1. 如何看待python的未來的發展趨勢未來幾年好就業嗎
每年，Python官方都會針對開發者社區做一次年度報告，統計當年的發展情況，並發布調研報告。2018年，有超過150多個國家的2萬多名開發人員加入了這場深入調查，以下是幾個最新的趨勢：
1、使用Python作為主語言的開發人員中，有一半的用戶也使用JavaScript。Python也經常混搭HTML/CSS，Bash/Shell，SQL，C/C++和Java一起使用。
2、Python用於數據分析比用於Web開發更廣泛，數據分析佔比58%。
3、84%的用戶已經使用Python3，Python2的比例僅為16%。2017年Python3的使用率只有75%。
4、Flask和Django是Web開發人員中流行度最高的框架，兩者份額相差無幾，但都甩其他Python Web框架「好幾條街」。
5、NumPy，Pandas，Matplotlib和SciPy是最受歡迎的數據科學框架和庫。機器學習專用的庫如SciKit-Learn，TensorFlow，Keras等也很受歡迎。
6、AWS是Python開發人員最受歡迎的雲平台，其次才是Google Cloud Platform，Heroku，DigitalOcean 和Microsoft Azure。
7、在2018年，運維開發者數量明顯增加(與2017年相比增加了8個百分點)。在使用Python作為輔助語言的Python用戶中，運維已經取代了Web開發成為第一名。
8、PyCharm的專業版和社區版是最受歡迎的Python 開發工具。VS Code已從2017年的7%增加到2018年的16%，成為Python 開發的第二大最受歡迎的編輯器。
9、幾乎2/3的Python開發人員選擇Linux作為他們開發時的操作系統。
2. Python中怎麼用爬蟲爬
Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
3. python數據分析該怎麼入門呢
1.為什麼選擇Python進行數據分析？
Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為「偽代碼」，它可以使你只關心完成什麼樣的工作任務，而不是糾結於Python的語法。
另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用於數據分析及其他領域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數據平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對於有志於向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。
Python的眾多優點讓它成為最受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里雲等等。
3.數據分析流程
Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎後，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：
在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：
scikit-learn-適用Python實現的機器學習演算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習演算法。
Tensorflow-適用於深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。
5)可視化分析
數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：
Matplotlib-主要用於二維繪圖，它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。
Seaborn-是基於matplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。
從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。
4. python有沒有自動生成數據分析報告的包
從數據集開始，提取特徵轉化為有標簽的數據集，轉為向量。
拆分成訓練集和測試集，這里不多講，在上一篇博客中談到用StratifiedKFold()函數即可。在訓練集中有data和target開始。
5. Python 數據分析與數據挖掘是啥
數據分析和數據挖掘並不是相互獨立的，數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。但是如果要分析已有信息背後的隱藏信息，而這些信息通過觀察往往是看不到的，這是就需要用到數據挖掘，作為分析之前要走的一個門檻。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。
這里可以使用億信華辰一站式數據分析平台ABI，億信ABI融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。
6. 現在的Python的就業前景怎麼樣
Python應用區域廣泛，就業前景也是很不錯的：
1、Linux運維
Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，Python可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率；
2、Python Web網站工程師
Python的框架可以做網站，而且都是一些精美的前端界面，還有我們需要掌握一些數據的應用；
3、Python自動化測試
Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板；
4、數據分析
Python語言目前成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。
5、人工智慧
python也是初學者進入編程行業內最合適的選擇，受到了不少人的喜歡。
7. python有哪些數據分析和數據展現的模塊可以用
ipython：只是個notebook，但是很好用。。。
numpy
scipy :
pandas
matplotlib： python畫圖
nltk， gensim：nlp
statsmodels： 各種模型
scikit-learn： machine learning模塊，很全
8. Python是否有用於財務報表分析的庫
你確定是要 Python web 報表庫？
Web應用的話，建議你搜索一下 「JavaScript 報表庫」
不管你用的是Python還是別的語言，JavaScript都可以使用的。
9. Ruby和Python分析器是如何工作的
有兩種基本CPU profilers類型 – sampling profilers和tracing profilers。
tracingprofilers記錄您的程序所調用的每個函數，然後在最後列印出報告。 samplingprofilers採用更加統計化的方法 – 他們每隔幾毫秒記錄程序的堆棧情況，然後報告結果。
使用sampling profilers而不是tracing profilers的主要原因是sampling profilers的開銷較低。 如果每秒只抽取20或200個樣本，那不會花費多少時間。
而且它們非常有效率 – 如果您遇到嚴重的性能問題（比如80％的時間花費在1個慢速函數上），那麼每秒200個樣本通常就足以確定那個函數的問題所在了！
10. Python數據分析求解題
這題題目難以理解！！！