大家好，关于Python真的没有用吗很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于普通人不建议学习python的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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Python真的没有用吗
谢谢邀请！很高兴回答这个问题，正好最近在做这方面的研究。
python有用没用，关键看你用在哪里。不可否认，随着学习python的人越来越多，python领域的就业竞争也越来越激烈。但我们应该知道，还有很多领域正是适合python发挥作用的地方，但往往被很多人忽略，其中最有价值的一个地方就是金融领域的量化投资。
量化投资是指通过数量化、模型化的方式及计算机程序进行投资并获取收益的交易方式。量化投资在海外已有30多年的历史，已占据市场70%的交易量。相比而言，国内量化投资仍处于刚刚起步的阶段，有着非常巨大的发展空间。目前市场对于量化人才处于奇缺状态，既懂金融交易，又懂计算机编程的人员凤毛麟角，是市场争抢的对象。
量化投资一直有各类基金在研究，但一直不瘟不火，也没多少产品推出来，直到2014年后突然火起来，目前面临前所未有的发展良机。量化投资大致经历了下面几个阶段：
1、2010年推出股指期货之前，量化投资体现不出优势，研究的人很少。
2、2010年--2013年，大盘处于熊市阶段，也没出现多少套利机会，而且这个时候关注资本市场的人也不多，但因为有了对冲手段，一小部分先知先觉的机构开始研究量化投资，在期现套利、股票阿尔法套利等方面应该也赚到些钱。
3、2014年--2015年9月，大盘经历暴涨暴跌，中间出现过分级基金套利、可转债套利、ETF套利、期现套利等一大波的套利机会，然后在大盘暴跌的时候有一部分量化对冲基金经受住了回撤的考验。量化投资在这一阶段得到快速的发展。
4、2015年9月--现在，由于市场需求不断扩大，量化投资面临前所未有的发展良机。
为什么用Python做量化
目前Python已经在量化投资领域占据了主流位置，从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。Python是一门全面与平衡的语言，既能满足系统应用的开发，又能满足数据统计分析等计算需求，尤其在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既精于计算又能保持极佳的性能。
在重视开发功率和科技不断开展的背景下，Python逐步得到越来越多的亲睐。相比其他语言，python有很大的优势：
（一）Python的通用性
Python的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了许多选择：Python可用于体系操作，Web开发，服务器管理东西，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用Python完结项目。
（二）教育的推进
教育部考试中心于2017年10月11日发布了“关于全国核算机等级（NCRE）体）系调整”的告诉，决定自2018年3月起，在核算机二级考试加入了“Python语言程序设计”科目。目前部分省信息技术课程改革方案已经出台，Python断定进入省级信息技术高考，从2018年起诸多省级信息技术教材编程言语将会从vb更换为Python。
（三）大企业的赞助
2006年Python得到了Google的鼎力相助，并且从那以后Google的许多渠道和应用都使用了Python。Google他们为使用Python创建了大量的指南和教程。在开发者的范畴，Google持续贡献了大量的文档和支持东西，并一直在为Python免费做广告
（四）大数据的兴起和发展
大数据的兴起和发展有力的助推Python的发展，而且Python被成功的运用到人工智能、机器学习等各种高科技中。同时Python在分析和处理数据的过程中非常便捷容易，间接的也解决了大数据的一些问题。
展望未来，在金融科技的落地方向上，量化投资、大数据的Quantamental、精准画像、自然语言处理等依然会是焦点，势必吸引越来越多的关注及资源。量化投资和Python这两个词是当下的焦点。
