python擅长什么

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Python是一个强大的,灵活的,开放的,易于学习的源语言,使用方便,并具有强大的数据操作和分析库。其简单的语法使编程新手很容易学习和掌握,经历过Matlab,,C / C++,java,或Visual Basic,Python提供了一个独特的组合,都能使用编程语言以及使用方便的分析和定量计算。

在过去的十年中,Python已经被用于科学计算、金融等高度量化的领域,石油和天然气,物理,和信号处理。它已被用于提高航天飞机的设计,从哈勃太空望远镜的图像处理,是实现物理实验导致发现了希格斯玻色子的工具(所谓的“上帝粒子”)。

Python可以做系统运维、云计算开发、图形处理、金融分析、游戏开发、数学处理数据库编程、网络编程、WEB编程、PYMO引擎、黑客编程、爬虫开发、机器学习、人工智能等等。

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python为什么如此受欢迎?

同时,Python已经被用于构建大规模可扩展的Web应用程序,像YouTube,并推动谷歌内部基础设施。像迪士尼、索尼和梦工厂公司,卢卡斯ILM都依赖Python协调大规模的集群计算机图形服务器轰动的电影产生的意象。根据TIOBE指数,Python是一个在世界上最流行的编程语言,排名高于Perl,Ruby,和Java。

为什么说Python编程语言也是非常适合做大数据分析的语言之一呢?下面就来为大家分析一下。

首先,Python语言它很容易上手。它融合了R语言快速成熟的数据挖掘能力之外,还有更实际的产品构建能力。Python语言也正在迅速地获得主流人士的拥护。只要你用过Python语言,你会发现它是更直观,并且相比R语言更容易学习。它在计算机语言中的整体趋势也是上升的很快。使其在统计分析上的能力超越了之前的R语言。

Python是行业人员正在转换发展的方向。过去两年里,很明显存在由R向Python转化的趋势”在数据处理中,通常存在规模和技巧的权衡,Python语言作为一个折中出现了。

从对数据分析工作的处理上看,IPython notebook和NumPy可以用于轻量工作的处理,而 Python则是中级规模数据处理的有力工具。丰富的数据交流社区也是 Python的优势,它提供了大量的Python工具包和特性。

据悉美国银行也是利用Python语言开发了新的产品以及基础设施接口。而且也用于处理金融数据。

Python 的实际应用场景有哪些?这里给大家简单做一个介绍:

Web 应用开发

在因大数据、人工智能为人所熟知之前,Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用,产生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 开发框架。得益于其简洁的语法和动态语言特性,Python 的开发效率很高,因而深受创业团队的青睐。

一些将 Python 作为主要开发语言的知名互联网企业/产品:

豆瓣

知乎

果壳网

Instagram

Quora

Dropbox

Reddit

由于后台服务器的通用性,除了狭义的网站之外,很多 App 和游戏的服务器端也同样用 Python 实现。

自动化运维

在 Web 开发领域,Python 只是众多语言选择之一;但在自动化运维领域,Python 则是必备技能。灵活的功能和丰富的类库使其成为运维工程师的首选语言。大量自动化运维工具和平台或以 Python 开发,或提供 Python 的配置接口。单从 Linux 内置 Python 这一点来看也足见其在服务器和运维领域的地位。

因此很多公司虽然核心业务不是使用 Python,但在管理系统、运维等方面也大量使用。比如 Facebook 工程师维护了上千个 Python 项目,包括基础设施管理、广告 API 等。

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网络爬虫

也叫网络蜘蛛,是指从互联网采集数据的程序脚本。对于很多数据相关公司来说,爬虫和反爬虫技术都是其赖以生存的重要保障。尽管很多语言都可以编写爬虫,但灵活的 Python 无疑也是当前的首选。基于 Python 的爬虫框架 Scrapy 也很受欢迎。

这个星球上最大的“爬虫”公司 -- Google 一直力推 Python,不仅在公司内部大量使用 Python,也为开发社区做了巨大贡献。就连 Python 之父 Guido van Rossum 也曾在 Google 工作七年。

数据分析

当通过爬虫获取了海量数据之后,需要对数据进行清洗、去重、存储、展示、分析,在这方面 Python 有许多优秀的类库:NumPy、Pandas、Matplotlib 可以让你的数据分析工作事半功倍。

科学计算

虽然 Matlab 在科学计算领域有着不可取代的地位,但 Python 作为一门通用的编程语言,可以带来更广泛的应用和更丰富的类库。NumPy、SciPy、BioPython、SunPy 等类库在生物信息、地理信息、数学、物理、化学、建筑等领域发挥着重要作用。

而大名鼎鼎的 NASA 也早已把 Python 作为主要开发语言。

人工智能

Python 在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。

机器学习:Scikit-learn

自然语言处理:NLTK

深度学习:Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet

这些已经占据业内主流的工具要么是用 Python 开发,要么也提供了 Python 版本。Python 无疑已成为 AI 领域的必修语言。

胶水语言

Python 简洁、灵活、通用,几乎可以在各种场景与各种平台、设备、语言进行连接,因此被称为胶水语言。有人把它比作小巧而又多功能的瑞士军刀。除了上面提到的,在其他领域也常常见到 Python 的身影:

金融:大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作为的开发脚本语言

游戏:一些引擎使用 Python 作为开发脚本,比较有名的游戏有《文明》系列、网易的《阴阳师》

桌面应用:虽然不算主流,但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 库也足以应付一般的桌面程序