未来十年，有哪些职业会消失…Python人工智能也会被替代吗
我们不得不承认，在未来，职场上的竞争对手很可能不再是人类，真正觊觎你工作的可能是「机器人」。
2017 年5月，在中国乌镇围棋峰会上，「阿尔法狗」与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，并以3比0的总比分获胜，自此围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。
或许，阿尔法狗这一类的人工智能距离我们普通人还比较远，但很多弱人工智能已经逐渐地渗透到我们日常工作和生活之中，比如苹果的Siri、微软的Cortana、小米的小爱同学这类人工智能助理，比如你接到的说着一口流利普通话的AI广告电话推销员，比如你在酒店走廊碰见的人工智能机器人等等。
1、未来十年，哪些职业最容易被AI 取代？
但除了大家公认的「简单可重复的工作容易被AI取代」外，有创造力的工作真的就能“高枕无忧”吗？
简单来说，如果你的工作包含以下三类技能要求，那么，被AI取代的可能非常小：
- 1、社交能力、协商能力以及人情练达的艺术；
- 2、同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；
- 3、创意和审美。
如果你的工作包含以下三类特征，那么，被AI取代的可能性非常大：
- 1、无需天赋，经由训练即可掌握的技能；
- 2、大量的重复性劳动，每天上班无需动脑，但手熟尔；
- 3、工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。
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？
Python 的应用领域非常广泛，几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的任务，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。
人工智能领域
自动化运维
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。
Web应用开发
Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更猛劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。
例如，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。
不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用 Python 开发的。
网络爬虫
Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。
从技术层面上讲，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
科学计算
自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。
并且，和其它解释型语言（如 shell、js、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。
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。
比如说，国际上指明的游戏 Sid Meier’s Civilization（文明，如图 2 所示）就是使用 Python 实现的。
除此之外，Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。
以上也仅是介绍了Python的“冰山一角”而已，Python的几万个各行各业拿来就用的库让你具备万般魔法无所不能，让你很容易的开发出需要用的软件.
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二、学习软件
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三、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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写在最后
我们可以预见得到的是，未来职场将呈指数式变化，且高级脑力工作的需求和价值也会越来越大，人工智能在未来将会承担越来越多常规且重复性高的工作，甚至是辅助我们做决策。
不可否认，有些工种确实存在被AI替代的可能性，甚至有些人会面临着下岗或转业，这些都需要我们提前做好准备。但这也并不代表AI就是我们的敌人，我们更应该遵循的原则是，做AI不能做的事情，通过与AI合作，成为更强大的物种，触及和实现更多前人不敢想，也不敢做的成就。
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