Python 适合开发什么
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发布时间：2022-03-03 16:48
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时间：2022-03-03 18:17
Python（派森），它是一个简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的超高级语言。这就是对Python语言的最简单的描述。
Python有一个交互式的开发环境，因为Python是解释运行，这大大节省了每次编译的时间。Python语法简单，且内置有几种高级数据结构，如字典、列表等，使得使用起来特别简单，程序员一个下午就可学会，一般人员一周内也可掌握。
Python具有大部分面向对象语言的特征，可完全进行面向对象编程。它可以在MS-DOS、Windows、Windows NT、Linux、Soloris、Amiga、BeOS、OS/2、VMS、QNX等多种OS上运行。
编程语言 Python语言可以用来作为批处理语言，写一些简单工具，处理些数据，作为其他软件的接口调试等。Python语言可以用来作为函数语言，进行人工智能程序的开发，具有Lisp语言的大部分功能。
Python语言可以用来作为过程语言，进行我们常见的应用程序开发，可以和VB等语言一样应用。Python语言可以用来作为面向对象语言，具有大部分面向对象语言的特征，常作为大型应用软件的原型开发，再用C++改写，有些直接用Python来开发。
数据库 Python在数据库方面也很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle,Ms SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。
有许多公司采用着Python＋MySql的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。 Windows编程 Python不仅可以在Unix类型的操作系统上应用，同样可以在Windows系统里有很好的表现。通过添加PythonWin模块，就可以通过COM形式调用和建立各种资源，包括调用注册表、ActiveX控件以及各种COM等工作，最常见的例子就是通过程序对Office文档进行处理，自动生成文档和图表。
通过Python，还可以利用py2exe模块生成exe应用程序。还有许多其他的日常维护和管理工作也可以交给Python来做，从而减少维护的工作量。利用Python，你还可以开发出象VB,VC,Delphi那样的GUI程序，但却可以在多个平台上执行。这在许多方面并不逊色于Java。 多媒体
利用PIL、Piddle、ReportLab等模块,你可以处理图象、声音、视频、动画等，从而为你的程序添加亮丽的光彩。动态图表的生成、统计分析图表都可以通过Python来完成。另外，还有OpenGL。利用PyOpenGl模块，你可以非常迅速的编写出三维场景。
科学计算 Python可以广泛的在科学计算领域发挥独特的角色。有许多模块可以帮助你在计算巨型数组、矢量分析、神经网络等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以发挥出独特的优势。
网络编程 Python可以非常方便的完成网络编程的工作，提供了众多的解决方案和模块，可以非常方便的定制出自己的服务器软件，无论是c/s，还是b/s模式，都有很好的解决方法。
总结：一个优秀的Python工程师在任何的公司待遇都是非常不错的，不仅仅领域很广，相比于其他的程序语言来说，Python更加灵活，功能强大，简单易学，是大部分企业，开发者，甚至运维和测试喜欢的语言，包括全世界最大的苹果公司。如果对于你来说想要学习，但是缺乏指引，缺乏别人的教导你会寸步难行，甚至错过一次高薪发展的机会，【新人不怕学不好，就怕没人教！】仔细阅读下面的代码，加上代码里面的内容，你就有了一次全
新的机会和改变，成为一名优秀的高薪Python开发者，你只差这一件事！资源是小，学习是大，学习全在你，注定不平凡。
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时间：2022-03-03 19:35
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*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*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*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！
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时间：2022-03-03 21:10
