大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python比较好的教程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python比较好的教程的解答，让我们一起看看吧。
用Python能做哪些事情？
除了 和硬件底层接口编程，比如驱动程序和操作系统以外，python 从功能上说，可以做其它编程语言能做的所有事。
现在一般应用的场合有，学习算法，网站后台，爬虫，图形界面开发，服务器运维等。
python 尤其适合快速原型开发。 相对于c和java 做同样功能的程序，用python 编程速度更快，需要的人力更少。但是编出来的程序，相对于 c或Java,占用更长的计算时间。
所以python 更适合于 人力成本 大于 计算 成本的场合，比如 算法研究和验证，产品 原型验证，运维程序开发，如果要大规模部署到服务器上，一般会将python 程序 改写为 c或j***a 以提供计算速度，降低计算成本。
Python作为一门胶水语言，其实能做的事非常多，下面我简单介绍一下，分为八个方面，主要内容如下：
Python提供了大量用于数据处理和科学计算的库，像numpy,scipy,pandas等，对于矩阵计算、线性代数等，numpy可以快速计算并得到结果，pandas内置的DataFrame类型可以快速处理各种常见的文件，像CSV，Excel，JSon等，是数据分析的利器，在数据处理中经常使用：
Python数据可视化库也非常丰富，除了经常使用的matplotlib外，还有许多其他可视化库，像seaborn，pyecharts等，绘制的图形种类更丰富，更漂亮，代码量也更少，非常容易学习，对于日常作图制表来说，是一个非常不错的选择：
现在机器学习正火，其实Python里面也有现成的机器学习模块可供学习—scikit-learn，对于常见的机器学习算法，像分类、回归、聚类、降维等，这个模块都有现成的代码可直接使用，非常方便，对于想入门机器学习的朋友来说，这是一个非常不错的选择：
神经网络起源应该比较早了，目前在图像领域应用比较广泛，Python也有现成的神经网络模块可供使用，比较有名的就是谷歌开源的tensorflow，可以快速构建神经网络模型，并支持GPU计算，对于科研人员来说，是一个非常不错的选择，当然，除此之外，还有更高级的theano，keras等，使用也非常方便：
对于想快速获取股票财经数据的朋友来说，Python也有现成的模块可供使用—tushare，一个免费、开源的财经数据接口包，可以快速获取国内股票数据，而且自动整合了数据爬取、清洗到加工的过程，使用起来非常不错，对于金融分析人员来说，是一个非常不错的工具：
先来介绍一下，Python，是一种广泛使用的高级编程语言，属于通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。作为一种解释型语言，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大[_a***_]或者关键词）。相比于C++或J***a，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。而它所应用到领域和它能所做的事就更多了。
Python为Web开发提供了许多选择：
包索引还有更多的库：
Python广泛用于科学和数字计算：
Python是一门用于教学编程的优秀语言，无论是入门级还是高级课程。
该Tk的 GUI库包括在Python的大多数二进制分发。
一些可在多个平台上使用的工具包可单独购买：
还提供特定于平台的工具包：
网络爬虫：主要用于网络爬取数据；
数据处理：本地数据处理或大数据处理；
web服务：django网络；
人工智能：机器学习，神经网络相关。
到此，以上就是小编对于python比较好的教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python比较好的教程的1点解答对大家有用。
