python程式學做什麼

python程式設計學來做什麼？

1 WEB開發

在國內，豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基於Python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。

儘管目前Python並不是做Web開發的首選，但一直都佔有不可忽視的一席。 Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架或全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的Web專案中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的「膠水」特性，很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發時的輕便快捷。

除此之外，Python中還有大量「開箱即用」的模組，用於與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個微信公眾號相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種伺服器交互細節，專注於功能實現即能完成開發。

目前，國內的Python web開發主要有兩個技術堆疊：

（1）Django

Django是一個高級的敏捷web開發框架，如果學會了，擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度，基於ruby的Ruby on rails顯然更快，但是Django有一個優勢就是性能優秀，更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社群Pinterest早期也是基於Django開發的，承受了使用者快速成長的衝擊。所以說如果你想快速開發一個網站，還能兼顧APP客戶端的API呼叫需求，Django是可以信賴的。

（2）Flask

相對於Django，Flask則是一個輕量級的web框架，Flask的最大的優勢是效能優越，適合配合手機用戶端開發後台API服務。國內基於Flask的Restful API服務這快很火，也是需求最大的。知名的例如百度、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基於Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統的web網站，還是建議使用Django，Flask的優勢是後端、API，不適合建立全功能網站。

2 網路爬蟲

網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網路上的內容，現在用Python收集網路上的資訊比以前容易很多了。

Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用於模擬HTTP請求的Requests、用於HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用於自動化分散式爬取任務的Scrapy，還是用於最簡化資料庫存取的各種ORM，都使得Python成為資料爬取的首選語言之一。特別是，爬取後的資料分析與計算是Python最擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

3 人工智慧與機器學習

人工智慧是現在非常火熱的方向，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，為什麼呢？

因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需的技術特點。例如基於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上都是透過Python來實現的。機器學習，尤其是現在火熱的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。 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，從經典資料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，能很簡單調整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是大幅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路僅需要寥寥數十行程式碼，即可藉助底層實現，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，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是透過底層的C/C 實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C 專案和函式庫，從而實現功能和效能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於資料本身，而從記憶體分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用於機器學習領域的重要原因。

4 資料分析處理

資料分析處理方面，Python有很完整的生態環境。 「大數據」分析中涉及的分散式計算、資料視覺化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模組可以選擇完成其功能。對於Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對於資料科學家或是對資料工程師而言都是十分便利的。

5 伺服器維運及其它小工具

Python對於伺服器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有Linux發行版中都自備了Python解釋器，使用Python腳本進行批次化的檔案部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。 Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等建置工具，甚至conan等用於C 的套件管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便維運的工具會變得十分簡單。

更有趣的是，Python社群的開發者們也製作了諸如itchat這樣的開發工具包，你大可以用微信來管理伺服器或是各種服務的運作。想想看，一個微信機器人，能夠在出現異常時，又或者每天固定時刻匯報伺服器或是程式運行情況，甚至包含用matplotlib/seaborn繪製的圖表，一目了然，而你對它發上簡簡單單一句話，即可完成伺服器的調整。

6 桌面程式

Python也可以用於桌面軟體開發（如sublime text等），甚至是行動裝置開發（參考kivy）。 Python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實作版本PyQT。 Python簡單易用的特性加上QT的優雅，可以很輕鬆的開發介面複雜的桌面程序，並且能輕鬆實現跨平台特性。

7 多媒體應用

可以用Python裡面的PIL、Piddle、ReportLab 等模組對圖象、聲音、影片、動畫等進行處理，還可以用Python產生動態圖表和統計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模組非常快速有效的寫出三維場景。

相關推薦：《Python教學》

以上是python程式學做什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！