做web还是不错的,GUI就差点了，python主要是易上手和库丰富，除了驱动开发，python算是无所不能的，什么都适合
不过一般用python的都是web工程师或者黑客，因为他们要求效率
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时间：2022-03-03 23:01
基于python的Web框架在web开发中很流行
Python虽然说只是个脚本语言，但是他也是可以搭建web项目的，并且python后台连接数据库等也是极其的方便，可以减少代码量。Python的诞生要早于web，人们也从最开始的喜欢使用cs作为架构渐渐的转换为Python，因为python是一种动态解释型脚本语言，不仅有前面说的极高的开发效率，而且运行速度很快，正适合做Web的开发。
数据学家最偏爱的开发语言
数据科学包括机器学习，数据分析和可视化。其中一些热门的scikit-learn和TensorFlow都是Python框架。
在爬虫方面的应用
不得不说python对于爬虫的应用，，一般说到爬虫，就会想到python，python有很多爬虫框架，可以解放我们的生产力，提高工作效率，比如scrapy、Pyspider、cola等。
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时间：2022-03-04 01:09
● Python语法清楚，干净，易读、易维护，是一门广受欢迎的编程语言
● Python编程简单直接，更适合初学编程者，让初学者专注于编程逻辑，而不是
困惑于晦涩的语法细节上
● 用Python完成项目，编写的代码量更少，代码简短可读性强，团队协作开发时读
别人的代码速度会非常快，更高效
以上优点 均可以证明是好用的
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时间：2022-03-04 03:34
正如楼上所说，简单而编写效率高，适合快速的开发环境，而且支持c/c++包，
所以如果觉得执行速度不满意，关键部位可以用c来完成。
所以，他几乎无所不能（如果有，用其他语言写包也是可以拿来主义的）
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时间：2022-03-04 06:15
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时间：2022-03-04 09:13
随着时间，我发现有Python主要有以下三大主要应用：
Web开发
数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化
脚本
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时间：2022-03-04 12:28
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时间：2022-03-04 15:59
匿了。。
那是普遍适用语言
操作系统和驱动不能做而已
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时间：2022-03-04 19:47
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时间：2022-03-04 23:52
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时间：2022-03-05 04:13
如果您正在考虑学习Python，或者您最近刚开始学习，您可能会问自己：
“我到底可以用Python做什么？”
这是个棘手的问题，因为Python有很多用途。但是随着时间的推移，我发现Python主要可用于一下三个方面：
Web开发
数据科学——包括机器学习、数据分析和数据可视化
脚本编写
我们就依次来看看吧。
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框架帮助您用Python创建服务器端代码（后端代码）。这些代码在您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。如果您不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参阅下面脚注。
但是，等等，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。
Django和Flask有什么区别？
Gareth Dwyer有篇关于这个话题的文章写得非常好，我在这里引用一下：
<引用开始>主要的对比：
Flask提供简洁、灵活和细粒度控制。它很是客观（让您决定如何实现想要的东西）。
Django提供一种包罗万象的体验：您可以获得管理面板、数据库接口、ORM（object-relational mappling，对象关系映射），还有开箱即用的应用程序和项目的目录结构。
