python監控流量

Ⅰ 如何安裝網路流量監控工具vnStat和vnStati

下面是按功能劃分的命令名稱。
監控總體帶寬使用――nload、bmon、slurm、bwm-ng、cbm、speedometer和netload
監控總體帶寬使用（批量式輸出）――vnstat、ifstat、dstat和collectl
每個套接字連接的帶寬使用――iftop、iptraf、tcptrack、pktstat、netwatch和trafshow
每個進程的帶寬使用――nethogs
1. nload

nload是一個命令行工具，讓用戶可以分開來監控入站流量和出站流量。它還可以繪制圖表以顯示入站流量和出站流量，視圖比例可以調整。用起來很簡單，不支持許多選項。
所以，如果你只需要快速查看總帶寬使用情況，無需每個進程的詳細情況，那麼nload用起來很方便。
$ nload

安裝nload：Fedora和Ubuntu在默認軟體庫裡面就有nload。CentOS用戶則需要從Epel軟體庫獲得nload。
# fedora或centos $ yum install nload -y # ubuntu/debian $ sudo apt-get install nload

2. iftop
iftop可測量通過每一個套接字連接傳輸的數據；它採用的工作方式有別於nload。iftop使用pcap庫來捕獲進出網路適配器的數據包，然後匯總數據包大小和數量，搞清楚總的帶寬使用情況。
雖然iftop報告每個連接所使用的帶寬，但它無法報告參與某個套按字連接的進程名稱/編號（ID）。不過由於基於pcap庫，iftop能夠過濾流量，並報告由過濾器指定的所選定主機連接的帶寬使用情況。
$ sudo iftop -n

n選項可以防止iftop將IP地址解析成主機名，解析本身就會帶來額外的網路流量。

安裝iftop：Ubuntu/Debian/Fedora用戶可以從默認軟體庫獲得它。CentOS用戶可以從Epel獲得它。
# fedora或centos yum install iftop -y # ubuntu或 debian $ sudo apt-get install iftop

3. iptraf
iptraf是一款互動式、色彩鮮艷的IP區域網監控工具。它可以顯示每個連接以及主機之間傳輸的數據量。下面是屏幕截圖。

$ sudo iptraf

安裝iptraf：
# Centos（基本軟體庫） $ yum install iptraf # fedora或centos（帶epel） $ yum install iptraf-ng -y # ubuntu或debian $ sudo apt-get install iptraf iptraf-ng

4. nethogs
nethogs是一款小巧的"net top"工具，可以顯示每個進程所使用的帶寬，並對列表排序，將耗用帶寬最多的進程排在最上面。萬一出現帶寬使用突然激增的情況，用戶迅速打開nethogs，就可以找到導致帶寬使用激增的進程。nethogs可以報告程序的進程編號（PID）、用戶和路徑。
$ sudo nethogs

安裝nethogs：Ubuntu、Debian和Fedora用戶可以從默認軟體庫獲得。CentOS用戶則需要Epel。
# ubuntu或debian（默認軟體庫） $ sudo apt-get install nethogs # fedora或centos（來自epel） $ sudo yum install nethogs -y

5. bmon
bmon（帶寬監控器）是一款類似nload的工具，它可以顯示系統上所有網路介面的流量負載。輸出結果還含有圖表和剖面，附有數據包層面的詳細信息。

安裝bmon：Ubuntu、Debian和Fedora用戶可以從默認軟體庫來安裝。CentOS用戶則需要安裝repoforge，因為Epel裡面沒有bmon。
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install bmon # fedora或centos（來自repoforge） $ sudo yum install bmon

bmon支持許多選項，能夠製作HTML格式的報告。欲知更多信息，請參閱參考手冊頁。
6. slurm
slurm是另一款網路負載監控器，可以顯示設備的統計信息，還能顯示ASCII圖形。它支持三種不同類型的圖形，使用c鍵、s鍵和l鍵即可激活每種圖形。slurm功能簡單，無法顯示關於網路負載的任何更進一步的詳細信息。
$ slurm -s -i eth0

安裝slurm
# debian或ubuntu $ sudo apt-get install slurm # fedora或centos $ sudo yum install slurm -y

