一行代碼就行）。更複雜的想保存呢？利用已經存在的包，比如PAM30（我的是Python3），直接打開ie，用函數outHTML另存為文本，再用搜索函數（str搜索也行，re正則也行）找到數據。簡單吧？而且代碼超級短。

6，保持興趣，用最簡單的方式解決問題，什麼底層驅動，各種交換，留給大牛去寫吧。我們利用已經有的包完成。

7，耐心讀文檔，並且練習快速讀文檔。拿到新包，找到自己所需要的函數，是需要快速讀一次的。這個不難，讀函數名，大概能猜到是幹嘛的，然後看看返回值，能判斷是不是自己需要的。

8，寫幫助文件和學習筆記，並發布共享。教別人的時候，其實你已經自己再次思考一次了。 我覺得學程序就像學英文，把高頻率的詞（循環，判斷，常用包，常用函數）搞懂，就能拼裝成自己想要的軟件。 一定要保持興趣，太複雜的跳過，就像小學數學，小學英語，都是由簡入深。 網絡很平面，無數國際大牛著作好書，關於Python，算法，電腦，網絡，或者程序員思路，或者商業思維（浪潮之巔是本好書）等等，還有國際名校的網絡公開課（中英文字幕翻譯完畢，觀看不是難事），講計算機，網絡，安全，或者安卓系統，什麼都有，只要能持續保持興趣，一點點學習下去，不是難事。 所有天才程序員，都曾是兒童，回到兒童思維來理解和學習。覺得什麼有趣，先學，不懂的，先放着，遇到問題再來學，效果更好。 唯一建議是，不要太貪心，耐心學好一門優雅的語言，再學其它。雖然Javascript做特效很炫，或提某問題時，有大牛建議，用Ruby來寫更好之類，不要改方向。就像老笑話：“要學習遞歸，必須首先理解遞歸。”然後死循環一直下去。堅持學好一門語言，再研究其他。 即使一門語言，跟網絡，數據庫等等相關的部分，若都能學好，再學其他語言，是很快的事情。 另外就是，用學英文的耐心來學計算機，英文遇到不懂的詞，抄下，查詢。 python里，看到Http，查查定義，看到outHtml，查查定義，跟初學英語時候一樣，不要直接猜意思，因為精確描述性定義，跟含糊自然語有區別的。而新人瞎猜，很容易錯誤理解，wiki，google很有用。

Python精選5篇教學心得

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，越來越多被用於獨立的，大型項目的開發，已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。下面給大家帶來一些關於Python 學習心得 ，希望對大家有所幫助。

python學習心得1

最近這段時間我們學習了很多內容，增長了很多關於Python的知識，萬事萬物是相通的，正如學習新的知識就像吃飯一樣。

吃多了就會消化不良，反映到學習上也是一樣，不知各位最近的感覺怎樣，反正學記是需要一些時間好好消化，掌握到手中，為下一步的知識補齊缺口。

接下來，學記和大家一起回顧一下最近學習的內容，循序漸進，循序漸進。

分支結構

分支結構就像上圖一樣，是用來選擇道路的。

所用的關鍵字是

If elif else

這三個詞的意思分別是

如果 否則如果 其他的

分支語句的寫法需要將與關鍵字與關鍵字對齊

循環結構

循環結構應用於一些重複的進程

通常我們只接觸兩種循環

for-in循環 和 while循環

for-in循環適用於

確切的知道到底循環幾次

while循環適用於

不知道到底有幾次循環

此時要搭配bool 來進行

即 True 和 Flase

關鍵字

關鍵字的熟練運用對於今後的開發工作

有非常重要的作用，但這麼多關鍵字我們不能去死記硬背

只有在一個一個代碼的驗證當中去熟悉去掌握

那樣是最可靠的

def 設置模組

len 計算字符串長度

capitalize 獲得字符串首字母大寫的拷貝

upper 獲得字符串變大寫後的拷貝

find 從字符串中查找子串所在位置

index 與find類似但找不到子串時會引發異常

startswith 檢查字符串是否以指定的字符串開頭

endswith 檢查字符串是否以指定的字符串結尾

center 將字符串以指定的寬度居中並在兩側填充指定的字符

rjust 將字符串以指定的寬度靠右放置左側 填充指定的字符

isdigit 檢查字符串是否由數字構成

isalpha 檢查字符串是否以字母構成

isalnum 檢查字符串是否以數字和字母構成

append 添加元素

remove 刪除元素

clear 清空元素

sorted 排序

大家可能會有些疑惑，學習這些東西真的有用嗎?這些隨處可見的基礎方面的知識真的有用嗎?

