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Python五大主要应用解析：从Web开发到全民编程热潮

2025-01-13

来源：网络整理

前言

从2015年开始，国内就慢慢接触到了。从2016年开始，它在国内更加流行，现在也算是“普及”了。

众所周知，已经纳入小学生教材，国家二级计算机证书也需要学习！

由于它简单、上手快，是很多程序员入门的首选语言。

如果你想学习，或者你刚刚开始学习，那么你可能会问，“我能用它做什么？”

这个问题很难回答，因为它有很多用途。

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但随着时间的推移，我发现主要有五个应用：

1. 网页开发

它的诞生历史比Web还要早。由于它是解释型脚本语言，开发效率高，非常适合Web开发。

Web开发框架有数百种，还有很多成熟的模板技术。选择开发Web应用不仅开发效率高，而且运行速度快。

常用的Web开发框架有：、、等。

很多知名的互联网公司都会使用它作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果客网、NASA、...

由于后端服务器的多功能性，除了狭义的网站之外，许多应用程序和游戏也在服务器端实现。

2.网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，最终停滞不前。

与现实生活中的开发有技术差距，没有人指导我。我不知道以我现在的水平能做什么。在这个质疑的循环中，编程技能陷入了停滞，而爬虫是最好的进阶方式之一。

网络爬虫是一种常用的场景。在国际上，语言早期被广泛用作网络爬虫的基础，带动了整个语言的应用发展。过去，中国很多人使用收藏家在互联网上搜索内容。现在在互联网上收集信息变得更加容易，例如：

从各大网站爬取产品折扣信息并进行比较，以获得最佳选择；

收集并分类社交网络上的言论，生成情感地图，分析语言习惯；

从网易云音乐爬取某类型歌曲的所有评论并生成词云；

按条件过滤获取豆瓣的电影和书籍信息并生成表格...

有很多应用程序。几乎每个人在学习爬虫之后都可以使用爬虫来做一些好玩、有趣、有用的事情。

3. 人工智能

人工智能是当下非常热门的方向，AI热潮让语言的未来充满了无限的潜力。现在发布的几个非常有影响力的AI框架大部分都已经实现了。为什么？

因为有很多对于人工智能来说非常方便的库，比如数值计算、机器学习、神经网络、数据可视化等。在广阔的人工智能领域，数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等都是主流编程语言，并得到了广泛的支持和应用。

人工智能的大部分核心算法仍然依赖于C/C++，因为它们是计算密集型的并且需要非常精细的优化。它们还需要 GPU 和专用硬件等接口，而这些只有 C/C++ 才能做到。

相反，使用这些库的 API 是因为胶水语言的特性。开发其他语言到C/C++的跨语言接口是最容易的。门槛比其他语言低很多，尤其是使用的时候。

4. 数据分析

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在数据分析处理方面，有非常完整的生态环境。 “大数据”分析涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等都有成熟的模块可供选择来完成其功能。对于-与，可以直接使用计算逻辑，这对于数据科学家和数据工程师来说都非常方便。

5、自动化运维

对于服务器的运维也非常重要。由于目前几乎所有发行版都带有自己的解释器，因此在服务器上使用脚本进行批量文件部署和操作调整已经成为一个非常好的选择。它还包含许多方便的工具，从控制 ssh/sftp，到监控服务，到构建工具，甚至 C++ 的包管理工具。它提供了一整套完善的工具，在此基础上，在互联网上，结合Web，开发方便运维的工具将会变得非常简单。

6. 其他应用实例

系统编程：提供API，方便系统维护和管理。它是标志性语言之一，是许多系统管理员的理想编程工具。

图形处理：有PIL等图形库支持，可以方便进行图形处理。

数学处理：扩展为许多标准数学库提供了广泛的接口。

文本处理：提供的re模块可以支持正则表达式，还提供SGML和XML分析模块，很多程序员用它来开发XML程序。

数据库编程：程序员可以通过遵循API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与DB2、DB2、DB2等数据库进行通信。它附带一个提供完整 SQL 环境的模块。

网络编程：提供丰富的模块支持编程，让分布式应用的开发变得简单、快捷。它被许多大型软件开发项目广泛使用，例如Zope、Mnet和.

Web 编程：支持最新 XML 技术的应用程序开发语言。

多媒体应用：该模块封装了“应用程序编程接口”，可以进行二维、三维图像处理。模块可以用来编写游戏软件。

编程：有一个hack库，内置了你熟悉或不熟悉的功能，但缺乏成就感。

七、总结：

看到这么多的应用场景，是不是觉得它很强大呢？然而，它通常不作为工程语言出现。也就是说，常规的软件制作是不会用到它的。主要使用java、c#、xml、c。至于为什么，是因为这是软件工程的需要。