您应该选择：
Flask，如果您专注于体验和学习机会，或者您想对选用哪个组件有更大的控制权（例如您想使用哪个数据库和如何与它们交互）。
Django，如果你专注于最终的产品。特别是如果您正在做一个简单的应用程序（如一个新闻网站、电子商店，或者博客）并且希望有一个直接明了的做法。
</引用结束>
换句话说，如果您是位初学者，Flask可能是个更好的选择，因为用到的组件比较少。如果您想要更多的定制，那么Flask也是个更好的选择。
而且，根据我的数据工程师朋友Jonathan T Ho的看法，Flask更适合创建那些所谓的REST API的东西，因为它比Django更灵活。
另一方面，如果您想构建一些简单的东西，Django会让您更快地达到目标。
好，我们接着谈谈下一个！
数据科学 —— 包括机器学习、数据分析和数据可视化
首先，我们来回顾一下什么是机器学习。
我认为，解释什么是机器学习的最好方法莫过于举个例子。
假设您想开发一个程序用于自动检测图片中的内容。
因此，对于下面的这张图片（图片1），您希望您的程序能识别出这是条狗。
请点击输入图片描述
图0：Python那么火，到底可以用来做什么？我们来说说Python3的主要应用
<small style="border: 0px; font-size: smaller; font-style: inherit; font-weight: inherit; margin: 0px; outline: 0px; padding: 0px; vertical-align: baseline;">图1</small>
而对于下面的这张图片（图片2），您希望您的程序能识别出它是张桌子。
请点击输入图片描述
图1：Python那么火，到底可以用来做什么？我们来说说Python3的主要应用
<small style="border: 0px; font-size: smaller; font-style: inherit; font-weight: inherit; margin: 0px; outline: 0px; padding: 0px; vertical-align: baseline;">图2</small>
您也许会说，我可以用几行代码搞定。例如，如果在图片上有很多淡棕色的像素，那么我们可以说那是狗。
或者，您可以找到在照片中检测边缘的方法。然后，您也许会说，如果有很多直边，那么那就是一张桌子。
但是，这种方法很快就遇到麻烦了。如果图片上是条没有棕色毛发的白狗怎么办？如果图片上显示的只是桌子的圆形部分呢？
轮到机器学习大显身手了。
机器学习可实现一些算法，能自动检测给定输入中的模式。
比如，您给机器学习的算法提供1000张狗的照片和1000张桌子的照片。那么，它将会学习区别狗和桌子。当您给出一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别出是狗还是桌子。
我认为，这和婴儿学习新事物有点类似。婴儿是如何知道一样东西看起来像狗，而另一样东西看起来像桌子呢？可能就是从大量的例子中学到的。
您也许不会明确地告诉一个婴儿：“如果一样东西是毛茸茸的，并且有着淡棕色的毛发，那么它可能是条狗。”
您可能只是说：“那是条狗。这也是条狗。这是桌子。那也是桌子。”
机器学习算法的工作方式大致相同。
您可以把同样的想法应用于：
推荐系统（像*、Amazon和Netflix在用的）
面部识别
声音识别
您可能听说过的流行的机器学习算法包括：
神经网络
深度学习
支持向量机
随机森林
您可以使用任何一个上述算法来解决我刚才解释过的图片标注问题。
将Python用于机器学习
有一些流行的Python机器学习库和框架，其中最流行的两个是scikit-learn和TensorFlow。
scikit-learn附带了一些更流行的内置机器学习算法。我刚才提到了其中的几个。
TensorFlow更像是个低级库，它允许您构建自定义机器学习算法。
如果您刚开始一个机器学习项目，那么我建议您先用scikit-learn。如果您开始遇到效率问题，那么我建议用TensorFlow。
我应该如何学习机器学习呢？
要学习机器学习基础知识的话，我建议选择斯坦福或加州理工学院的机器学习课程。
请注意，您需要微积分和线性代数的基本知识以理解这些课程中的某些内容。
然后，我会用Kaggle来练习从课程中学到的知识。Kaggle是个网站，大家在这个网站上比试谁能对一个给定的问题构建出最佳的机器学习算法。网站上也有给初学者用的好教程。
那么数据分析和数据可视化呢？
为了帮助您理解，我在这里给您举个简单的例子。假设，您为一家在线销售产品的公司工作。
那么，作为数据分析师，您也许会画一个类似的条形图。
请点击输入图片描述
<small style="border: 0px; font-size: smaller; font-style: inherit; font-weight: inherit; margin: 0px; outline: 0px; padding: 0px; vertical-align: baseline;">条形图1-由Python生成</small>