7. tcptrack
tcptrack類似iftop，使用pcap庫來捕獲數據包，並計算各種統計信息，比如每個連接所使用的帶寬。它還支持標準的pcap過濾器，這些過濾器可用來監控特定的連接。

安裝tcptrack：Ubuntu、Debian和Fedora在默認軟體庫裡面就有它。CentOS用戶則需要從RepoForge獲得它，因為Epel裡面沒有它。
# ubuntu, debian $ sudo apt-get install tcptrack # fedora, centos（來自repoforge軟體庫） $ sudo yum install tcptrack

8. vnstat
vnstat與另外大多數工具有點不一樣。它實際上運行後台服務/守護進程，始終不停地記錄所傳輸數據的大小。之外，它可以用來製作顯示網路使用歷史情況的報告。
$ service vnstat status * vnStat daemon is running

運行沒有任何選項的vnstat，只會顯示自守護進程運行以來所傳輸的數據總量。
$ vnstat Database updated: Mon Mar 17 15:26:59 2014 eth0 since 06/12/13 rx: 135.14 GiB tx: 35.76 GiB total: 170.90 GiB monthly rx | tx | total | avg. rate ------------------------+-------------+-------------+------------- Feb '14 8.19 GiB | 2.08 GiB | 10.27 GiB | 35.60 kbit/s Mar '14 4.98 GiB | 1.52 GiB | 6.50 GiB | 37.93 kbit/s ------------------------+-------------+-------------+------------- estimated 9.28 GiB | 2.83 GiB | 12.11 GiB | daily rx | tx | total | avg. rate ------------------------+-------------+-------------+------------- yesterday 236.11 MiB | 98.61 MiB | 334.72 MiB | 31.74 kbit/s today 128.55 MiB | 41.00 MiB | 169.56 MiB | 24.97 kbit/s ------------------------+-------------+-------------+------------- estimated 199 MiB | 63 MiB | 262 MiB |

想實時監控帶寬使用情況，請使用"-l"選項（實時模式）。然後，它會顯示入站數據和出站數據所使用的總帶寬量，但非常精確地顯示，沒有關於主機連接或進程的任何內部詳細信息。
$ vnstat -l -i eth0 Monitoring eth0... (press CTRL-C to stop) rx: 12 kbit/s 10 p/s tx: 12 kbit/s 11 p/s

vnstat更像是一款製作歷史報告的工具，顯示每天或過去一個月使用了多少帶寬。它並不是嚴格意義上的實時監控網路的工具。
vnstat支持許多選項，支持哪些選項方面的詳細信息請參閱參考手冊頁。
安裝vnstat
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install vnstat # fedora或 centos（來自epel） $ sudo yum install vnstat

9. bwm-ng
bwm-ng（下一代帶寬監控器）是另一款非常簡單的實時網路負載監控工具，可以報告摘要信息，顯示進出系統上所有可用網路介面的不同數據的傳輸速度。
$ bwm-ng bwm-ng v0.6 (probing every 0.500s), press 'h' for help input: /proc/net/dev type: rate / iface Rx Tx T ot================================================================= == eth0: 0.53 KB/s 1.31 KB/s 1.84 KB lo: 0.00 KB/s 0.00 KB/s 0.00 KB------------------------------------------------------------------------------------------------------------- total: 0.53 KB/s 1.31 KB/s 1.84 KB/s

如果控制台足夠大，bwm-ng還能使用curses2輸出模式，為流量繪制條形圖。
$ bwm-ng -o curses2

安裝bwm-ng：在CentOS上，可以從Epel來安裝bwm-ng。
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install bwm-ng # fedora或centos（來自epel） $ sudo apt-get install bwm-ng

10. cbm：Color Bandwidth Meter

這是一款小巧簡單的帶寬監控工具，可以顯示通過諸網路介面的流量大小。沒有進一步的選項，僅僅實時顯示和更新流量的統計信息。
$ sudo apt-get install cbm

11. speedometer
這是另一款小巧而簡單的工具，僅僅繪制外觀漂亮的圖形，顯示通過某個介面傳輸的入站流量和出站流量。
$ speedometer -r eth0 -t eth0

