![C语言中cube[0][2]|=Z,是什么意思？](/aiimages/C%E8%AF%AD%E8%A8%80%E4%B8%ADcube%5B0%5D%5B2%5D%7C%3DZ%2C%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%84%8F%E6%80%9D%EF%BC%9F.png)
1WEB开发
在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。
尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架，无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全，这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用（或曾经广泛使用）Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性，很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言，同时保留Web开发时的轻便快捷。
除此之外，Python中还有大量“开箱即用”的模块，用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节，专注于功能实现即能完成开发。
目前，国内的Python web开发主要有两个技术栈：
（1）Django
Django是一个高级的敏捷web开发框架，如果学会了，撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度，基于ruby的Ruby on rails显然更快，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。国外的著名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的，承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站，还能兼顾APP客户端的API调用需求，Django是可以信赖的。
（2）Flask
相对于Django，Flask则是一个轻量级的web框架，Flask的最大的优势是性能优越，适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的Restful API服务这快很火，也是需求最大的。知名的比如百度、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然，如果你想做一个传统的web网站，还是建议使用Django，Flask的优势是后端、API，不适合构建全功能网站。
2网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。
Python在这个方面有许多工具上的积累，无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy，还是用于最简化数据库访问的各种ORM，都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是，爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
3人工智能与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？
因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于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一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
4数据分析处理
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce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。
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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。
Web 和 Internet开发；科学计算和统计；人工智能；桌面界面开发；软件开发；后端开发；网络接口：能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
Python标准库的主要功能有：
1、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2、文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3、操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能
4、网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5、网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6、W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理
7、其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等
简单网络管理协议SNMP（Simple Network Management Protocol）用于网络设备的管理。SNMP作为广泛应用于TCP/IP网络的网络管理标准协议，提供了统一的接口，从而实现了不同种类和厂商的网络设备之间的统一管理。 SNMP协议分为三个版本：SNMPv1、SNMPv2c和SNMPv3。 SNMP系统由网络管理系统NMS（Network Management System）、SNMP Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Information Base）四部分组成。 SNMP查询是指NMS主动向SNMP Agent发送查询请求，如图1-3所示。SNMP Agent接收到查询请求后，通过MIB表完成相应指令，并将结果反馈给NMS。SNMP查询操作有三种：Get、GetNext和GetBulk。SNMPv1版本不支持GetBulk操作。 不同版本的SNMP查询操作的工作原理基本一致，唯一的区别是SNMPv3版本增加了身份验证和加密处理。下面以SNMPv2c版本的Get操作为例介绍SNMP查询操作的工作原理。假定NMS想要获取被管理设备MIB节点sysContact的值，使用可读团体名为public，过程如下所示： SNMP设置是指NMS主动向SNMP Agent发送对设备进行Set操作的请求，如下图示。SNMP Agent接收到Set请求后，通过MIB表完成相应指令，并将结果反馈给NMS。 不同版本的SNMP Set操作的工作原理基本一致，唯一的区别是SNMPv3版本增加了身份验证和加密处理。下面以SNMPv3版本的Set操作为例介绍SNMP Set操作的工作原理。 假定NMS想要设置被管理设备MIB节点sysName的值为HUAWEI，过程如下所示： SNMPv1和SNMPv2c的Set操作报文格式如下图所示。一般情况下，SNMPv3的Set操作信息是经过加密封装在SNMP PDU中，其格式与SNMPv2c的Set操作报文格式一致。 SNMP Traps是指SNMP Agent主动将设备产生的告警或事件上报给NMS，以便网络管理员及时了解设备当前运行的状态。 SNMP Agent上报SNMP Traps有两种方式：Trap和Inform。SNMPv1版本不支持Inform。Trap和Inform的区别在于，SNMP Agent通过Inform向NMS发送告警或事件后，NMS需要回复InformResponse进行确认。 在Ensp中搭建网络环境，在R2上启用SNMP作为SNMP agent，Linux主机作为NMS；为方便观察SNMP报文格式，在R2使用SNMP的版本为v2c。通过下面的Python脚本获取R2的系统信息与当前的主机名 运行结果如下 在R2接口上抓包结果如下，Linux主机向R2的161端口发送SNMP get-request报文，可以看到SNMP使用的版本为v2c，设置的团体名为public，随机生成了一个request-id，变量绑定列表（Variable bindings），即要查询的OID，但Value为空；值得注意的是这些信息都是明文传输的，为了安全在实际环境中应使用SNMPv3。 通过下面的Python脚本获取R2的接口信息。 运行结果如下： 在R2接口抓包结果如下，getBuikRequest相比get-request设置了一个max-repetitions字段，表明最多执行get操作的次数。Variable bindings中请求的OID条目只有一条。 下面Python脚本用于设置R2的主机名为SNMPv2R2。 运行结果如下 在路由器上可以看到主机名有R2变为了SNMPv2R2。 get-response数据包内容与set-request中无异。 下面Python脚本用于接收，R2发送的Trap，并做简单解析。 先运行该脚本，之后再R2上手动将一个接口shutdown，结果如下： 接口上抓包结果如下，此时团体名用的是public，data部分表明是trap。 由于Ensp中的通用路由器认证算法只支持des56，而pysnmp不支持该算法，因此使用AR路由器配置SNMPv3。使用下面Python脚本发送snmpv3 get报文获取设备系统信息。 抓包结果如下，首先发送get-resques进行SNMPv3认证请求，随机生成一个msgID，认证模式为USM，msgflgs中Reportable置1要求对方发送report，其他为置0，表示不进行加密与鉴权；另外安全参数，认证参数、加密参数都为空，此时不携带get请求数据。 路由器给NMS回复report，msgID与resquest一致，Msgflgs中各位都置0，同时回复使用的安全引擎，认证与加密参数为空，不进行认证与加密，因此能看到data中的数据。 AR1收到请求后进行回复，数据包中msgflags标志位中除reportable外其他位都置1，表示不需要回复，同时进行加密与鉴权。同样也可以看到认证用户为testuser，认证参数与加密参数都有填充，data部分也是同样加密。 参考：什么是SNMP - 华为 (huawei.com) AR100-S V300R003 MIB参考 - 华为 (huawei.com) SNMP library for Python — SNMP library for Python 4.4 documentation (pysnmp.readthedocs.io)
