python编程学来做什么-Python教程

python编程学来做甚么？

1 WEB开发

正在国际，豆瓣一开端就应用Python作为web开发根底言语，知乎的整个架构也是基于Python言语，这使患上web开发这块正在国际倒退的很没有错。

虽然今朝Python并非做Web开发的首选，但不断都据有不成漠视的一席。Python中有各种Web框架，无论是简略而能够自在搭配的微框架仍是全性能的年夜型MVC框架都一应俱全，这正在需求矫捷开发的Web名目中也是非常具备劣势的。宽泛应用（或已经宽泛应用）Python提供的年夜型Web效劳包罗知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加上Python自身的“胶水”特点，很容易完成正在需求年夜规模功能级较量争论时整合其它言语，同时保存Web开发时的笨重快捷。

除了此以外，Python中另有年夜量“开箱即用”的模块，用于与各类其它网站的对接等相干性能。假如心愿开发个微信大众号相干性能，wechat-sdk/weixin-python等包，可以使你简直齐全不必管文档中说起的各类效劳器交互细节，专一于性能完成即能实现开发。

今朝，国际的Python web开发次要有两个技巧栈：

（1）Django

Django是一个初级的矫捷web开发框架，假如学会了，撸一个网站很快。当然假如纯正比撸网站的速率，基于ruby的Ruby on rails显然更快，然而Django有一个劣势就是功能优秀，更适宜国际网站的使用场景。外洋的驰名图片社区Pinterest晚期也是基于Django开发的，接受了用户疾速增进的打击。以是说假如你想疾速开发一个网站，还能统筹APP客户真个API挪用需要，Django是能够信任的。

（2）Flask

绝对于Django，Flask则是一个轻量级的web框架，Flask的最年夜的劣势是功能优胜，适宜合营手机客户端开发后盾API效劳。国际基于Flask的Restful API效劳这快很火，也是需要最年夜的。无名的比方baidu、网易、小米、陌陌等等不少公司都有基于Flask的使用部署。当然，假如你想做一个传统的web网站，仍是倡议应用Django，Flask的劣势是后端、API，没有适宜构建全性能网站。

2 网络爬虫

网络爬虫是Python比拟罕用的一个场景，国内上，谷歌正在晚期年夜量地应用Python言语作为网络爬虫的根底，动员了整个Python言语的使用倒退。之前国际不少人用采集器搜刮网上的内容，如今用Python搜集网上的信息比之前容易不少了。

Python正在这个方面有许多对象上的积攒，无论是用于模仿HTTP申请的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于主动化散布式爬取义务的Scrapy，仍是用于最简化数据库拜访的各类ORM，都使患上Python成为数据爬取的首选言语之一。特地是，爬取后的数据剖析与较量争论是Python最为善于的畛域，十分容易整合。今朝Python比拟盛行的网络爬虫框架是性能十分弱小的scrapy。

3 人工智能与机械学习

人工智能是如今十分火的一个标的目的，AI热潮让Python言语的将来充溢了有限的后劲。如今开释进去的几个十分有影响力的AI框架，年夜可能是Python的完成，为何呢？

由于Python足够静态、具备足够功能，这是AI技巧所需求的技巧特性。比方基于Python的深度学习库、深度学习标的目的、机械学习标的目的、天然言语解决标的目的的一些网站根本都是经过Python来完成的。机械学习，尤为是如今火爆的深度学习，其对象框架年夜都提供了Python接口。Python正在迷信较量争论畛域不断有着较好的名誉，其简约明晰的语法和丰厚的较量争论对象，深受此畛域开发者喜欢。

早正在深度学习和Tensorflow等框架盛行以前，Python中即有scikit-learn，可以很不便地实现简直一切机械学习模子，从经典数据集下载到构建模子只要要简略的几行代码。合营Pandas、matplotlib等对象，能很简略地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极年夜地拓展了机械学习的可能。应用Keras编写一个手写数字辨认的深度学习网络仅仅需求寥寥数十行代码，便可借助底层完成，不便地挪用包罗GPU正在内的年夜量资本实现工作。

值患上一提的是，无论甚么框架，Python只是作为前端形容用的言语，实际较量争论则是经过底层的C/C++完成。因为Python能很不便地引入以及应用C/C++名目以及库，从而完成性能以及功能上的扩大，这样的年夜规模较量争论中，闪开发者更存眷逻辑于数据自身，而从内存调配等冗杂工作中解放进去，是Python被宽泛使用到机械学习畛域的首要缘由。

4 数据剖析解决

数据剖析解决方面，Python有很齐备的生态环境。“年夜数据”剖析中触及到的散布式较量争论、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块能够抉择实现其性能。关于Hadoop-MapReduce以及Spark，均可以间接应用Python实现较量争论逻辑。这无论关于数据迷信家仍是关于数据工程师而言都是非常便当的。

5 效劳器运维及其它小对象

Python关于效劳器运维而言也有非常首要的用处。因为今朝简直一切Linux刊行版中都自带了Python诠释器，应用Python剧本进行批量化的文件部署以及运转调整都成为了Linux效劳器上很没有错的抉择。Python中也蕴含许多不便的对象，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控效劳用的supervisor，再到bazel等构建对象，乃至conan等用于C++的担保理对象，Python提供了全方位的对象荟萃，而正在这根底上，连系Web，开发不便运维的对象会变患上非常简略。

更无意思的是，Python社区的开发者们还制造了诸如itchat这样的开发对象包，你年夜能够用微信来治理效劳器或是各类效劳的运转。想一想看，一个微信机械人，可以正在呈现异样时，又或许天天固按时刻报告请示效劳器或是顺序运转状况，乃至蕴含用matplotlib/seaborn绘制的图表，了如指掌，而你对它发上简简略繁多句话，便可实现对效劳器的调整。

6 桌面顺序

Python也能够用于桌面软件开发（如sublime text等），乃至挪动端开发（参看kivy）。Python简约不便，各类对象包完全的环境，能年夜幅度缩小开发者的累赘。驰名的UI框架QT有Python言语的完成版本PyQT。Python简略易用的特点加之QT的优雅，能够很轻松的开发界面复杂的桌面顺序，而且能轻松完成跨平台特点。

7 多媒体使用

能够用Python外面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图像、声响、视频、动画等进行解决，还能够用Python天生静态图表以及统计剖析图表。另外，还能够行使PyOpenGl模块十分疾速无效的编写出三维场景。

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