Python 作为一种功能强大的编程语言,因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么,Python 的应用领域有哪些呢?
Python 的应用领域非常广泛,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,例如国外的 Google、Youtube、Dropbox,国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。
概括起来,Python 的应用领域主要有如下几个。
Web应用开发
Python 经常被用于 Web 开发,尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言,但 Python 上升势头更猛劲。尤 其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟(比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等),程序员可以更轻 松地开发和管理复杂的 Web 程序。
例如,通过 mod_wsgi 模块,Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 HTTP 服务器与基于 Python 的 Web 程序之间的通信。
自动化运维
很多操作系统中,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,可以在终端下直接运行 Python。
有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写,例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。
另外,Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如,通过 pywin32 这个软件包,我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API;使用 IronPython,我们能够直接调用 .Net Framework。
通常情况下,Python 编写的系统管理脚本,无论是可读性,还是性能、代码重用度以及扩展性方面,都优于普通的 shell 脚本。
人工智能领域
人工智能是项目非常火的一个研究方向,如果要评选当前最热、工资最高的 IT 职位,那么人工智能领域的工程师最有话语权。而 Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面,都是主流的编程语言。
可以这么说,基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能,其本质上已经无法离开 Python 的支持了,原因至少有以下几点:
目前世界上优秀的人工智能学习框架,比如 Google 的 TransorFlow(神经网络框架)、FaceBook 的 PyTorch(神经网络框架)以及开源社区的 Karas 神经网络库等,都是用 Python 实现的;
微软的 CNTK(认知工具包)也完全支持 Python,并且该公司开发的 VS Code,也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。
Python 擅长进行科学计算和数据分析,支持各种数学运算,可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。
网路爬虫
Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。
从技术层面上将,Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具,例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等,还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
科学计算
自 1997 年,NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。
并且,和其它解释型语言(如 shell、js、PHP)相比,Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库,例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等,这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。
游戏开发
很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块,而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比,Lua 的功能更简单,体积更小;而 Python 则支持更多的特性和数据类型。除此之外,Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制,这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上,有很多 Python 语言实现的游戏引擎,例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。
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