安裝speedometer
# ubuntu或debian用戶 $ sudo apt-get install speedometer

12. pktstat

pktstat可以實時顯示所有活動連接，並顯示哪些數據通過這些活動連接傳輸的速度。它還可以顯示連接類型，比如TCP連接或UDP連接；如果涉及HTTP連接，還會顯示關於HTTP請求的詳細信息。
$ sudo pktstat -i eth0 -nt $ sudo apt-get install pktstat

13. netwatch

netwatch是netdiag工具庫的一部分，它也可以顯示本地主機與其他遠程主機之間的連接，並顯示哪些數據在每個連接上所傳輸的速度。
$ sudo netwatch -e eth0 -nt $ sudo apt-get install netdiag

14. trafshow
與netwatch和pktstat一樣，trafshow也可以報告當前活動連接、它們使用的協議以及每條連接上的數據傳輸速度。它能使用pcap類型過濾器，對連接進行過濾。
只監控TCP連接

$ sudo trafshow -i eth0 tcp $ sudo apt-get install netdiag

15. netload
netload命令只顯示關於當前流量負載的一份簡短報告，並顯示自程序啟動以來所傳輸的總位元組量。沒有更多的功能特性。它是netdiag的一部分。

$ netload eth0 $ sudo apt-get install netdiag

16. ifstat
ifstat能夠以批處理式模式顯示網路帶寬。輸出採用的一種格式便於用戶使用其他程序或實用工具來記入日誌和分析。
$ ifstat -t -i eth0 0.5 Time eth0 HH:MM:SS KB/s in KB/s out 09:59:21 2.62 2.80 09:59:22 2.10 1.78 09:59:22 2.67 1.84 09:59:23 2.06 1.98 09:59:23 1.73 1.79

安裝ifstat：Ubuntu、Debian和Fedora用戶在默認軟體庫裡面就有它。CentOS用戶則需要從Repoforge獲得它，因為Epel裡面沒有它。
# ubuntu, debian $ sudo apt-get install ifstat # fedora, centos（Repoforge） $ sudo yum install ifstat

17. dstat
dstat是一款用途廣泛的工具（用python語言編寫），它可以監控系統的不同統計信息，並使用批處理模式來報告，或者將相關數據記入到CSV或類似的文件。這個例子顯示了如何使用dstat來報告網路帶寬。
安裝dstat
$ dstat -nt -net/total- ----system---- recv send| time 0 0 |23-03 10:27:13 1738B 1810B|23-03 10:27:14 2937B 2610B|23-03 10:27:15 2319B 2232B|23-03 10:27:16 2738B 2508B|23-03 10:27:17

18. collectl
collectl以一種類似dstat的格式報告系統的統計信息；與dstat一樣，它也收集關於系統不同資源（如處理器、內存和網路等）的統計信息。這里給出的一個簡單例子顯示了如何使用collectl來報告網路使用/帶寬。
$ collectl -sn -oT -i0.5 waiting for 0.5 second sample... # <----------Network----------> #Time KBIn PktIn KBOut PktOut 10:32:01 40 58 43 66 10:32:01 27 58 3 32 10:32:02 3 28 9 44 10:32:02 5 42 96 96 10:32:03 5 48 3 28

安裝collectl
# Ubuntu/Debian用戶 $ sudo apt-get install collectl #Fedora $ sudo yum install collectl

Ⅱ python 做監控數據採集，怎麼做.新手請教

這么具體的問題，找通用demo很難啊，個人覺得問題的難點不在Python。
1. 獲取什麼伺服器性能數據和如何獲取，可以請教公司內部運維。
2. 獲取什麼資料庫性能數據和如何獲取，可以請教公司內部DBA。
3. 以上兩點搞定了，才能確定臨時數據存儲結構和最終資料庫表結構。

以上三點是關鍵，Python的事情就簡單多了，提供一種思路：一分鍾一次，實時性不高，每台伺服器用cron部署一個a.py，用於獲取性能數據，在某
一台伺服器有一個b.py，負責獲取所有伺服器a.py產生的數據，然後寫入資料庫；a.py如何上報到b.py取決於你擅長什麼，如果熟悉網路編程，用
a.py做客戶端上報到服務端b.py，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，a.py只寫本地文件，b.py調用c.sh（封裝rsync）
拉取遠程文件。

