1. 如何看待python的未来的发展趋势未来几年好就业吗
每年，Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告，统计当年的发展情况，并发布调研报告。2018年，有超过150多个国家的2万多名开发人员加入了这场深入调查，以下是几个最新的趋势：
1、使用Python作为主语言的开发人员中，有一半的用户也使用JavaScript。Python也经常混搭HTML/CSS，Bash/Shell，SQL，C/C++和Java一起使用。
2、Python用于数据分析比用于Web开发更广泛，数据分析占比58%。
3、84%的用户已经使用Python3，Python2的比例仅为16%。2017年Python3的使用率只有75%。
4、Flask和Django是Web开发人员中流行度最高的框架，两者份额相差无几，但都甩其他Python Web框架“好几条街”。
5、NumPy，Pandas，Matplotlib和SciPy是最受欢迎的数据科学框架和库。机器学习专用的库如SciKit-Learn，TensorFlow，Keras等也很受欢迎。
6、AWS是Python开发人员最受欢迎的云平台，其次才是Google Cloud Platform，Heroku，DigitalOcean 和Microsoft Azure。
7、在2018年，运维开发者数量明显增加(与2017年相比增加了8个百分点)。在使用Python作为辅助语言的Python用户中，运维已经取代了Web开发成为第一名。
8、PyCharm的专业版和社区版是最受欢迎的Python 开发工具。VS Code已从2017年的7%增加到2018年的16%，成为Python 开发的第二大最受欢迎的编辑器。
9、几乎2/3的Python开发人员选择Linux作为他们开发时的操作系统。
2. Python中怎么用爬虫爬
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
3. python数据分析该怎么入门呢
1.为什么选择Python进行数据分析？
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。
另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。
Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。
3.数据分析流程
Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：
在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：
scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。
5)可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：
Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。
从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。
4. python有没有自动生成数据分析报告的包
从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。
拆分成训练集和测试集，这里不多讲，在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可。在训练集中有data和target开始。
5. Python 数据分析与数据挖掘是啥
数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。
6. 现在的Python的就业前景怎么样
Python应用区域广泛，就业前景也是很不错的：
1、Linux运维
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率；
2、Python Web网站工程师
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；
3、Python自动化测试
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，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板；
4、数据分析
Python语言目前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。
5、人工智能
python也是初学者进入编程行业内最合适的选择，受到了不少人的喜欢。
7. python有哪些数据分析和数据展现的模块可以用
ipython：只是个notebook，但是很好用。。。
numpy
scipy :
pandas
matplotlib： python画图
nltk， gensim：nlp
statsmodels： 各种模型
scikit-learn： machine learning模块，很全
8. Python是否有用于财务报表分析的库
你确定是要 Python web 报表库？
Web应用的话，建议你搜索一下 “JavaScript 报表库”
不管你用的是Python还是别的语言，JavaScript都可以使用的。
9. Ruby和Python分析器是如何工作的
有两种基本CPU profilers类型 – sampling profilers和tracing profilers。
tracingprofilers记录您的程序所调用的每个函数，然后在最后打印出报告。 samplingprofilers采用更加统计化的方法 – 他们每隔几毫秒记录程序的堆栈情况，然后报告结果。
使用sampling profilers而不是tracing profilers的主要原因是sampling profilers的开销较低。 如果每秒只抽取20或200个样本，那不会花费多少时间。
而且它们非常有效率 – 如果您遇到严重的性能问题（比如80％的时间花费在1个慢速函数上），那么每秒200个样本通常就足以确定那个函数的问题所在了！
10. Python数据分析求解题
这题题目难以理解！！！