學(xué)習(xí)Python可以參考回答：https://www.wukong.com/question/6621147311907012872/

Python可以用來做：

Web 應(yīng)用開發(fā)、自動化運(yùn)維、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算、人工智能，還可以用在各種場景與各種平臺、設(shè)備、語言進(jìn)行連接，因此被稱為膠水語言。

相關(guān)崗位：

Linux運(yùn)維

Python web網(wǎng)站工程師

Python web全棧工程師

Python自動化測試

Python 爬蟲開發(fā)工程師

數(shù)據(jù)分析師

網(wǎng)絡(luò)編程工程師

......

16歲學(xué)python什么都可以干。

學(xué)技術(shù)越早學(xué)習(xí)越容易成為高手。這就是為什么偉人說計(jì)算機(jī)要從娃娃抓起。可是一般的小孩兒為了高考年齡太小的時候，不可能花太多時間來學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)。當(dāng)后來方向確定之后，完全可以開始。學(xué)習(xí)自己喜歡的東西，所以16歲學(xué)python是非常好的年齡。

謝謝邀請！

Python語言目前是IT行業(yè)內(nèi)最流行的編程語言之一，而且近幾年P(guān)ython語言的上升趨勢非常明顯，所以學(xué)習(xí)并掌握Python語言對于初學(xué)者來說是不錯的選擇。由于Python的應(yīng)用領(lǐng)域比較廣泛，所以目前Python方面的崗位也比較多，就業(yè)還是相對比較容易的。

雖然Python語言的崗位比較多，但是由于Python語言比較簡單易學(xué)，不少程序員也在陸續(xù)轉(zhuǎn)向Python開發(fā)領(lǐng)域，其中Java程序員比較多，所以對于沒有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的初學(xué)者來說，崗位競爭壓力還是比較大的。

對于基礎(chǔ)比較薄弱的初學(xué)者來說，要想提升自身的崗位競爭力，需要從以下幾個方面入手：

第一：選擇人才缺口相對比較大的方向。要想提升崗位競爭力，最好學(xué)習(xí)人才缺口比較大的方向，同時具有一定的發(fā)展前景，當(dāng)前大數(shù)據(jù)、人工智能等方向就是不錯的選擇。Python語言在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域有廣泛的使用，而且大數(shù)據(jù)相關(guān)方向的人才缺口比較大，競爭相對沒有Web開發(fā)那么激烈。

第二：豐富知識結(jié)構(gòu)。在學(xué)習(xí)Python語言的過程中，一定要逐漸補(bǔ)學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識，包括操作系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫等內(nèi)容，這些內(nèi)容對于后續(xù)的學(xué)習(xí)具有較大的幫助作用，而且要想在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，一定要注重算法知識的學(xué)習(xí)。

第三：加強(qiáng)實(shí)踐能力的培養(yǎng)。學(xué)習(xí)Python語言一定要多做實(shí)驗(yàn)，編程語言說到底就是一種工具，只有多使用才能逐漸熟悉并建立起自己的編程思想。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！

Python作為一種應(yīng)用極為廣泛的語言，幾乎在任何領(lǐng)域都能派上用場。想做Web有Flask/Django/Tornado；想做分布式有Celery；想做手機(jī)App有Kivy；想做數(shù)據(jù)分析有Pandas；想做可視化有Matplotlib/Seaborn/Plotly/Bokeh；想做機(jī)器學(xué)習(xí)有Tensorflow/PyTorch/MxNet……

夸張一點(diǎn)說，幾乎沒有什么做不了的東西（筆芯）。小慕今天分享兩個可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以試試看~一、面部識別

得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些簡單的計(jì)算機(jī)視覺工作已經(jīng)變得非常非常簡單了。像人臉識別、面部特征提取之類的工作，就可以直接拿來用，極少需要自己實(shí)現(xiàn)繁瑣的算法。