我可以非常肯定地告訴大家

有用的!

這些知識就像是建築工地隨處可見的磚石，不管這些磚石怎樣的不起眼，但是沒有一幢建築可以離開磚石，學習的過程是枯燥的，不過這也正符合非常現實的一條規律。

學如逆水行舟，不進則退!

也正是因為它枯燥苦悶，學習有難度，才保證了，我們學習了這些知識以後，可以靠它們為生，在這個知識時代闖出自己的一片天!

不要放棄，絕對不要放棄!

黎明之前是最黑暗的!

為了自己的未來好好堅守吧!

青年學記 陪伴着各位青年

python學習心得2

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮着越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。而且，在字符串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。但是，我認為python雖然在許多方 面相 對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引着我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮着越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。

在學習python的第一節課上，其對我的最初的印象就是，相較於我學習過的c語言編程，它更加的簡潔。所有的變量都不需要像c語言編程那樣需要提前去定義，這樣給了編程者很大的自由空間與方便。如x=2，即可同時完成變量的定義與賦值。對於簡化程序的代碼，起到了許多的作用。而且，在字符串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。在c語言中，只能用字符類的數組對字符串進行相應的操作，步驟也是相對於比較繁瑣的，而在python中，當我們需要創建一個字符串的時候，只需要在創建字符串的時候用“s=”就可以了。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。我們只需要調用庫中的函數，而對於函數的具體實現，也沒有特殊的需求。

但是，我認為python雖然在許多方面相對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。不過也依然不會影響到python的強大，而隨着近幾年來的發展，python的受歡迎度也越來越高，而它的運用的領域也是越來越多，比如人工智能和大數據等領域，python都是在其中扮演者重要的角色。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引着我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python學習心得3

由於我是自學Python，非科班出生，所以只能分享一些關於我的學習心得，如果有不對地方歡迎指正。

不過非科班出生雖然是一個痛點，但是在工作上，我其實不輸給我其他同事，這點我倒是很有自信，而且我也統一一句話“目前互聯網上的免費編程課程，足夠讓你成為一個合格的碼農”。

編程入門

我剛開始學習編程，主要是因為自己想動手做個網站，但是由於技術原因，再加上朋友都比較忙，最後抱着“求人不如求己”的想法，乾脆自學。

編程難不難?

這個問題我覺得所有認真學過的人，都一定會肯定告訴你編程不難，但是精通那是相當困難的。

如果你還沒去學習，就覺得編程一定很難，那麼其實你是沒有資格說這句話的，任何事情一定是要去嘗試後，才能這麼說。

編程其實很像堆積木，然後根據需求，把東西造出來，可以是房子，也可以是橋樑。

學習編程無非運用這些積木，來創造你要的東西。

編程語言選擇

這邊說個題外話，關於當時編程語言的選擇，很多時候我覺得不是你選擇編程語言，而是編程語言選擇你，也就是你的“本命編程語言”。

人的性格會影響你適合的編程語言，比如你做事有條理，喜歡定期清理房間，那麼可能C語言很適合你;如果你不喜歡打掃房間，實在受不了，才打掃一次，可能你適合Java。

哈哈，開個玩笑，不過確實有這種很玄的存在。

我當時在編程語言的選擇上，用了一個笨 方法 。

我跑到w3cschool上面，把所有編程語言的第一章都去試了一遍，看看自己喜歡哪個語言，然後就選哪個語言，如果你不知道選哪門語言，可以用我的方法試試看。

至於編程語言，沒有高低之分，因為無論你學習哪門語言，你都非常有市場，而且你都能夠拿到高薪，關鍵是哪門語言適合你，並且能夠讓你有興趣學下去，能學好，這個很關鍵。

興趣是學習編程最大的驅動力!

為什麼是Python

說下為什麼選擇Python?

因為簡單，Python是公認的最容易入門的編程語言，而且也是公認有發展前景的編程語言，適用於機器人、大數據、人工智商等未來高科技。

基於以上的原因，我選擇Python來作為自己的入門語言，而且我覺得我適合Python這麼語言。(因為我很懶)

之前有個梗，大概就是其他編程語言在討論某個問題，怎麼解決，而Python的程序員已經下班了，由此可見Python的效率。

總結 ：Python的語言特點就是“一氣呵成，痛快如拉稀”。

學習心得

由於我是自學的，所以參考的網站比較多，小夥伴可以按照我的學習路線，一般來說不會出現什麼問題。

基礎：教程+視頻

進階：視頻+實踐

進階pro：視頻+實踐+書籍+交流

基礎

剛開始學習的時候，我比較推薦w3cschool和菜鳥教程這兩個網站。

w3cschool-學編程，從w3cschool開始!