在金融领域的量化投资、智能投顾、信用评级、新闻监控、舆情分析等多个方向上，目前已经大量使用了相关技术和算法，并且融合的程度在不断加深。与其他领域相比，金融领域的算法应用有其自身的特点：一是信息的来源多、部分数据非结构化；二是在不同的应用场景甚至策略之间，所适用算法的差异较大，例如投资交易的量化策略、智能投顾中的用户画像、新闻处理中的自然语言处理和大数据，都涉及了不同大类的算法；三是投资中各个影响因素之间的逻辑关系复杂化和模糊化；此外，很多金融问题不是单目标优化的，也不是封闭的信息集。在这种场合，python都是最适合和最优秀的语言。
选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要，如果选错了，你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作，反而会弄得一堆麻烦。目前我们专栏课程正推出python量化投资应用开发培训。特聘业界知名专家“量化大橙子”老师主讲大橙子老师本硕毕业于北京大学，具有多年量化投资从业和培训经验，专注于python应用开发、金融衍生品交易、投资策略开发等领域，从事多项量化投资和金融大数据研究项目，精通python、Java、SAS等编程语言和统计分析工具。通过专栏课程的学习，助您切换人生跑道，早日走上巅峰。
自学了半个月python，感觉没用，怎么办
找对方法很重要，在学习的过程中很多人都会有学半天啥都没学会的感觉的，重点是看看能不能继续坚持往下学，因此，你现在就要想清楚是放弃还是继续。
如果选择继续学习，那就换一种学习模式，不知道你目前是怎么自学的，但是我建议自学还是找视频教程来学习比较好，一来你可以看老师的演示操作，二来自己可以跟着动手实践，如果有错误的地方也更容易第一时间发现问题。
如果你本身就是在看视频教程来自学，却学了没啥用的话，可能是找的视频教程不适合你，你可以再多看看其他视频教程，总有能让你学会的一套视频教程。
python学习路线图
给你一份python学习路线图，对照着图内的知识架构逐步学习，希望能够帮到你
如果需要视频教程也可以找我，都可以免费分享给你
为什么都不建议将Python作为主语言，是伪需求吗
需求小
今年刚毕业，我自己主要的技术栈也是python。某一天我去参加了学校的招聘会，会场大概有100人，结果有个疯子扔了块砖进来了，砸到了90个java，8个前端和另外一个python的。
别看现在python炒上了天，真正工作吃香的还是java或者前端。毕竟语言特性摆那里，公司用java又快又稳不香吗？前端的话是刚需。python可有可无，掌握的话可以作为一个加分项。
所以如果你是想面向offer编程的话，做一个研发，推荐你还是老老实实学习java或者cpp或者前端。已经学了python的也不用担心，会python还是有一定的好处的。
如果你想做运维类的工作，那么python就足矣，但是最好在毕业之前能混两三个实习最好。
割韭菜说实话python还是挺好用的，但是真的没有广告说的那么神乎其乎。之所以有那么多铺天盖地的python广告就是利用了python简洁、入门快的特点作为噱头去割韭菜。
不是吧不是吧，你不会以为requests就能做一个爬虫工程师了吧？
不是吧不是吧，你不会以为会用flask或者django写点东西出来就能找到工作了吧？
永远不要指望以python作为地基，python只能作为其他静态语言锦上添花的点缀，如果你是985科班的你就当我在放屁。普通人的话你还是老老实实将python作为第二语言吧。
春招以上所说绝对是个人的肺腑之言。作为一个曾经的头铁少年，曾坚信我大python天下第一。但当自己参与到激烈的秋招春招的时候，才知道java遍地跑、python少又少。既然python这么好学，会一门静态语再来学岂不是易如反掌？当然我最后凭借着python拿到了两份offer，一份入职后是要转java后端的，一份是爬虫。由于爬虫学得好，牢饭吃得饱，我到底还是得变成一个javaer，早知如此，何不当初一开始就选择java呢？
面向研发工作的不要把python作为第一语言（重点大学大佬除外）！！！
面向研发工作的不要把python作为第一语言（重点大学大佬除外）！！！
面向研发工作的不要把python作为第一语言（重点大学大佬除外）！！！
37岁学python靠谱吗
37岁学Python不靠谱。虽然Python语言比较简单容易学习，而且使用范围也很广，但是需要看基础还有年龄。37岁非计算机专业的人一点基础也没有的话，不建议学习Python，因为不仅稿费时间，学习效果也有限。实在要更改工作或者为了其他目的，可以学习，但是不建议。
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