python会计应用场景

网页开发数据分析，特别是金融数据网站数据抓取自动化运维一些插件制作

Web开发一直是Python比较重要的应用场景之一，Python、PHP和Java也是传统Web开发的三大解决方案。Python与Java相比具有开发周期短和调整方便的优势，但是Java语言在扩展性和性能方面，具有一定的优势。PHP在目前Web开发领域占据着较大的开发份额，Python与PHP相比，优点在于代码的灵活性，而PHP则有健全的Web开发生态，平台兼容性做得非常好。Python在大数据和人工智能领域的广泛应用是近些年来Python语言取得快速成长的关键因素，Python广泛应用在大数据应用开发和大数据分析领域，另外大数据运维也可以使用Python语言，相信在大数据落地应用的过程中，Python语言的使用范围将不断扩大。Python在人工智能领域的应用涉及到自然语言处理、计算机视觉和机器学习等几个领域，虽然人工智能尚处在行业发展的初期，但是未来人工智能领域的发展潜力还是非常大的，这也会带动Python语言全面拓展自身的应用边界。Python在嵌入式领域的应用使得Python语言打通了整个物联网开发体系，从设备、网络、平台到分析和应用，整个物联网开发体系都可以采用Python语言来完成功能开发，相信在5G通信的推动下，未来Python在物联网领域的应用前景也非常值得期待。

python的应用范围有以下几方面：网络应用程序Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。使用Python语言编写的Gunicorn作为Web服务器，也能够运行Python语言编写的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程序之间的沟通。一些Web框架，如Django、Pyramid、TurboGears、Tornado、web2py、Zope、Flask等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。Python对于各种网络协议的支持很完善，因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步在线编写程序和多数标准的网络协议，并且提供了多种工具，被广泛用于编写高性能的服务器软件。另有gevent这个流行的第三方库，同样能够支持高性能高并发的网络开发。GUI开发Python本身包含的Tkinter库能够支持简单的GUI开发。但是越来越多的Python程序员选择wxPython或者PyQt等GUI包来开发跨平台的桌面软件。使用它们开发的桌面软件运行速度快，与用户的桌面环境相契合。通过PyInstaller还能将程序发布为独立的安装程序包。操作系统在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版和MacOSX都集成了Python，可以在终端机下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，比如Ubuntu的Ubiquity安装器、RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器。在RPM系列Linux发行版中，有一些系统组件就是用Python编写的。GentooLinux使用Python来编写它的Portage软件包管理系统。Python标准库包含了多个调用作业系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包，Python能够访问Windows的COM服务及其它WindowsAPI。使用IronPython，Python程序能够直接调用.NetFramework。科学计算NumPy、SciPy、Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。有些公司会使用Scons代替make构建C++程序。很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python，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。很多游戏，如EVEOnline使用Python来处理游戏中繁多的逻辑。YouTube、Google、Yahoo!、NASA都在内部大量地使用Python。OLPC的作业系统Sugar项目的大多数软件都是使用Python编写。

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！1.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Pythonweb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。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Numpy\Pandas\Scipy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”、“DualThrust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、Enthoughtlibrarys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LuaorC++，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。10.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！

1、可以用来处理数据，进行更深层次的数据分析

会计财务都离不开和数据打交道，而且每天有大量重复性工作，所以学习Python最大的用处是：释放大部分人力对数据的处理，解放重复劳动性工作。

2、评估预算的时候，快速数据对比

学会python操作excel，然后可能学一学科学计算的第三方库就差不多了。

3、节约工作时间

学用编程的方式完成重复的工作，解放自己的时间，可以早点下班。工作用编程去做，python速度快效率高。

4、提高自己的核心竞争力

在财务信息化，电算化的趋势，有很多的新的技术出现，比如hr机器人，财务机器人，智能审单机器人。

5、多一项谋生技能

掌握了一个技能工具，有了一种思维习惯。多了一种获取信息，处理信息的方式，面对问题多了一个选择。

对于想要学习Python的同学来说，最该了解的就是其应用领域有哪些了，只有了解之后才能明确自己的目标，快来看看Python的应用领域都有哪些吧：

1、云计算

PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

2、Web前端开发

Python相比php、ruby的模块化设计，非常利于功能扩展，多年来形成了大量优秀的web开发框架，且在不断迭代。

目前优秀的全栈框架有django、框架flask、都继承了python简单、明确的风格，开发效率高，易维护，与自动化运维结合性较好。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。