从这张图上，我们可以看到，在某个特定的周日，对于某件产品来说，男性购买了400多件，而女性购买了大约350件。
作为一个数据分析师，您也许会对其中的差异做出几个可能的解释。
一个很显然的可能解释是，该产品在男性中比在女性中更流行。另一个可能的解释是，样本量太小，这个差异是偶尔产生的。还有一个可能的解释是，在周日，由于某种原因，男性比女性更倾向于购买该产品。
为了搞明白哪个解释是正确的，您可能绘制另一张图，如下图所示：
请点击输入图片描述
我们不再只显示周日的数据，而是整整一周的数据。正如您所见，从这张图中，我们可以看到，这种差异在不同的日子里很一致。
从这个简单的分析中，您可能得出了结论，对这种差异，一个最有说服力的解释就是，这个产品更受男性而不是女性欢迎。
另一方面，如果您看到是如下所示的图呢？
请点击输入图片描述
那么，如何解释出现在周日的差异呢？
您也许会说，也许出于某种原因，男性在周日更倾向于购买该产品。或者，也许只是巧合，男性在周日购买了更多的该产品。
好了，这是个简化的例子，展示了数据分析在真实世界中看起来的样子。
我在谷歌和微软工作的时候做过数据分析，跟这个例子非常相似，只是更复杂一些罢了。事实上，我在谷歌工作时，是用Python来做这种分析，而我在微软的时候，用的是JavaScript。
在这两家公司工作的时候，我用SQL从数据库中提取数据。然后，我会用Python和Matplotlib（在谷歌工作时）或JavaScrip和D3.js（在微软工作时）进行数据可视化和分析。
用Python进行数据分析/可视化
最流行的数据可视化库之一是Matplotlib。
刚开始学习的话，它是个不错的库，因为：
它容易上手
其他一些库，如seaborn是以它为基础的。因此，学习Matplotlib可以帮助您随后学习其他库。
我应该如何学习用Python进行数据分析/可视化？
学习了数据分析和可视化基础知识之后，在Coursera和Khan Academy上学习统计的基础知识也是很有帮助的。
脚本编写
什么是脚本编写？
通常，脚本编写是指编写小程序以让简单任务自动化。
我在这里给您举个来自我个人经验的例子。
我曾在日本的一家小型初创企业工作，我们有个电邮支持系统，用来回复客户通过电邮给我们提出的问题。
我在那里工作的时候，我的任务是计算含有特定关键字的电邮数量，这样我们才可以分析我们收到的电邮。
我们本来应该用人工统计，但是，我写了个简单的程序/简单的脚本来自动完成该任务。
事实上，那时我们是用Ruby编写脚本，但是，对于这样的任务来说，Python也是个不错的语言选择。Python适合这种类型的任务主要是因为它有相对简单的语法并且容易编写。用它来写些小程序并进行测试花不了多少时间。
那些嵌入式应用呢？
对于嵌入式应用，我不在行，但是我知道Python可以配合Rasberry Pi工作。它在那些硬件发烧友中非常流行。
那么游戏呢？
您可以用PyGame库来开发游戏，但是，它不是最流行的游戏引擎。如果把游戏作为兴趣爱好，您可以用它来构建项目，但是，如果您真的要做游戏开发，我个人不建议选择它。
相反，我推荐您用Unity的C#脚本，它是最流行的游戏引擎之一。它允许您在很多平台上构建游戏，这些平台包括：Mac、Windows、iOS和安卓。
那么，桌面应用呢？
您可以用Python的Tkinter来开发，但是它似乎不是最流行的选择。
相反，用Java、C#和C++等语言开发桌面应用看起来更流行。
最近，一些公司也已经开始使用JavaScript来创建桌面应用程序了。
比如，Slack的桌面应用程序是用Electron来构建的。它允许您用JavaScript来构建桌面应用。
就我个人来说，如果我要构建一个桌面应用，我会用JavaScript。它允许您复用web版本的某些代码（如果有的话）。
选Python 3还是Python 2？
我会推荐Python 3，因为它更现代化，并且目前它更受欢迎。
脚注：对于后端代码和前端代码的的说明（万一您对这些术语不熟悉）。
假设，您想做个类似于Instagram的东西。
那么，您需要为每种想支持的设备创建前端代码：
Swift用于iOS设备
Java用于安卓设备
JavaScript用于web浏览器
每组代码都将在对应类型的设备/浏览器上运行。这组代码将决定应用的布局看上去的样子，单击时按钮的外观等等。
但是，您仍然需要存储用户信息和照片的能力。除了在用户的设备商储存这些信息，您还会希望将这些信息储存在服务器上，这样，每个用户的关注者就能看到用户的照片。
这里就是后端代码/服务器端代码的用武之地了。您需要编写后端代码以执行以下操作：
持续跟踪谁在关注谁
压缩照片，以免占据太多存储空间
在发现功能中给每个用户推荐照片和新账号
好了，这就是后端代码和前段代码之间的区别。
顺便说一下，Python不是编写后端/服务器端代码的唯一好选择。还有很多其他流行的选择，包括Node.js，它是基于JavaScript的。
也希望大家对学python能够持之以恒，在自己喜欢的领域里实现择优就业~
