本文目录一览：

• 1、黑客使用Python能做些什么?
• 2、学完python可以从事哪些工作？
• 3、python是黑客必修的一门编程语言么？
• 4、学完python可以干什么？
• 5、学Python有哪些用处？

黑客使用Python能做些什么?

目测提问者跟我一样是个想去学习Python或者刚刚入门的人吧。看了楼上的许多回答。。好像很厉害的样子。可是这么厉害的语言自己学了之后真的就能做到么。。。举个例子吧，现在在学校已经学完了C语言了，也知道用C语言可以干什么什么什么，但是自己真的做不到啊！！

Jargon File中对“黑客”一词给出了很多个定义，大部分定义都涉及高超的编程技术，强烈的解决问题和克服限制的欲望。如果你想知道如何成为一名黑客，那么好，只有两方面是重要的。（态度和技术）

长久以来，存在一个专家级程序员和网络高手的共享文化社群，其历史可以追溯到几十年前第一台分时共享的小型机和最早的ARPAnet实验时期。 这个文化的参与者们创造了“黑客”这个词。 黑客们建起了Internet。黑客们使Unix操作系统成为今天这个样子。黑客们搭起了Usenet。黑客们让WWW正常运转。如果你是这个文化的一部分，如果你已经为它作了些贡献，而且圈内的其他人也知道你是谁并称你为一个黑客，那么你就是一名黑客。

黑客精神并不仅仅局限于软件黑客文化圈中。有些人同样以黑客态度对待其它事情如电子和音乐---事实上，你可以在任何较高级别的科学和艺术中发现它。软件黑客们识别出这些在其他领域同类并把他们也称作黑客---有人宣称黑客实际上是独立于他们工作领域的。 但在本文中，我们将注意力集中在软件黑客的技术和态度，以及发明了“黑客”一词的哪个共享文化传统之上。

另外还有一群人，他们大声嚷嚷着自己是黑客，实际上他们却不是。他们是一些蓄意破坏计算机和电话系统的人（多数是青春期的少年）。真正的黑客把这些人叫做“骇客”(cracker)，并不屑与之为伍。多数真正的黑客认为骇客们是些不负责任的懒家伙，还没什么大本事。专门以破坏别人安全为目的的行为并不能使你成为一名黑客， 正如拿根铁丝能打开汽车并不能使你成为一个汽车工程师。不幸的是，很多记者和作家往往错把“骇客”当成黑客；这种做法激怒真正的黑客。

学完python可以从事哪些工作？

整理了Python的7大就业方向，希望大家能找到适合自己的，然后学习下去，完成人生的目标。

1、Web开发（Python后端）

Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。

像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。

平均薪资：15~20K

技能要求：前端基础、Python基础、主流Python Web框架（Flask、Django等）、数据库等

2、Python爬虫工程师

顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。

平均薪资：15~25K

技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等

友情提示：注意法律风险

3、Python数据分析师

这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些 “定制化推荐” 的老手。

可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。

Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。

平均薪资：10~25K

技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）

4、AI工程师

人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K 的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。

Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。

薪资：20~40K

技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架

5、自动化运维工程师

运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。

自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等

6、自动化测试工程师

测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。

Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。

平均薪资：10~20K

技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等

7、Python游戏开发

Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、Python Web框架、Linux、数据库、Nginx等

通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。

python是黑客必修的一门编程语言么？

不 ，黑客分为四个领域，每个领域互不干涉，而且黑客不能万能的，每个领域的编程语言都是天壤之别 ，

学完python可以干什么？

综述如下：

1、数据分析

现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。

2、自动化测试

一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。

3、人工智能

下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而我们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向。

Python简介

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

学Python有哪些用处？

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web 程序

除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。