菜鳥教程 – 學的不僅是技術，更是夢想!

這兩個網站在我看來，是編程自學的福音。

w3cschool這個網站手冊非常棒，另外這個網站的編程微課以及編程實戰對新手來說非常友好!

我當時就是靠這兩個，引發我學習的樂趣，不然對着枯燥的代碼，說實話，很無聊的。

菜鳥教程，這個網站的實例是最棒的，很多時候，你不僅僅要自己看教程，還要去看看為什麼，而菜鳥教程的實例就能夠讓你清晰的知道，為什麼，並且會原來如此。

總的來說，這兩個網站就像新手村剛出來的劍和盾!是新手入門絕對不能少的，尤其是w3cschool，強烈推薦。

還有一個就是視頻，視頻我是在慕課網上面看的，我很喜歡慕課網這個網站，網站風格很棒，而且視頻也很清晰。

也可以在阿里雲上面看Python的視頻，也很不錯，並且是免費的。

進階

進階結束後，代表你是個初級工程師。

這一步實踐非常重要，你要自己動手，做一些小玩意，實踐才是最重要的，在實踐中發現問題，那是學習最快並且效率最高的時刻。

你可以先給自己定下一個目標，比如我要做一個簡單的頁面，或者我要做一個簡單的小程序。

然後就開始動手去實踐，這步很重要。

同時還是要多看書籍。

進階pro

到這一步，我建議務必買書，你需要書籍幫你反向梳理你的知識，這決定了你以後的高度，而不是這個也懂，那個也懂，但是東西就是做不出來。

我記得當時我買完書，看完後的第一感受就是：原來這個世界是這樣的!

書會非常系統性的幫你梳理你自己學過的知識!

這裡只推薦兩本書：《Python入門手冊》和《Python核心編程》

小夥伴可以自己去亞馬遜購買。

然後就是和身邊的小夥伴交流!

多看看別人的代碼，自己多敲敲代碼，是必經之路，也是一定要做的。

以上，希望對想入門Python的小夥伴能夠提供一點點幫助。

python學習心得4

017年11月，一群編程零基礎的小夥伴們成立了Python學習小組，12名學員從此夜以繼日地奔赴學習的征程。一個月過去了，從在屏幕上用最簡單的語句打印出“Hello, Python; Hello, World”開始，我們逐步地學習Python語法，學習操作列表、字典，學習For，While，If語句，現在遇到了第一個難點：類。通過研讀、練習、交流、討論，作為程序界的小白，我們逐步地理解了類的概念，明白了面向對象與面向過程編程的差異，以下是我們的小小心得，與大家分享：

編程基本思想

現實世界中，每個複雜的事務都可以拆分為多個組成部分，其中的每一部分就可稱之為對象。比如要實現一個很大很複雜的項目，我們可以把項目拆分成不同的組成部分，然後分別對不同部分通過編程實現，最終再把各個部分組裝起來完成整個項目。這讓我們能夠從整體上來控制項目，從而讓程序開發更有效。

比如汽車製造，汽車廠所做的僅僅是各個部件的組裝和匹配，而各個部件的生產是由相對專業的廠商完成。如果需要研發新型號汽車，整車廠所考慮的是如何對各個新式的零部件進行新的組裝和匹配，而不是從頭到尾重新生產一輛汽車。

面向對象的編程

VS

面向過程的編程

面向過程編程是針對一個需求的具體實現過程，但是對於大型項目的複雜需求，一步一步的做，這種編程效率顯然是低下的。

面向對象編程則是對項目進行拆分後(一般按照功能拆分)，分別實現，再將各個對象組裝起來。因此簡單的小程序使用面向過程方法編程更適合。面向對象的編程特性是易維護(可讀性高)，效率高，質量高(重用性)，擴展性好(高內聚,低耦合)。

對象

通俗的講，對象就是事物，一個公司、一個部門、一個人，甚至一本書都可以是一個對象，程序員可以自由決定把什麼作為對象。

比如eHR系統，需要對組織架構，員工進行管理，所以使用的對象可能是公司，部門，崗位，員工，等等。對象可大可小，可複雜也可簡單，如果僅僅是做一個考勤系統，員工這個對象一定要比eHR系統中的員工對象簡單。

