首先:Python语言在学术上非常受欢迎,不是计算机专业的人,很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的,而且他的语法非常的简单易懂,这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心,现在已经是一人应该掌握一门编程语言的时代,很多不是程序员的人们,利用自己写的简单的小程序,让自己生活变得精彩起来,不管是因为兴趣,还是其他,生活好像变得美好起来,有了一些追求。
就业方向一:Linux运维

Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言,Python是一门非常NB的编程语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。
就业方向二:Python Web网站工程师
我们都知道Web一直都是不可忽视的存在,我们离不开网络,离不开Web,利用Python的框架可以做网站,而且都是一些精美的前端界面,还有我们需要掌握一些数据的应用。
就业方向三:Python自动化测试
大家都知道,就是Python语言对测试的帮助是非常大的,自动化测试中Python语言的用途很广,可以说Python太强大,掌握和熟悉自动化的流程,方法和我们总使用的各个模板,到现在为止,我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。
就业方向四:数据分析
我们都知道现在来临了大数据的时代,数据可以说明一切问题的原因,现在很多做数据分析的不是原来那么简单,Python语言成为了做数据分析师的第一首选,它同时可以给工作带来很大的效率。
就业方向五:人工智能
我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师,这个就是目前刚出头的人工智能,当然我们的人工智能时代还没有到来,如果这天来了,生活和世界将会发生翻天覆地的变化,而且现在发展这么快,人工智能的时代不会太远。
以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景,如果你担心学不好编程,请你来学习Python,关于python值不值得学?
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学完之后从事什么工作比较有发展前途?
究其原因,大概可以从分3个阶段来分析。
12~14年是云计算最火的几年,大批创业公司和巨头挤破头地进军云计算领域,大家都在做IAAS,最著名的云计算开源平台OpenStack 就是基于Python 开发的,为此催生出不少Python 岗位
14~15年是「大众创新,万众创业」口号喊得最响两年,北京大街小巷似乎人人都是创业者,O2O、P2P产品如雨后春笋般冒出,什么语言最适合快速搭建原型?当然是Python,Python 的开发速度一个顶三。
16~17年人工智能火遍大江南北,AlphaGO 的出现让业界为之兴奋,人工智能不再是概念,而人工智能、机器学习的首选语言就是Python。

这两年特别是网络爬虫火得一塌糊涂,10个写爬虫的9个在用Python,曾经有一段时间知乎的Python话题全部被爬虫相关的帖子刷屏,为什么爬虫这么火,这个还是跟大数据有关,因为数据挖掘、分析、机器学习、人工智能都需要大数据的支撑,而真正有大数据的厂商没几个,所以小厂不得不通过爬虫去获取数据。
为什么偏偏就 Python 火了,其它语言没有?
Ruby on Rails 最火的那几年,有人问Python 之父吉多·范罗苏姆怎么看,他说:”Python 不需要杀手级应用,因为如果是这样的话,Python 在其它方面的作用就被忽略了。” Python 在网络爬虫、数据分析、AI、机器学习、Web开发、金融、运维、测试等多个领域都有不俗的表现,从来没有哪一种语言可以同时在这么多领域扎
Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比Java和C#.net更彻底。作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。
Python学习可以从事的工作:
web开发
豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python,web开发在国内的发展也是很不错的
1、web开发的薪资
2、网络爬虫
网络爬虫。顾名思义,从互联网上爬取信息的脚本,主要由urllib、requests等库编写,实用性很强,小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代,爬虫绝对是新秀。
爬虫的薪资
3、人工智能
AI使Python一战成名,AI的实现可以通过tensorflow库。小编认为,神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据,数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。
人工智能薪资
4、服务器运维
运维也不陌生,最开始一批学习Python的人,就是运维和测试的在职人员,因为Python对于他们的工作起到很大的作用,因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

5、数据分析
Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理,比如,"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。
游戏并不适合用Python开发,Python虽有pygame库,但是功能不强,游戏运行效率低下,写游戏还是要靠游戏引擎。
以上的回答希望对你有所帮助