如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問！

Ⅲ Python如何讀取指定程序的上傳流量和下載流量，並進行調節

在沒有擴展模塊支持下，Python不能完成。

Ⅳ python能做流量回放嗎

可以。對於單個請求的回放不難做，本項目主要是簡單封裝了python requests模塊來實現。

Ⅳ python3監控

1、不知到
2、re.findall(pattern,s)[:3]

Ⅵ 請問怎麼用python實現網路延時監控需要用到什麼模塊與函數呢

當然是時間相關的

本身就有 time 模塊

還有 datetime

Ⅶ 關於監控系統進程網路流量，如何把下面Python的源代碼做成EXE並在這個可執行文件中添加管理進程的模塊

把這個東西改名成ce.PY
然後放到EXE同目錄下..
再用import ce
就可以啦
我QQ475090118

Ⅷ python可以用來幹嘛

·Web應用開發
Python常被用於Web開發，隨著Python的Web開發框架逐漸成熟，如Django、flask等等，開發者們可以更輕松地開發和管理復雜的Web程序。通過mod_wsgi模塊，Apache可以運行Python編寫的Web程序，舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網(如圖 1 所示)，也是使用 Python
實現的。不僅如此，全球最大的視頻網站 Youtube 以及 Dropbox(一款網路文件同步工具)也都是用 Python 開發的。
·自動化運維
Python 是標準的系統組件，可以在終端下直接運行 Python。有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。另外，Python
標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
·人工智慧領域
人工智慧是現如今非常火的一個方向， Python
在人工智慧領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面，都是主流的編程語言。可以這么說，基於大數據分析和深度學習發展而來的人工智慧，其本質上已經無法離開
Python 的支持了。
·網路爬蟲
Python語言很早就用來編寫網路爬蟲。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網路爬蟲。從技術層面上將，Python
提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個網路爬蟲框架 Scrapy。
·游戲開發
很多游戲都是使用C++編寫圖形顯示等高性能的模塊，使用Python或Lua編寫游戲的邏輯，相比Python，Lua的功能更簡單，體積也更小，但Python支持更多的特性和數據類型。除此之外，Python
可以直接調用 Open GL 實現 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 Python 語言實現的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

