本文目录一览：
- 1、学习Python的前景怎么样 工作方向有哪些
- 2、Python能干什么，Python的应用领域
- 3、学Python都能做什么？ 很迷茫，想学又不知道能干什么
- 4、如何用python做一个设备运维软件
- 5、Python都是拿来做运维吗
学习Python的前景怎么样 工作方向有哪些
Python的就业方向主要分为五大块，分别是：
发展方向一：Linux运维
发展方向二：Python Web网站工程师
发展方向三：Python自动化测试
发展方向四：数据分析
发展方向五：人工智能
Python具体会涉及到的职业岗位主要有：
0、WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
1. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括NumpyPandasScipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
Python能干什么，Python的应用领域
Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
概括起来，Python 的应用领域主要有如下几个。
Web应用开发
Python 经常被用于 Web 开发。例如，通过 mod_wsgi 模块，Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 HTTP 服务器与基于 Python 的 Web 程序之间的通信。
不仅如此，一些 Web 框架（如 Django、TurboGears、web2py 等等）可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。
举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网，也是使用 Python 实现的。
操作系统管理、自动化运维开发
很多操作系统中，Python 是标准的系统组件，大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。
有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。
另外，Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用 .Net Framework。
通常情况下，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell 脚本。
游戏开发
很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块，而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比，Lua 的功能更简单，体积更小；而 Python 则支持更多的特性和数据类型。
编写服务器软件
Python 对于各种网络协议的支持很完善，所以经常被用于编写服务器软件以及网络爬虫。
比如说，Python 的第三方库 Twisted，它支持异步网络编程和多数标准的网络协议（包含客户端和服务器端），并且提供了多种工具，因此被广泛用于编写高性能的服务器软件。
科学计算
NumPy、SciPy、Matplotlib 可以让 Python 程序员编写科学计算程序。
以上都只是 Python 应用领域的冰山一角，总的来说，Python 语言不仅可以应用到网络编程、游戏开发等领域，还可以在图形图像处理、只能机器人、爬取数据、自动化运维等多方面展露头角，为开发者提供简约、优雅的编程体验。
学Python都能做什么？ 很迷茫，想学又不知道能干什么
从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫。
用Python写爬虫的教程网上一捉一大把，据我所知很多初学Python的人都是使用它编写爬虫程序，小到捉取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通常Python入门爬虫比较简单学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快就可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂程度差了很多倍。
Web 程序
除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。
人工智能(AI)与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
科学计算
Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。
如何用python做一个设备运维软件
Python开发的jumpserver跳板机
jumpserver跳板机是一款由Python编写开源的跳板机(堡垒机)系统，实现了跳板机应有的功能。基于ssh协议来管理，客户端无需安装agent。
企业主要用于解决：可视化安全管理
特点：完全开源，GPL授权
Python编写，Django开发框架，容易再次开发
实现了跳板机基本功能：认证、授权、审计。集成了Ansible、批量命令等。功能强大。
通俗点就是起到监控谁在服务器上做了什么操作等。录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等。
第三：Python开发的Magedu分布式监控系统
以自动化运维视角为出发点，自动化功能、监控告警、性能调优，结合saltstack实现自动化配置管理等内容进行了全方位的深入剖析。
企业主要用于解决：自动化监控常用系统服务、应用、网络设备等。分布式可监控更多服务器，分区域监控再汇总。Zabbix监控结合Python自定义监控脚本。
监控系统需求讨论：
监控常用系统服务、应用、网络设备等？一台主机上可监控多个不同服务、不同服务的监控间隔可不同？同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可不同？告警级别？数据可视化，如何做出简洁美观的用户界面？如何实现单机支持5000+机器监控需求？采取何种通信方式？主动、被动？
第四：Python开发的Magedu的CMDB
cmdb的开发需要包含三部分功能：采集硬件数据、API、页面管理。
企业主要用于解决：项目功能，采集硬件数据、Api、页面管理。统计资产，例如服务器存放位置，服务器上的账号等等。
执行服务的过程如下：服务器的客户端采集硬件数据，然后将硬件信息发送到API，API负责将获取到的数据保存到数据库中，后台管理程序负责对服务器信息的配置和展示。
第五：Python开发的任务调度系统
Python任务调度系统的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。
企业主要用于解决：通俗的理解，批量管理crontab定时任务。原理用户通过web页面设置任务，传输到任务调度系统服务器上的客户端，客户端收集数据反馈给服务器端，服务器端根据任务具体内容调度后端的集群服务器做定时任务。
一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个机器的多个进程中，依靠网络通信。想到这，就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统。
第六：Python运维流程系统
使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行。
企业主要用于解决：通俗点说就是规范运维的操作，加入审批，一步一步操作的概念。
是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流（即有向无环图或成为DAGs）的工具。这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。
这个平台拥有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力，并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面，该工具还提供了一个基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。
来个小总结
Python都是拿来做运维吗
当然不是！
运维只是Python的应用方向之一，实际上Python主要有下面这些方向：
1. 常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2. 科学计算
随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3. 自动化运维
这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4. 云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。
5. WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6. 网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7. 数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8. 人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
当然，除了以上的主流和前沿领域，Python还在其他传统或特殊行业起着重要的作用。
摘自：刘江的Python教程