DLib就是一個這樣的C++庫，而同時它也提供了Python接口。

想必大家都有過在辦公室遭遇boss探視的經(jīng)歷，而此時此刻你卻在毫無自知地逛著淘寶/知乎/豆瓣，場面一度十分尷尬……

那我們就來嘗試一下，用Python通過攝像頭探測人臉。如果有人進(jìn)入了攝像頭范圍，則讓Python提出一個通知，告訴你——趕緊把不相關(guān)的東西關(guān)掉！

整個代碼很短，無非幾十行，為了能夠使用，我們還需要安裝一些包和庫。這里需要用到的包括OpenCV和DLib。由于dlib需要boost-python，因此還需要安裝boost和boost-python。（注意：boost-python默認(rèn)情況下只編譯python2依賴的庫，如果使用python3，需要加編譯開關(guān)；而dlib里是沒有探測python版本的，所以可能還需要做一些小hack或者是直接改boost-python庫里的文件名）

至于代碼，可以簡單地放出來：

import cv2import dlibfrom subprocess import callfrom time import timeFREQ = 5FACE_DETECTOR = dlib.get_frontal_face_detector()# macOS下可以使用AppleScript發(fā)送通知def notify(text, title):cmd = r'display notification "%s" with title "%s"'%(text, title)call(["osascript", "-e", cmd])if __name__ == '__main__':# 初始化攝像頭cap = cv2.VideoCapture(0)# 創(chuàng)建繪圖窗口# cv2.namedWindow('face')notify_time = 0while True:# 獲取一幀ret, frame = cap.read()# 不需要太精細(xì)的圖片frame = cv2.resize(frame, (320, 240))# 探測人臉，可能有多個faces = FACE_DETECTOR(frame, 1)for face in faces:# 提取人臉部分 畫個方框# fimg = frame[face.top():face.bottom(), face.left():face.right()] # cv2.rectangle(frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (255, 0, 0), 3) # 不超過FREQ秒一次的發(fā)提醒if time() - notify_time > FREQ:notify(u'檢測到人臉', u'注意')notify_time = time()# 畫到窗口里# cv2.imshow('face', frame)# 按Q退出if cv2.waitKey(500) & 0xff == ord('q'): break# 清理窗口 釋放攝像頭# cv2.destroyAllWindows()cap.release()

代碼的原理很簡單：通過opencv捕獲攝像頭獲取的圖像，然后交由dlib的face detector進(jìn)行檢測。如果檢測到臉部，則通過AppleScript發(fā)出系統(tǒng)提醒（notify函數(shù)即通過process執(zhí)行AppleScript發(fā)出提醒，如果你使用的是Windows，也可以替換成別的內(nèi)容，例如Win下使用VBScript發(fā)出彈窗提醒）。

當(dāng)然，既然檢測到人臉，那就不僅僅只是能做簡單提醒了。還可以做的事情包括多張照片的臉部變形合成——比如，找出你和你女朋友的照片來做個夫妻相合成什么的……

或者，提取所有的標(biāo)志性點(diǎn)，給人臉合成出意外的表情或者哈哈鏡效果。

甚至可以借助其它的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識別。這算是超級弱化版的臉部識別，比不上FaceID但也挺好玩，不過計(jì)算量就不容樂觀了。

順便說一句，什么人臉識別關(guān)掉不該看的東西，對小慕來說不存在的，人家上班刷知乎可是經(jīng)過老板點(diǎn)頭的！（驕傲臉叉腰）

二、數(shù)據(jù)分析

來分析下Marvel 今年的最后一部戲：「雷神3：諸神的黃昏」。前一段時間滿天飛的預(yù)告片，神秘博士的客串，綠巨人的出演，看得人十分興奮！來張大圖：

大家對于這部電影的評價(jià)是怎么樣的呢？小慕爬取了2w條豆瓣影評，做一個簡單分析。

先來看看豆瓣的短評：

這里只抓取了前2w條評論，說一個小技巧，喜歡寫爬蟲的小伙伴們注意了：爬取的網(wǎng)頁一定要緩存到本地！這可以減少解析網(wǎng)頁時出錯，避免需要重新再爬一遍的「尷尬」！另外這能給服務(wù)器減少負(fù)載，人家網(wǎng)站管理員看你的請求還算守規(guī)矩，也就不會封你賬號/ip啦！