類

現實世界中，類代表一組有共同特性的事物，把不同對象之間的共性抽象出來，就形成類的概念。比如說男人、女人可以抽象成人這個類;處長、秘書可以抽象成員工類。至於類如何去抽象，粒度的粗細，這是一個需要在學習和實踐中摸索的過程。

實例

以下是一個實例，大家體會一下：

1. 定義父類：

class Employee:

def __init__(self, name, age): #抽象員工共性(名字，年齡)

self.name = name

self.age = age

def signON(self):

print(self.name+” sign on.”) #抽象簽到的動作

def work(self):

print(self.name + ” on work.”) #抽象工作的動作

2. 繼承出子類：

class MEmployee(Employee): #繼承父類的共性

def __init__(self, name, age):

super().__init__(name, age)

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事管理崗位工作的動作)

print(self.name + ” on manager_work.”)

3. 繼承出第二個子類：

class TEmployee(Employee):

def __init__(self, name, age, devLanguage): #繼承父類的共性，增加語言的屬性

super().__init__(name, age)

self.devLanguage = devLanguage

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事技術崗位工作的動作)

print(self.name + ” on technology_work.”)

def showLanguage(self): #增加子類的方法(抽象出會某種編程語言的動作)

print(“use “+self.devLanguage+” language.”)

在上面的程序中，我們先定義了一個父類：包含員工的姓名、年齡等一般特性，可以執行簽到、工作這兩類動作。在第一個子類中，管理層在前面一般特性的基礎上，執行管理工作;在第二個子類中，作為一般員工在前面一般特性的基礎上，執行技術工作，從事編程。

python學習心得5

1、定義方法

關鍵字 def 是方法定義的標誌。接下來緊跟方法名和被圓括號所包圍的參數列表。方法的主

體語句將在下一行開始並且必須縮進。

方法主體的首句可選擇性地是一句字符，用來說明方法的主要功能

例如：

“””print a finabo series up to n.”””

2、默認參數值

默認值僅被設置一次，這與以前默認值為可變對象(如列表、字典和多數類實

例時)有很大的區別。

例如：

i=5

def f(arg=i):

print(arg)

i=6

f()

將會輸出 5

3、關鍵字參數

可以通過形式關鍵字參數調用方法

在方法調用中，關鍵字參數必須遵循位置參數。 所有的關鍵參數必須符合方法接受的參數

其中之一。但是他們的次序不重要，這包含非選擇的參數。沒有參數可以多次接受一個值。

當最後一個形參是__ name 時，它可以接受包含除了形式參數之外的所有關鍵字的字典，

_ name 必須在__ name 之前出現

4、可變參數列表

正常來說，這些可變參數常常放在正式參數列表的後面，因為它們會包攬所有傳遞給該方法

的剩餘輸入參數。任何出現在_ args 參數後低的正式參數會被認為是關鍵字參數，意味着它

們只能當關鍵字使用而不是位置參數。

def concat(_ args,sep=”/”):

…returnsep.join(args)

…

concat(“earth”,”mars”,”venus”)

’earth/mars/venus’

concat(“earth”,”mars”,”venus”, sep=”.”)

’earth.mars.venus’

5、拆分參數列表

當參數已經存在列表或者元組中，但是需要分拆以供要求分離位置參數調用的方法，如果單獨

分開它們無法使用，就需要寫一個方法用 _ 操作符來調用實現分拆列表或者元組中的參數。

同樣的使用形式，字典可以用__ 操作符實現關鍵字參數。

6、形式

lamdba a,b:a+b 該函數表示兩個數的和，像內嵌函數

7、代碼風格

對於 python，PEP8 作為許多項目應該遵守的編碼指導書而做的。 它提出了一種可讀而悅

目的編碼風格。 每位 python 開發者應該讀它。這裡抽出一個重要的事項與你分享 ：

? 用四個空格代替 tab 鍵

? 每行不要超過 79 個字符。

? 用空行分離方法和類，大塊代碼中的方法。

? 必要的時候為每行添加註釋。

? 用文檔字符串

? 在操作符兩邊用空格

? 用統一的風格命名自定義的方法和類

? 如果你的代碼打算用在國際環境中，請不要用想象的字符編碼。Python 默認的是

utf-8,在任何情況下可以用 Ascii .