Ⅸ 如何利用Python嗅探數據包

一提到Python獲取數據包的方式，相信很多Python愛好者會利用Linux的libpcap軟體包或利用Windows下的WinPcap可移植版的方式進行抓取數據包，然後再利用dpkt軟體包進行協議分析，我們這里想換一個角度去思考：1.Python版本的pcap存儲內存數據過小，也就是說緩存不夠，在高並發下容易發生丟包現象，其實C版本的也同樣存在這樣的問題，只不過Python版本的緩存實在是過低，讓人很郁悶。2.dpkt協議分析並非必須，如果你對RFC791和RFC793等協議熟悉的話，完全可以使用struct.unpack的方式進行分析。如果你平常習慣使用tcpmp抓取數據包的話，完全可以使用它來代替pcap軟體包，只不過我們需要利用tcpmp將抓取的數據以pcap格式進行保存，說道這里大家一定會想到Wireshark工具，具體命令如下：tcpmpdst10.13.202.116andtcpdstport80-s0-ieth1-w../pcap/tcpmp.pcap-C1k-W5我們首先需要對pcap文件格式有所了解，具體信息大家可以參考其他資料文檔，我這里只說其重要的結構體組成，如下：sturctpcap_file_header{DWORDmagic;WORDversion_major;WORDversion_minor;DWORDthiszone;DWORDsigfigs;DWORDsnaplen;DWORDlinktype;}structpcap_pkthdr{structtimevalts;DWORDcaplen;DWORDlen;}structtimeval{DWORDGMTtime;DWORDmicroTime;}這里需要說明的一點是，因為在Python的世界裡一切都是對象，所以往往Python在處理數據包的時候感覺讓人比較麻煩。Python提供了幾個libpcapbind,這里有一個最簡單的。在windows平台上,你需要先安裝winpcap,如果你已經安裝了Ethereal非常好用。一個規范的抓包過程:importpcapimportdpktpc=pcap.pcap()#注，參數可為網卡名，如eth0pc.setfilter('tcpport80')#設置監聽過濾器forptime,pdatainpc:#ptime為收到時間，pdata為收到數據printptime,pdata#對抓到的乙太網V2數據包(rawpacket)進行解包:p=dpkt.ethernet.Ethernet(pdata)ifp.data.__class__.__name__=='IP':ip='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))ifp.data.data.__class__.__name__=='TCP':ifdata.dport==80:printp.data.data.data一些顯示參數nrecv,ndrop,nifdrop=pc.stats()返回的元組中，第一個參數為接收到的數據包，第二個參數為被核心丟棄的數據包。至於對於如何監控tcpmp生成的pcap文件數據，大家可以通過pyinotify軟體包來實現，如下：classPacker(pyinotify.ProcessEvent):def__init__(self,proct):self.proct=proctself.process=Nonedefprocess_IN_CREATE(self,event):logger.debug("createfile:%sinqueue"%self.process_IF_START_THREAD(event))defprocess_IN_MODIFY(self,event):self.process_IF_START_THREAD(event)logger.debug("modifyfile:%sinqueue"%self.process_IF_START_THREAD(event))defprocess_IN_DELETE(self,event):filename=os.path.join(event.path,event.name)logger.debug("deletefile:%s"%filename)defprocess_IF_START_THREAD(self,event):filename=os.path.join(event.path,event.name)iffilename!=self.process:self.process=filenameself.proct.put(filename)ifself.proct.qsize()>1:try:logger.debug("createconsumerproct.qsize:%s"%self.proct.qsize())consumer=Consumer(self.proct)consumer.start()exceptException,errmsg:logger.error("createconsumerfailed:%s"%errmsg)returnfilenameclassFactory(object):def__init__(self,proct):self.proct=proctself.manager=pyinotify.WatchManager()self.mask=pyinotify.IN_CREATE|pyinotify.IN_DELETE|pyinotify.IN_MODIFYdefwork(self):try:try:notifier=pyinotify.ThreadedNotifier(self.manager,Packer(self.proct))notifier.start()self.manager.add_watch("../pcap",self.mask,rec=True)notifier.join()exceptException,errmsg:logger.error("createnotifierfailed:%s"%errmsg)exceptKeyboardInterrupt,errmsg:logger.error("factoryhasbeenterminated:%s"%errmsg)在獲得要分析的pcap文件數據之後，就要對其分析了，只要你足夠了解pcap文件格式就可以了，對於我們來講只需要獲得TCP數據段的數據即可，如下：classWriter(threading.Thread):def__init__(self,proct,stack):threading.Thread.__init__(self)self.proct=proctself.stack=stackself.pcap_pkthdr={}defrun(self):whileTrue:filename=self.proct.get()try:f=open(filename,"rb")readlines=f.read()f.close()offset=24whilelen(readlines)>offset:self.pcap_pkthdr["len"]=readlines[offset+12:offset+16]try:length=struct.unpack("I",self.pcap_pkthdr["len"])[0]self.stack.put(readlines[offset+16:offset+16+length])offset+=length+16exceptException,errmsg:logger.error("unpackpcap_pkthdrfailed:%s"%errmsg)exceptIOError,errmsg:logger.error("openfilefailed:%s"%errmsg)在獲得TCP數據段的數據包之後，問題就簡單多了，根據大家的具體需求就可以進行相應的分析了，我這里是想分析其HTTP協議數據，同樣也藉助了dpkt軟體包進行分析，如下：defworker(memcache,packet,local_address,remote_address):try:p=dpkt.ethernet.Ethernet(packet)ifp.data.__class__.__name__=="IP":srcip="%d.%d.%d.%d"%tuple(map(ord,list(p.data.src)))dstip="%d.%d.%d.%d"%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))ifp.data.data.__class__.__name__=="TCP":tcpacket=p.data.dataiftcpacket.dport==80anddstip==local_address:srcport=tcpacket.sportkey=srcip+":"+str(srcport)iftcpacket.data:ifnotmemcache.has_key(key):memcache[key]={}ifnotmemcache[key].has_key("response"):memcache[key]["response"]=Noneifmemcache[key].has_key("data"):memcache[key]["data"]+=tcpacket.dataelse:memcache[key]["data"]=tcpacket.dataelse:ifmemcache.has_key(key):memcache[key]["response"]=dpkt.http.Request(memcache[key]["data"])try:stackless.tasklet(connection)(memcache[key]["response"],local_address,remote_address)stackless.run()exceptException,errmsg:logger.error("connectremoteremote_addressfailed:%s",errmsg)logger.debug("oldheaders(nonecontent-length):%s",memcache[key]["response"])memcache.pop(key)exceptException,errmsg:logger.error("dpkt.ethernet.Ethernetfailedinworker:%s",errmsg)如果大家只是想單純的獲取IP地址、埠、流量信息，那麼問題就更簡單了，這里只是拋磚引玉。另外再提供一段代碼供參考:importpcap,dpkt,structimportbinasciidefmain():a=pcap.pcap()a.setfilter('udpportrange4000-4050')try:fori,pdataina:p=dpkt.ethernet.Ethernet(pdata)src='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.src)))dst='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))sport=p.data.data.sportdport=p.data.data.dport =int(binascii.hexlify(p.data.data.data[7:11]),16)print' :%d,From:%s:%d,To:%s:%d'%( ,src,sport,dst,dport)exceptException,e:print'%s'%en=raw_input()if__name__=='__main__':main()

