‘壹’ python用什么开发平台 知乎
1、首先作为学生，可以通过e邮箱申请到Jetbrains全家桶，即便无法获取授权，pycharm的community版本免费并且功能足够
2、对于pycharm，可以方便快捷地切换python不同版本的解释器，甚至可以安装相同版本的python解释器配置不同的开发环境，这可以解决有些包之间冲突的情况，也可以针对有些框架按需装包；并且pycharm内置包管理，可以免去pip或者conda方式管理包。
3、pycharm这个IDE的颜色方案、拼写补全、函数联想、函数跳转源代码、断点调试及debug等功能都让我用的十分顺手。
总之我现在的工作流程就是，先用对我需要的功能进行设计，而后在ipython界面下设计调试每个功能模块，调试成功后放到pycharm中组合起来，写成脚本文件，最后用pycharm做调试形成成品。
‘贰’ 自学python多久找到工作 知乎
取决于你的学习效果和找的职位要求。
一般要到掌握基本语法，了解常见的标准库，及一些附加的知识比如前端，数据库，linux基本操作之类的。
‘叁’ 学python好还是java好 知乎
因人而异、因情况而已
如果学python好，那么Java不久完蛋了？
如果学java好，那么python就完蛋了
二者各有所长，不能问这种问题啦。
‘肆’ python 和 r 的区别 知乎
有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。
Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显着性提升。
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。
做过几个实验：
1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconctor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~）
2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。
3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~。pyplot 的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。
总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。 而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
但世上本没有最好的软件或程序，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说，如果能把R和Python相结合，就更好不过了，很早看过一篇文章——让R与Python共舞，咱们坛子里有原帖，就不多说了，看完会有更多启发。
BTW： 如果之前没有学过R，可以先学Python然后决定是不是学R，如果学了R，学Python的时候会更快上手。
‘伍’ 知乎上回答过于用python可以做那些有趣的东西
写过一个把图片转成字符图的小程序
工作原理：利用字符来表示像素，代替图案。
具体步骤：
1.读入图片，将其转化为灰度图片
2.逐行扫描像素点，转化为对应的字符。
实施细节：
1.找朋友做了所有键盘上的字符的图片，白色背景，写了个代码统计个字符显示出来后，黑色区域有多少，和整体作对比，计算“灰度值”，然后分出灰度阶数，选择对应字符。最后确定8个字符，对应8个灰阶。
2.字符在显示的时候长宽比不是一比一的，所以输入图片要首先经过调整，这里就是简单的高度除以2。
3.用了PIL库
‘陆’ python的框架有哪些 知乎
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1. Django。如楼上所说，是一个全能型框架。目前 Django 的使用面还是很广的，有学习的价值，但是不建议初学者学习，因为要学习的东西太多了，一下子难以吸收会失去兴趣。当然，Django 的目的是为了让开发者能够 快速 地开发一个网站，它提供了很多模块，其中我最喜欢的就是 admin 模块，your.site.com/admin 就进入了网站的后台（内置的哦~）方便地对数据进行操作，等等。。。。因此，如果对 Django 熟悉的话，papapa 一下子就写好一个网站的原型了。
2. Tornado。传说中性能高高的框架。Tornado 是一个很好的框架，支持异步处理的功能，这是它的特点，其他框架不支持。另外一点是，Tornado 的设计似乎更注重 RESTful URL。但 Tornado 提供了网站基本需要使用的模块外，剩下的则需要开发者自己进行扩展。例如数据库操作，虽然内置了一个 database 的模块（后来独立出去了，现在叫做 torndb，bdarnell/torndb · GitHub）但是不支持 ORM，快速开发起来还是挺吃力的。如果需要 ORM 支持的话，还需要自己写一层将 SQLAlchemy 和 Tornado 联系起来，而且这里还有一个坑。
BTW：知乎就是基础 Tornado 开发的。
3. Bottle。Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 Web 框架。但是 Bottle 似乎落寞了。我觉得跟他的 API 设计有关系。个人认为 Bottle 使用起来不那么顺手，因此也用得少。这里不做太多介绍。
4. web.py。也是很轻的一个框架，使用不多，也不做介绍。
5. web2py。我看楼上都没有对这个框架做介绍。这个框架是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的，兼容 GAE 。性能据说很高，曾经用他来做自己的主页，感觉也还不错。缺点同样是对扩展支持不太好，需要自己进行扩展。
6. Quixote。着名的 豆瓣 就是基于 Quixote 开发的。跟上面几个框架不同，Quixote 的路由会有些特别。另外 Quixote 的性能据说也好。
‘柒’ python怎么成为高手 知乎
我个人比较推崇limodou. 谦虚, 有实力, 爱分享, 这些标签让李大哥在Python界口碑一直很好, 另外, 他的ulipad, 一直是很多python初学者最喜欢用的编辑器. Uliweb也是很优秀的web框架 国内还有很多人,
‘捌’ 知乎的服务是用python写的吗
是的，使用的python下的tornado框架，具体参考
https://www.hu.com/question/19558038
‘玖’ 知乎日报 python怎么上手
其实python非常适合初学者入门，上手很容易。
我就是完全通过网上资源学了python的。
最大的是3点经验：
1.找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。
2.去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。
3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。