什么是python语言的及其应用领域

Posted 2023-03-17

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Python web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”、“Dual Thrust 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、Enthought librarys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Lua or C++，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！ 参考技术A 从一定的角度上来说，Python是非常不错的编程语言，适合零基础，对初学者十分友好，可以广泛应用在众多领域。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。对于程序员来说，Python就像胶水一样，可以更好的帮助我们完成编程工作。
Python语言拥有众多应用领域：
1、web应用开发：Python经常用于web应用开发，虽然php、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但是Python一直处于上升阶段。
2、自动化运维：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，可以直接在终端运行Python。
3、网络爬虫：Python很早就是用来撰写爬虫的语言，很多大型的搜索引擎公司就是使用Python进行编写爬虫的。
4、科学计算：NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，可以更好满足Python程序员编写科学计算程序。
5、游戏开发：Python可以用来编写游戏逻辑，功能简单，体积小，同时Python支持更多的特性和数据类型。 参考技术B

python 是一种解释性脚本语言，不像c++/java那样的高级语言，需要编译成字节码之后才能运行，python可以边运行边解释。python 主要应用于以下几个领域：

web开发，基于python产生了许多优秀的web框架，像django[https://www.djangoproject.com/]，web.py[]，许许多多伟大的开源社区的程序员为它们贡献了诸多的开源库，使得开发起来十分便捷。
爬虫开发，实际上这个只是一个小小的应用，基于python的http库有很多，比如常见的httplib，urllib2，requests等， 都很好的封装了http协议中的post,get等方法，也很方便的能够模拟浏览器去实现自己想要的功能，并且，对网页的解析也有诸多工具可以使用，如beautifulsoup等。
科学计算，不得不提的是python在科学计算领域也应用越来越广，如物理学领域，各种实验数据的处理以及相关实验模拟等，机器学习领域也产生了诸多的开源库，如sklearn，里面集成了机器学习领域常见的算法，接口良好，文档丰富，也有最近十分火热的Deep Learning的开源库，如theano。
高性能服务器后端，高性能不是说python执行有多快，其实python还是比较慢的，但是在开发高并发，高吞吐率的服务器的时候，还是具有自己独特的优势。
还有一切边边角角的应用，比如开发界面程序，QT也提供了python的支持，因为python的开源库中包括了对c/c++ lib库的调用。

本回答被提问者采纳 参考技术C WEB开发—最火的Python web 框架Django,支持异步高并发的框架，短小精悍的flask,bottle,
网络编程—支持高并发的Twisted网络框架
爬虫—这个领域，Python几乎就是霸主地位
云计算—目前最火的最知名的云计算框架就是OPENSTACK
人工智能数据分析——世界公认的人工智能和数据分析的必备语言
自动化运维——Python 业内公认的使用语言