代碼大概是這樣的：

下面是緩存下來的網(wǎng)頁文件：

既然有2w多條數(shù)據(jù)，怎么能直接寫sql，那會累死的……于是要來封裝一下操作數(shù)據(jù)庫的邏輯：

來看看效果，除去部分出錯的，還剩下19672條：

具體的數(shù)據(jù)是長這樣的：

另外，贊同數(shù)量排名第一 卷耳 君的影評實(shí)在是太有意思了：

第一部：《爸爸，再愛我一次》

第二部：《哥哥，再愛我一次》

第三部：《姐姐，再愛我一次》

ps:托爾終于從錘神變成了雷神

錘子之神這個梗小慕表示能玩一年（手動微笑臉）。

光有數(shù)據(jù)還不足以說明什么，深入分析一波：細(xì)心的小伙伴一定發(fā)現(xiàn)了，雷神明明是11月3號才上映，為啥10月份就有影評了？小慕猜測，這肯定是漫威鐵桿粉跑國外看了，一查發(fā)現(xiàn)，果然人家洛杉磯10月10號就上映了：

既然關(guān)心到日期，可以來統(tǒng)計(jì)一下周一到周日哪天去看電影的人比較多：

整體數(shù)據(jù)顯示：果然還是周末去看電影的人更多……周一數(shù)據(jù)高于二、三、四的原因，不知道是不是沒有周末的朋友調(diào)休去看的？

PS： 數(shù)據(jù)庫里的日期是2017-10-25格式的：怎么快速讓他顯示成周X呢？ 這里只要寫個小函數(shù)就行：

從數(shù)據(jù)庫里讀數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)的方式在這：（后面的統(tǒng)計(jì)方式也都類似，就不每次都把代碼放出來啦）

說了這么多還是沒提到電影的受歡迎程度，直接放圖：

總體上看還是推薦的人比較多耶，這應(yīng)該挺符合大家的預(yù)期，畢竟是漫威出品，光忠實(shí)粉絲就不計(jì)其數(shù)。更何況這個片子里出現(xiàn)了很多超級火爆的場面戲，還有各種超級英雄助陣，這樣的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也就不足為奇了。

最后將排名前100的評論內(nèi)容做了一下分詞，做成詞云：

至于補(bǔ)充提問中提到的這為什么適合用Python做，其實(shí)說到底就是用Python來抓取和處理各種數(shù)據(jù)都非常「順手」。

據(jù)小慕所知，目前的數(shù)據(jù)工作中，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用最多的工具語言就是Python，排在第二的工具語言是R語言。但這里有一個有趣的現(xiàn)象，那就是同時使用Python或者R語言的人，推薦別人使用Python的卻遠(yuǎn)高于R語言。Why?

答案是：

1. Python簡單易學(xué)，極其容易上手，語法簡單，處理速度會比R語言要快，而且無需把數(shù)據(jù)庫切割。

2. 市場前景好，是目前的趨勢，就業(yè)也會更容易。

3. 標(biāo)準(zhǔn)庫非常龐大，特別的“功能齊全”，可以處理各種工作，其中就包含抓取和處理數(shù)據(jù)。

所以，有一種說法是：python語言在工程方便比較實(shí)用，R語言則更受學(xué)術(shù)界歡迎。具體是否贊同這種說法，還要看大家自己的理解咯~其實(shí)除了小慕舉例說的這兩種有趣的事情，Python能做的還有很多，在此不一一列舉，如果感覺get到了新姿勢，記得回來點(diǎn)贊啦~

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