Python作為一門編程語言，近幾年借著人工智能發(fā)展勢頭迅猛。學完Python后可以選擇以下幾個方向。
1、后臺服務端。這個現(xiàn)在一般都跟全棧掛鉤，也就是所謂的通吃前后端。從事這個方向學完Python基礎后還需要學習前端知識，數(shù)據(jù)庫知識，Linux系統(tǒng)相關知識，做后臺的幾乎都得會用Linux系統(tǒng)。學完這些后就開始學習Flask，Django和Tornado等后端框架。
2、數(shù)據(jù)分析。這個是當前較火的一個方向。學完Python基礎后還需要學習numpy、pandas、matplotlib這三個庫以及scipy等數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析庫，當然這個方向還必須具備一些數(shù)學知識。
3、自動化運維。這個方向除了Python基礎外還必須掌握Linux系統(tǒng)，一般都是做Linux運維，這個方向對Linux系統(tǒng)的學習要求會高很多。
4、人工智能方向。這個方向是目前Python大火的主要原因。但是這個方向不僅僅需要Python基礎，更需要學各種算法，而且對數(shù)學要求也很高。熟悉算法后開始學習各種人工智能相關庫。這個方向能細分出很多方向，例如計算機視覺，NLP等，要從事哪個就學與哪個相關的算法和實用庫。
學Python后有很多方向可選，首先選好方向，然后繼續(xù)學習該方向所需要具備的技能，通過做項目指引學習，漸漸地也就能達到工作要求了。當然工作了也不能停止學習，編程是一個需要持續(xù)學習的活。加油！
其實學完python之后可以做的工作非常多。這里僅列舉幾個小例子供題主參考。
可以干的工作：
1、建筑隊搬磚
2、農村放羊，割草
3、酒店當保安
。。。
其他可以干的工作就不一一列舉了，畢竟學python的出路挺廣的。
說實話，這個問題很難回答，我以我自己為例，講述一下自己是如何學Python的。
1、學習的背景，本人以前是搞運維工作的，難免會遇到一些要求“自動化管理”的問題，于是對Python有了一些基本的需求。
2、后來又一個大問題就是要求設計一個Linux網(wǎng)關，能管理內網(wǎng)的1000多臺終端電腦，而且還要終端的IP和Mac地址綁定，防止IP沖突，同時呢，還能夠智能化選擇出口線路，訪問聯(lián)通的網(wǎng)站就走聯(lián)通的出口，訪問電信的就走電信的出口。這時候，Python就有用武之地了。但是，此時，自己的Python還沒有入門，所以用了半年的時候，一直在看《Python核心編程（第二版）》這本書，把書中的代碼都敲了一遍，發(fā)現(xiàn)并修正了很多錯誤。
3、等到自己的Python入門之后，就開始結合著自己以前的html知識，就使用flask框架做了一個使用web方式管理的網(wǎng)關。
所以，想我們這樣自學Python的人，是因為有需求了，才學習。如果你是自己學習Python編程，那么建議你從numpy、scipy、matlab等基礎的科學庫開始做起。同時，在學習的過程中一定要多涉獵點其他的知識，興趣要廣泛越好。
最后結合自己的能力愛好，讓Python帶你飛翔。
python學完可以做什么？題主應該才學完python基礎吧，作為一門全場景的編程語言，python的應用范圍非常廣泛，下面我分5個方面簡單介紹一下，感興趣的朋友可以嘗試一下：
數(shù)據(jù)處理
日常工作中我們一定牽扯到處理excel、txt、json等文件，如果數(shù)據(jù)量大且操作復雜，手動處理起來會非常繁瑣，還好python針對這些文件的處理提供了一個非常實用的處理庫—pandas，內置大量函數(shù)和類型（DataFrame），只需簡單幾行代碼即可快速加載處理數(shù)據(jù)，如果你工作中需要反復處理一些文件數(shù)據(jù)，可以使用一下這個模塊，簡單而又高效，可以明顯提高工作效率：
機器學習
機器學習是目前一個非?；鸬难芯款I域，由于入門門檻高且需要一定數(shù)學基礎，許多開發(fā)者望而卻步，還好python針對機器學習提供了一個非常實用的學習庫—scikit-learn，內置大量機器學習算法（回歸、分類、聚類等），只需簡單幾行代碼即可快速構建一個學習模型，如果你對機器學習感興趣，又苦于找不到好的學習工具，可以使用一下這個模塊，非常不錯，當然，tensorflow等開源框架也非常合適：
web開發(fā)
web開發(fā)是當前一個非常重要的開發(fā)領域，日常生活中所見的各種網(wǎng)站都需要后臺支持，python針對web開發(fā)提供了非常多的開源框架，輕量級的flask、tornado，重量級的django，都可以快速構建一個網(wǎng)站，如果你需要開發(fā)一個屬于自己的web系統(tǒng)，又找不到合適的框架可用，可以學習一下這幾個模塊，非常不錯，也非常容易掌握：
網(wǎng)絡爬蟲
日常生活中我們可能需要從網(wǎng)絡獲取大量數(shù)據(jù)，如果只是復制黏貼，費時費力，還不利于數(shù)據(jù)規(guī)整，還好python針對網(wǎng)絡等數(shù)據(jù)的獲取提供了一個非常實用的框架—scrapy，只需簡單幾行代碼即可快速構建一個爬蟲程序，如果你近期需要從網(wǎng)絡獲取大量數(shù)據(jù)，而又找不到合適的利用工具，可以學習一下這個框架，簡潔而又高效：
游戲開發(fā)
日常閑暇中我們可能需要開發(fā)一些小型游戲，如果從零去學習相關工具或框架會非常麻煩，還好python針對小型游戲開發(fā)提供了一個非常實用的開發(fā)平臺—pygame，內置大量組件和容器，只需少量代碼即可快速構建一個小型游戲，如果你想開發(fā)一個屬于自己的小型游戲，又找不到合適的開發(fā)工具，可以學習一下這個模塊，非常簡單高效：
當然，除了以上5個方面，python還有許多其他應用，運維、測試、樹莓派等都有廣泛涉及，網(wǎng)上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