Ⅹ python主要用來幹嘛

整理了Python的7大就業方向，希望大家能找到適合自己的，然後學習下去，完成人生的目標。
1、Web開發（Python後端）
Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以幫助你快速搭建一個網站。當需要一個新功能時，用Python只需添加幾行代碼即可，這受到了很多初創型公司的一致歡迎。
像知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，最早的網站都是用Python搭建的，國外則更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球頂級流量的大站，都構建在Python之上。
平均薪資：15~20K
技能要求：前端基礎、Python基礎、主流Python Web框架（Flask、Django等）、資料庫等
2、Python爬蟲工程師
顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯網的信息，也是小夥伴們入坑Python的第一驅動力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡著咖啡、跑10分鍾爬蟲即可，又裝X又實用，學會Python爬蟲後，即使不做程序員的工作也能加分不少。
平均薪資：15~25K
技能要求：前端基礎、Python爬蟲庫、資料庫、JS反爬等
友情提示：注意法律風險
3、Python數據分析師
這個時代，數據和黃金一樣寶貴，現在最火的公司如：今日頭條、抖音、快手等，產品都建立在對用戶的分析之上，更不用說淘寶、京東、拼多多這些 「定製化推薦」 的老手。
可以說，所有的商業公司都需要這樣一個角色，Python數據分析師也成了目前最火的職業之一。
Python是目前數據分析業務中，最常用的語言。學會Python後，基本可以滿足數據分析經理的招聘需求。
平均薪資：10~25K
技能要求：統計學基礎、Python的數據分析庫（Pandas、NumPy、matplolib）、資料庫、機器學習框架（高端職位需要）
4、AI工程師
人工智慧是目前最火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網站上可以看到，80K、100K 的職位也有很多，流下了沒有技術的淚水，當然這些職位的要求也相對較高。
Python是人工智慧時代的頭牌語言，不管是機器學習（Machine Learning）還是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智慧工程師的必備技能之一。
薪資：20~40K
技能要求：統計學基礎、Python、數據分析庫、機器學習、深度學習框架
5、自動化運維工程師
運維工程師經常要監控上百台機器的運行，或同時部署的情況。使用Python可以自動化批量管理伺服器，起到1個人頂10個人的效果。
自動化運維也是Python的主要應用方向之一，它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、資料庫、openpyxl庫等
6、自動化測試工程師
測試的工作是枯燥和重復的，在過去，每次產品更新，都要重復測試一遍，效率低而且容易出錯。
Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復工作，Python自動化測試也變得越來越流行。
平均薪資：10~20K
技能要求：Python、自動化測試框架、Linux等
7、Python游戲開發
Python游戲開發的招聘集中在游戲伺服器領域，主要負責網路游戲的伺服器功能開發、性能優化等工作。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、資料庫、Nginx等
通過以上一系列的講解，相信各位剛入門Python編程語言的人，對於Python主要用來做什麼這個問題有了一定的了解。Python編程語言應用廣泛，就業方向也是十分廣闊，當下正是學習Python的好時機。