python编程能做什么,编程语言python可以用来干什么
python编程学来做什么？
1 WEB开发
在国内，豆瓣从一开始就把Python作为web开发的基础语言，知乎的整个架构也是基于Python的，这使得web开发在国内是一个非常好的发展。
虽然Python目前还不是Web开发的首选，但它一直扮演着重要的角色。Python中有各种各样的Web框架，无论是简单自由搭配的微框架，还是功能齐全的大型MVC框架，在需要敏捷开发的Web项目中也非常有优势。Python提供的大规模Web服务被广泛使用(或已经被广泛使用)，包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。再加上Python本身的“glue”特性，在需要大规模性能级计算的时候，很容易集成其他语言，同时保持Web开发的轻便和快捷。
除此之外，Python中还有很多“开箱即用”的模块，用于对接其他各种网站和其他相关功能。如果你想开发一个微信微信官方账号相关的功能，比如微信-sdk/weixin-python包，你几乎可以完全忽略文档中提到的所有服务器交互的细节，专注于功能实现来完成开发。
目前，国内的Python web开发主要有两个技术栈：
姜戈
Django是一个先进的敏捷web开发框架。如果你学会了，你可以很快建立一个网站。当然，基于ruby的ruby on Rails显然比网站的速度要快，但是Django有一个优势就是性能优秀，更适合国内网站的应用场景。国外著名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的，遭受了用户快速增长的冲击。所以，如果你想快速开发一个网站，并且考虑到APP客户端的API调用需求，Django是可以信赖的。
(2)烧瓶
与Django相比，Flask是一个轻量级的web框架。Flask最大的优势是性能优越，适合用移动客户端开发后台API服务。基于Flask的Restful API服务在中国非常受欢迎，需求量也非常大。百度、网易、小米、陌陌等知名公司都有基于Flask的应用部署。当然，如果想做传统网站，还是建议用Django。Flask有后端和API的优势，不适合搭建全功能网站。
2 网络爬虫
网络爬虫是Python的常见场景。国际上，google早期使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用和发展。以前国内很多人用收集器来搜索网上内容，现在用Python收集网上信息比以前容易多了。
Python在这方面积累了很多工具，无论是模拟HTTP请求的Requests，解析HTML DOM的PyQuery/BeautifulSoup，自动化分布式抓取任务的Scrapy，还是简化数据库访问的各种ORM，都让Python成为数据抓取的首选语言之一。尤其是爬行后的数据分析和计算是Python最擅长的领域，非常容易集成。目前Python流行的网络爬虫框架是一个非常强大的scrapy。
3 人工智能与机器学习
人工智能是现在非常热的方向，AI热潮让Python语言的未来充满无限潜力。现在发布的几个很有影响力的AI框架，大多是Python实现。为什么？
因为Python足够动态，性能足够，这是AI技术要求的技术特征。比如一些基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的网站，基本都是用Python实现的。机器学习的大部分工具框架，尤其是现在流行的深度学习，都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着良好的口碑，其简洁明了的语法和丰富的计算工具深受该领域开发者的喜爱。
早在深度学习和Tensorflow等框架流行之前，Python中就有scikit-learn，可以轻松完成几乎所有的机器学习模型。下载经典数据集并构建模型只需要几行简单的代码。有了熊猫、matplotlib等工具，可以轻松调整。
而深度学习框架如Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等大大拓展了机器学习的可能性。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络，只需要几十行代码，借助底层实现就可以轻松调用包括GPU在内的大量资源来完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python都只是作为前端描述语言，实际的计算都是通过底层C/C来实现的，由于Python可以方便地引入和使用C/C项目和库，从而实现功能和性能的扩展，在这样的大规模计算中，让开发者更加关注数据本身的逻辑，从内存分配等复杂的工作中解脱出来，是Python被广泛应用于机器学习领域的重要原因。
4 数据分析处理
Python有完整的数据分析和处理的生态环境。分布式计算、数据可视化、数据库操作等。参与“大数据”分析的在Python中有成熟的模块，可以选择完成其功能。使用Hadoop-Map
Reduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑。这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5 服务器运维及其它小工具
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，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，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。
更有意思的是，Python社区的开发者们还制作了诸如itchat这样的开发工具包，你大可以用微信来管理服务器或是各种服务的运行。想想看，一个微信机器人，能够在出现异常时，又或者每天固定时刻汇报服务器或是程序运行情况，甚至包含用matplotlib/seaborn绘制的图表，一目了然，而你对它发上简简单单一句话，即可完成对服务器的调整。
6 桌面程序
Python也可以用于桌面软件开发（如sublime text等），甚至移动端开发（参看kivy）。Python简洁方便，各种工具包齐全的环境，能大幅度减少开发者的负担。著名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅，可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序，并且能轻松实现跨平台特性。
7 多媒体应用
可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理，还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外，还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。
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