python編程學來可以干什么

小編給大家分享一下python編程學來可以干什么，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

python編程學來做什么？

1 WEB開發

在國內，豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基于Python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。

盡管目前Python并不是做Web開發的首選，但一直都占有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的Web項目中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的“膠水”特性，很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發時的輕便快捷。

除此之外，Python中還有大量“開箱即用”的模塊，用于與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個微信公眾號相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種服務器交互細節，專注于功能實現即能完成開發。

目前，國內的Python web開發主要有兩個技術棧：

（1）Django

Django是一個高級的敏捷web開發框架，如果學會了，擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度，基于ruby的Ruby on rails顯然更快，但是Django有一個優勢就是性能優秀，更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社區Pinterest早期也是基于Django開發的，承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發一個網站，還能兼顧APP客戶端的API調用需求，Django是可以信賴的。

（2）Flask

相對于Django，Flask則是一個輕量級的web框架，Flask的最大的優勢是性能優越，適合配合手機客戶端開發后臺API服務。國內基于Flask的Restful API服務這快很火，也是需求最大的。知名的比如百度、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統的web網站，還是建議使用Django，Flask的優勢是后端、API，不適合構建全功能網站。

2 網絡爬蟲

網絡爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用采集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了。

Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用于模擬HTTP請求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自動化分布式爬取任務的Scrapy，還是用于最簡化數據庫訪問的各種ORM，都使得Python成為數據爬取的首選語言之一。特別是，爬取后的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網絡爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

3 人工智能與機器學習

人工智能是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什么呢？

因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼，即可借助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。

值得一提的是，無論什么框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯于數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

4 數據分析處理

數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對于數據科學家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。

5 服務器運維及其它小工具

Python對于服務器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。

更有意思的是，Python社區的開發者們還制作了諸如itchat這樣的開發工具包，你大可以用微信來管理服務器或是各種服務的運行。想想看，一個微信機器人，能夠在出現異常時，又或者每天固定時刻匯報服務器或是程序運行情況，甚至包含用matplotlib/seaborn繪制的圖表，一目了然，而你對它發上簡簡單單一句話，即可完成對服務器的調整。

6 桌面程序

Python也可以用于桌面軟件開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。Python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優雅，可以很輕松的開發界面復雜的桌面程序，并且能輕松實現跨平臺特性。

7 多媒體應用

可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理，還可以用Python生成動態圖表和統計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。

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