Python培訓完能找到工作嗎？這個話題也是比較熱門的話題，今天咱們就來說一下有關Python的就業(yè)問題。
IT培訓行業(yè)最近幾年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的比較迅速，軟件行業(yè)也是比較吃香，參加培訓和學習的小伙伴也是比較多，很多人參加學習和培訓后無法就業(yè)。Python培訓完的就業(yè)數(shù)據(jù)確實不佳，炒的火的概念往往可能是以后的發(fā)展趨勢，當下如果想在這個方向解決就業(yè)問題確實挺難。下面咱們分析以下幾點。
互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，培訓機構炒作概念
Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用于獨立的、大型項目的開發(fā)。
現(xiàn)在培訓機構所能教授的都是入門級別，偏向于網(wǎng)絡爬蟲，簡單的數(shù)據(jù)分析。這些內容在找工作的時候確實很難找。也希望大家能夠理智一些，在這里給大家說是不是Python不好而是Python當下確實比較難以找工作。
2020年由于疫情原因，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都相繼倒閉，就業(yè)形勢比較嚴峻。希望大家能理性選擇培訓，你要選擇的是能就業(yè)，而不是炒作概念的。
招聘行業(yè)的數(shù)據(jù)也是一個比較大的方向
下面這張圖來自BOSS直聘網(wǎng)站，請看圖：IT互聯(lián)網(wǎng)招聘數(shù)據(jù)，熱門職業(yè)
看一則有關螞蟻金服的PYthon招聘：招聘數(shù)據(jù)內容比較嚴格
關于培訓能不能找到工作就業(yè)，現(xiàn)在來看以及現(xiàn)在行業(yè)的數(shù)據(jù)，Python確實很難就業(yè)，這是自己的話，有錯誤大家可以指正，一定虛心接受，歡迎大家一起討論。
作為一名IT從業(yè)者，同時也是一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，當前Python語言的應用場景還是非常多的，可以用于Web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能開發(fā)和嵌入式開發(fā)等場景，而且由于Python語言自身的耦合能力比較強，Python語言的應用場景也可以根據(jù)需要進行擴展，這也是Python語言的一個重要特點。由于當前大數(shù)據(jù)和人工智能技術的發(fā)展勢頭比較強勁，所以Python語言的上升趨勢也比較明顯。
對于初學者來說，在學習完基本的Python語法之后，下一步的應用方向，需要根據(jù)自身所處的環(huán)境和發(fā)展規(guī)劃來決定，另外還需要考慮到自身的知識結構和能力特點。
如果自身具有扎實的數(shù)學基礎，那么可以考慮向大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，此時需要進一步學習大數(shù)據(jù)技術體系的相關內容，重點在于大數(shù)據(jù)平臺的學習。目前大數(shù)據(jù)領域的崗位需求量還是比較大的，涉及到大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)運維等崗位，隨著大數(shù)據(jù)技術的逐漸落地應用，未來大數(shù)據(jù)領域的發(fā)展機會還是比較多的。初學者可以從Hadoop、Spark平臺開始學起，學習的過程中要注重多做實驗。
如果自身的學習能力比較強，而且具有一定的實驗環(huán)境支撐（數(shù)據(jù)中心），那么可以考慮向人工智能方向發(fā)展。當前人工智能領域是熱點領域，大量的行業(yè)資源都在向人工智能領域匯集，人工智能領域本身也將成為一個創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)的熱點領域。學習人工智能技術，可以從機器學習方向開始，在這個過程中，還應該重視人工智能平臺的學習和應用。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領域，我會陸續(xù)寫一些關于互聯(lián)網(wǎng)技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言，或者私信我！
師傅領進門，修行在個人。看你自己是否能夠舉一反三，是否掌握了編程的自學能力。如果只記住了老師教的知識點，學得再多也不夠用。如果學會了怎樣查找資料，看文檔，學會了自己找答案。你在寫程序解決實際問題時，就一直處于學習中，寫得越多，你就進步越快。
你應該問你自己，當初是為了什么學爬蟲。
其實任何一門編程語言都可以讓計算機做所有能做的事，但是不同語言解決同一個領域的成本是不同的，這跟各自語言生態(tài)有關。就目前來看，python語言生態(tài)在以下這些領域是比較擅長的：自動化腳本，網(wǎng)絡爬蟲，數(shù)據(jù)處理與分析，機器學習，web開發(fā)等。
謝謝邀請。這個問題很簡單。python主要涉及領域有三個方面。
1. 做 web開發(fā)
2. 寫腳本。
3.數(shù)據(jù)科學（數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，機器學習等等）
當然python還能做好多東西，只不過每門語言都有自己的特點，主要看自己選擇用那種語言。
最后啰嗦一點，不要太過于糾結選擇哪門語言。當你熟悉一種語言的時候，學習其他語言就狠容易。
這里最重要的事是要付出努力，認真去學，不要半途而廢，有太多人剛在門口徘徊，就選擇放棄了。其實沒有那么難，尤其一些無所事事的大學生，整天閑的就剩打游戲的，勸你們去為學習花費些時間。不要在別人找到工作時，才突然感覺慌亂。
