1、python可以做：Web开发；数据科学研究；网络爬虫；嵌入式应用开发；游戏开发；桌面应用开发。python是一种动态的、面向对象的脚本语言，有着简单易学、速度快、易于维护等特点。Web开发：结合python、html、css、javascript、数据库等开发一个网站。
2、web开发。Python可以用来做网站，而且更快捷和。Django和Flask等基于Python的Web框架，在web开发中非常流行。爬虫。
3、软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的。数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少。
4、做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。数据科学 将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等。
1、然而，如果数据量非常大，以至于内存使用成为一个问题，那么可能需要考虑使用C语言的扩展库，如用于xls处理的xavxls。这些C扩展通常在内存管理和性能优化方面表现得更为出色，能够更有效地处理大数据集。
2、补充：使用缓存功能可显著提升性能，如通过APCu、Redis或Memcache等实现。以Redis为例，可有效减少本地内存消耗。结论 在非实时性要求较高的场景下，使用PhpSpreadsheet处理大数据量Excel文件是可行的。注意数据行数和PHP内存限制的调整，并在业务层面告知用户生成时间。
3、从需求上看企业对Java人才的需求是比较大的，但Java方面的人太多，而PHP方面的人才要少很多，所以面上看PHP的薪资应该要高一些，但Java只要学得好，薪资高的也很多，这方面还是看技术。
4、在实际应用中，PHP可以与其他技术和工具结合，用于处理和分析大数据。例如，可以使用PHP开发数据处理和数据分析的应用程序，从而参与到大数据的处理和分析过程中。因此，PHP和大数据各自具有其独特的优势和应用场景，无法简单地判断哪个更好。选择哪种技术或工具取决于具体的需求和场景。
5、大数据并发处理解决方案：HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
Web开发：使用Python结合HTML、CSS、JavaScript和数据库技术，可以构建功能丰富的网站。 数据科学研究：Python在数据科学领域应用广泛，包括机器学习、数据分析和数据可视化。利用Python进行机器学习，可以研究和开发人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
学python可以从事的工作： 可以从事数据分析工作，无论是什么行业，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python可以帮助他们提高工作效率，在生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等领域都会运用Python进行科学和数字计算。
web开发：Python在web开发领域有着广泛的应用，可以通过django、flask等框架进行后端开发，同时也可以与各种前端技术集成，打造丰富的用户界面。网络爬虫：Python拥有成熟的爬虫框架如Scrapy和Beautiful Soup，适合快速高效地开发和维护网络爬虫，处理网络数据。
软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的。数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少。
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，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。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。
Python 爬虫工程师：爬取互联网信息的利器，薪资15-25 K。需要前端基础、Python爬虫库、数据库和反爬技术，但需注意法律风险。 Python 数据分析师：数据分析时代的需求，如今日头条等公司。Python是必备工具，薪资10-25 K，要求统计学基础和数据分析库，高端职位还需机器学习框架。
1、两者不是同一个概念，PHP只是一种程序，而大数据指的是通过用户的各种数据分析的方式，可以全方位的了解一个人或者是一件事情，大数据指的是一种分析方式，可以有很多实现的途径，如果非要分类的话属于数据分析。
2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化等知识和技术技能。
3、两者并不是同一类别，无法直接比较哪个更好。PHP作为编程语言，主要用于软件开发；而大数据则是一个涉及多个环节的数据处理和分析领域。在实际应用中，PHP可以与其他技术和工具结合，用于处理和分析大数据。例如，可以使用PHP开发数据处理和数据分析的应用程序，从而参与到大数据的处理和分析过程中。
4、首先跟大家讲清楚，学大数据，是要学代码的哦！学大数据需要编程语言的基础，不然往后的深层技术根本无法学习，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。
5、操作系统课程强调了系统管理与优化，帮助学生理解大数据环境下的系统架构与性能优化。PHP动态网站设计课程，让学生掌握构建动态网站的技术，为大数据应用提供前端支持。此外，大数据技术、数据统计分析与商务报表应用是专业的核心内容。
6、PHP和python是编程语言，属于工具，不属于方向。你可以用python搞大数据，也可以用PHP来搞大数据，只是python比PHP更合适，效率更高。你可以用python开发网站，也可以用PHP，只是用PHP开发web更高效，成本更低廉。所以，说方向的话，web前端和大数据 你可以来选一个。