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python主要可以做什么

如果您正在考慮學習Python—或者您最近才開始學習—您可能會問自己:

“我用Python到底能做什么?”

但隨著時間的推移，我發現Python有3種主要的流行應用:

Web開發

數據科學——包括機器學習、數據分析和數據可視化

腳本

web開發

基于Python(如Django和Flask)的Web框架最近在Web開發中非常流行。

這些web框架幫助您用Python創建服務器端代碼(后端代碼)。這是運行在服務器上的代碼，而不是用戶設備和瀏覽器上的代碼(前端代碼)。如果您不熟悉后端代碼和前端代碼的區別，請參閱我下面的腳注。

但是等等，為什么我需要一個web框架呢?

這是因為web框架更容易構建通用后端邏輯。這包括將不同的url映射到Python代碼塊、處理數據庫和生成用戶在瀏覽器上看到的HTML文件。

我應該使用哪種Python web框架?

Django和Flask是兩個最流行的Python web框架。如果你剛剛開始，我建議你使用其中的一種。

Django和Flask有什么不同?

主要對比:

Flask提供了簡單、靈活和細粒度的控制。它是無約束的(它讓您決定如何實現事物)。

Django提供了一種全面的體驗:為您的應用程序和項目提供了一個管理面板、數據庫接口、ORM[對象-關系映射]和目錄結構。

你應該選擇:

Django，如果你專注于最終的產品。特別是如果您正在處理一個簡單的應用程序，例如一個新聞站點、一個電子商店或博客，并且您希望總是有一個單一的、明顯的做事方式。

另一方面，如果您希望直接構建一些東西，Django可能會讓您更快地實現這一點。

數據科學

首先，讓我們復習一下什么是機器學習

我認為解釋機器學習的最好方法是給你們舉個簡單的例子。

假設您想要開發一個程序來自動檢測圖片中的內容。

因此，根據下面這張圖(圖1)，您希望您的程序能夠識別它是一只狗。

考慮到下面的另一個(圖2)，您希望您的程序認識到它是一個桌子。

你可能會說，我可以寫一些代碼來實現。例如，如果圖片中有很多淺棕色的像素，那么我們可以說它是一只狗。或者，你可以找出如何檢測圖片的邊緣。然后，你可能會說，如果有很多條直邊，那么它就是一個表格。

然而，這種方法很快就會變得棘手。如果照片里有一只沒有棕色毛發的白狗呢?如果這張圖只顯示了桌子的圓形部分呢?

python是個什么東西

python 是一種計算機程序設計語言。

信息時代，計算機無處不在。程序設計語言，就是人類用來跟計算機溝通，編寫可以執行的程序的一種特殊的“語言”。不同的國家、人種，說不一樣的話比如中文、英語、日語、法語。計算機的世界，也因時代、用途等因素，誕生了各種各樣的語言。

PYTHON，就是其中的一種。作者：三角貓，來源：簡書。

Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用于獨立的、大型項目的開發。

擴展資料：

Python的設計哲學是“優雅”、“明確”、“簡單”。因此，Perl語言中“總是有多種方法來做同一件事”的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是“用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事”。

在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由于這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，并且能夠支撐大規模的軟件開發。

這些準則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

python程序都能做什么？

從入門級選手到專業級選手都在做的——爬蟲

用 Python 寫爬蟲的教程網上一抓一大把，據我所知很多初學 Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。

除了入門，爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平臺和組織，通過抓取互聯網上的公開數據，來實現一些商業價值是非常常見的做法。當然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，需要處理包括路由、存儲、分布式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，復雜度差了很多倍。

Web 程序

除了爬蟲，Python 也廣泛應用到了 Web 端程序，比如你現在正在使用的知乎，主站后臺就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后臺也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架還有 Flask(Wel買粉絲e | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通過上述框架，你可以很方便實現一個 Web 程序，比如我認識的一些朋友，就通過 Python 自己編寫了自己的博客程序，包括之前的 hu.photo，我就是通過 Flask 實現的后臺(出于版權等原因，我已經停掉了這個網站)。除了上述框架，你也可以嘗試自己實現一個 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 庫，你可以很方便地完成一個 GUI 程序(話說我最開始接觸編程的時候，就覺得寫 GUI 好炫酷，不過搞了好久才在 VC6 搞出一個小程序，后來又輾轉 Delphi、Java等，最后接觸到 Python 的時候，我對 GUI 已經不感興趣了)。Python 實現 GUI 的實例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 實現的服務器端和客戶端程序。

人工智能(AI)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。

科學計算

Python 的開發效率很高，性能要求較高的模塊可以用 C 改寫，Python 調用。同時，Python 可以更高層次的抽象問題，所以在科學計算領域也非常熱門。包括 scipy、numpy 等用于科學計算的第三方庫的出現，更是方便了又一定數學基礎，但是計算機基礎一般的朋友。

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