? 同樣的，即使有很少機會讓說不同語言的人們讀代碼或者維護代碼，但在定義中不

要用非 ASCII 編碼字符。

自學python的學習路線是什麼？推薦一些python學習資源

第一個階段

初級，掌握Python的語法和一些常用庫的使用

這裡首先推薦廖雪鋒在網上的書籍，這是Python2.7版本的，這本書適合於重頭開始一直讀完，作為一個開發人員，除了基本的語法，這本書裡面提到了一些其他的常用的庫，看了廖老師寫的很多東西，感覺他的思路，以及寫博客寫書的高度，概括性，原理性都十分好，這本書讀完之後，相信就可以動手寫很多東西了，可以盡情的玩轉Python解釋器了。

另外還有一本書《Python參考手冊》，這本書也十分的有用，關於Python的方方面面基本都囊括在內，可以作為一本Python字典來查詢使用方法，十分好用。

掌握一門語言最好的方法就是用它，所以我覺得邊學語法邊刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

很多只需要將Python作為腳本或者就是寫一些小程序處理處理文本的話，到這一個階段就足夠了，這個階段已經可以幫我們完成很多很多的事情了。但是如果是一個專業學習Python的，恐怕還需要努力的升級：

第二個階段

中級，掌握自己特定領域的庫，掌握pythonic寫法，非常熟悉Python的特性

推薦的第一本書是《編寫高質量代碼–改善python程序的91個建議》，這本書大概的提了下Python工程的文件布局，更多的總結了如何寫出pythonic的代碼，另外，也介紹了一些常用的庫。

要想深入的了解Python，有的時候看看Python的源碼也是很重要的，自己通過讀懂源碼，來徹底的了解Python的核心機制，這裡推薦《Python源碼剖析——深度探索動態語言核心技術》，這本書並沒有看完，只是在需要深入了解Python某個功能或者數據結構的時候看看相關章節，也覺得受益匪淺。

自己領域的書籍和資料也肯定很多，比如web開發的構架都有很多，只有了解熟悉了所有構架，在選擇的時候才能衡量利弊，然後深入掌握某些構架。

這個階段過後，可以寫出pythonic代碼，可以通過PEP8的檢查，可以為開源社區做貢獻了，可以將一個Python文件寫的十分好，但是如果要用Python開發一個大型項目，還是有很多東西需要掌握的，比如項目的文檔，項目的發布，下載，項目性能和案例等等。

第三個階段

高級，從整個工程項目着眼，考慮document，distribution，性能優化等

目前只看了一本書《the hacker guide to python》，看的是英文版的，這本書對項目的布局，文檔，性能，發布等做了很多詳細的介紹，我覺得寫的還是很不錯，只不過本人還需要再讀幾遍。

對於大多數人來說，很難有機會從頭開始一個有意義的大型工程項目，所以自己可以用Python實現一些簡單的功能，簡單的項目，這個靈感可以去知乎或者quora搜索，很多前輩都分享了自己的經驗。

從大局入手，規劃好項目的布局，設定好相應的文檔說明，提供工程下載安裝的方法，帶幾個demo，每個類，每個函數，每行代碼都反覆推敲，寫出pythonic的程序，相信這時候Python於我們便是信手拈來了!

學Python有哪些用處？

從入門級選手到專業級選手都在做的——爬蟲

用 Python 寫爬蟲的教程網上一抓一大把，據我所知很多初學 Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。

除了入門，爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平台和組織，通過抓取互聯網上的公開數據，來實現一些商業價值是非常常見的做法。當然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，需要處理包括路由、存儲、分布式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，複雜度差了很多倍。

Web 程序

除了爬蟲，Python 也廣泛應用到了 Web 端程序，比如你現在正在使用的知乎，主站後台就是基於 Python 的 tornado 框架，豆瓣的後台也是基於 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架還有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通過上述框架，你可以很方便實現一個 Web 程序，比如我認識的一些朋友，就通過 Python 自己編寫了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通過 Flask 實現的後台(出於版權等原因，我已經停掉了這個網站)。除了上述框架，你也可以嘗試自己實現一個 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 庫，你可以很方便地完成一個 GUI 程序(話說我最開始接觸編程的時候，就覺得寫 GUI 好炫酷，不過搞了好久才在 VC6 搞出一個小程序，後來又輾轉 Delphi、Java等，最後接觸到 Python 的時候，我對 GUI 已經不感興趣了)。Python 實現 GUI 的實例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 實現的服務器端和客戶端程序。

人工智能(AI)與機器學習

人工智能是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什麼呢?因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。

機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有着較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼，即可藉助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。

值得一提的是，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

科學計算

Python 的開發效率很高，性能要求較高的模塊可以用 C 改寫，Python 調用。同時，Python 可以更高層次的抽象問題，所以在科學計算領域也非常熱門。包括 scipy、numpy 等用於科學計算的第三方庫的出現，更是方便了又一定數學基礎，但是計算機基礎一般的朋友。