编程语言python可以用来干什么 python编程语言的应用 收藏 0

都说Python是万能的，但要是不知道它的五个主要用途，等于白学

大约是从16年开始Python就已经在国内被炒热了，你会在微信文章的广告里看到无数0元学Python、XXX如何通过学会Python实现月薪从5k到3w的广告。

当然，作为祖国未来的希望，Python也不会放过刚被“减负”的中小学生，现在小学生的教材里面都已经有Python了。。

但为什么全网都在说“人人都需要学Python”，仿佛它是万能的一样？

其实，Python之所以会被炒热，是因为从14、15年开始，大家都开始关注互联网行业，在这之中，程序员的高薪又是最受关注的，而相比其他语言，Python会比较简单且入门快，是不少程序员入门的首选语言。

如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”

这个问题不好回答，因为Python有很多用途。

但是随着时间，我发现有Python主要有以下五大主要应用：

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

像Django和Flask这样基于Python的Web框架最近在web开发中变得非常流行。

这些web框架帮助你用Python创建服务器端代码（后端代码）。这些代码在你的服务器上而不是在用户设备以及浏览器上（前端代码）运行。如果你不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，可以参阅下面脚注。

但我为什么需要web框架呢？

那是因为web框架让构建通用后端逻辑变得更简单了。这包括把不同的URL映射到Python代码块、处理数据库和生成用户在浏览器中看到的HTML文件。

我应该用哪个Python web框架？

Django和Flask是两种最流行的Python web框架。如果您刚刚开始学习，那么可以用它们中的任何一个。

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

网络爬虫是Python比较常用的一个场景。Google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：

• 从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；
• 爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；
• 按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……

几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣的事（在合法合规的情况下）。

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？

因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自己有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。

看到这么多应用场景是不是觉得Python非常厉害，但是Python通常不作为工程语言出现，换言之正规的软件生产不使用它，主要用java, c#, xml, c，至于为什么，因为这是软件工程的需要。

而且Python不具有完整的语法检查，但这也不影响Python现在的地位，因为Python入门快，简单，学习成本相对低，有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作，所以越来越多的人开始加入Python大军。

python一般用来做什么

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的社区支持而著称。由于其灵活性和多功能性，Python 在各个领域得到了广泛应用。以下是 Python 一般常用的几个主要领域：

Python 在数据科学领域非常受欢迎，主要原因在于其丰富的库和工具支持。常用的库包括：

• NumPy 和 Pandas: 提供强大的数据操作和分析功能，适用于处理大规模数据集。
• Matplotlib 和 Seaborn: 用于数据可视化，帮助分析师和科学家创建各种图表和图形。
• SciPy: 提供科学计算功能，包括线性代数、优化和统计。
• Jupyter Notebook: 提供交互式的计算环境，非常适合进行数据分析和展示。

Python 是机器学习和人工智能开发的首选语言之一，主要得益于其强大的库和框架：

• TensorFlow 和 PyTorch: 两个流行的深度学习框架，提供丰富的工具和功能来构建和训练神经网络。
• scikit-learn: 提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具，是机器学习入门的良好选择。
• Keras: 基于TensorFlow的高级神经网络API，简化了深度学习模型的构建过程。

Python 也常用于构建动态网站和网络应用，其主要使用的框架包括：

• Django: 一个功能全面的框架，提供了高效、干净和实用的架构，适合快速开发和大规模项目。
• Flask: 一个轻量级的微框架，灵活性高，适合小型应用和原型开发。

Python 的语法简单易学，使其成为编写脚本和自动化任务的理想选择。其应用包括：

• 系统自动化: 利用 Python 编写自动化脚本执行重复任务，如文件管理、数据处理和系统运维。
• Web爬虫: 使用如 Beautiful Soup 和 Scrapy 库，轻松实现从网站提取数据的功能。

Python 在科研和工程领域也是广泛应用。其生态系统中有很多特定领域的库，例如：

• Astropy: 面向天文学的科学计算库。
• Biopython: 用于生物信息学的工具，支持生物数据的计算操作。

虽然 Python 不是游戏开发的主要语言，但也有一些框架支持游戏开发：

• Pygame: 一个简单易用的游戏开发库，适合用于学习和开发简单的2D游戏。

Python 常被用于编程教学，其简单的语法使初学者容易上手，快速掌握编程概念。

Python 的一些库（如 PySpark、Dask）使其在大数据处理和云计算中得到广泛应用。此外，Python 与 AWS、Google Cloud 等提供的服务有良好的集成支持。

总之，Python 的应用领域极为广泛，涵盖了从简单的脚本编写到复杂的科学计算，其丰富的库和框架为开发者提供了强大的支持。因此，Python 不仅适合初学者，也是专业开发者的常用工具。

一文带你了解python是什么？能做什么？为什么要学？

什么是 Python？

Python 是一门流行的编程语言。它由 Guido van Rossum 创建，于 1991 年发布。

它用于：

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• Web 开发（服务器端）
• 软件开发
• 数学
• 系统脚本

Python 可以做什么？

• 可以在服务器上使用 Python 来创建 Web 应用程序。
• Python 可以与软件一起使用来创建工作流。
• Python 可以连接到数据库系统。它还可以读取和修改文件。
• Python 可用于处理大数据并执行复杂的数学运算。
• Python 可用于快速原型设计，也可用于生产就绪的软件开发。

为何选择 Python？

• Python 适用于不同的平台（Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi 等）。
• Python 有一种类似于英语的简单语法。
• Python 的语法允许开发人员用比其他编程语言更少的代码行编写程序。
• Python 在解释器系统上运行，这意味着代码可以在编写后立即执行。这也意味着原型设计可以非常快。
• Python 可以以程序方式、面向对象的方式或功能方式来处理。

请您知晓

Python 的最新主要版本是 Python 3，我们将在本教程中使用它。但是，Python 2 虽然没有更新安全更新以外的任何东西，但仍然非常受欢迎。

在本教程中，我们将在在文本编辑器中编写 Python。您也可以在集成开发环境中编写 Python，例如 Thonny、Pycharm、Netbeans 或 Eclipse，这一点当您在管理大量 Python 文件时特别有用。

Python 语法与其他编程语言比较

• Python 是为可读性设计的，与英语有一些相似之处，并受到数学的影响。
• Python 使用新行来完成命令，而不像通常使用分号或括号的其他编程语言。
• Python 依赖缩进，使用空格来定义范围；例如循环、函数和类的范围。其他编程语言通常使用花括号来实现此目的。

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com