被吹的神乎其神的Python到底都能干什么

1. 前言

最近几年 Python 被吹的神乎其神,很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下,让想学习Python 的同学找对方向不迷茫。

2. Python 的特点

这里就谈谈自己的看法,首先 Python是跨平台语言,语法很简洁,很短的代码干更多的事。另外它是脚本语言,随时随地写一段脚本就可以处理数据,十分方便。同时它也是面向对象语言,对初学者十分友好。Python 在处理各个领域的类库也十分丰富,爬虫、机器学习、数据处理、图像处理等等满足了大部分领域的需要。更重要的是 Python 是一种“胶水语言”,可以轻松调用主流的 C、C++、Java 类库。 但是这就是 Python 被 “吹”起来的原因吗?当然不是!如果一门语言没有实际用武之地,即使它再优秀也没有意义,也不可能优秀。

3. Python 的使用领域

接下来我们就来看看 Python 在哪些领域有实际的运用。

3.1 数据爬虫

当今互联网数据成为任何一家公司最核心的资产,但是互联网的信息非常海量,未来快速获取有用的公开信息,爬虫就派上了用场。而 Python 语言非常善于编写爬虫,通过 requests 库抓取网页数据,使用 BeautifulSoup 解析网页并清晰和组织数据就可以快速精准获取数据。 用爬虫看抖音可以让你精准地看到你想看的小视频,疫情期间让我度过了很多无聊的时光。

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但是一定要注意合法地进行数据爬取,否则就是面向监狱编程!

3.2 Web 开发

能开发 Web 的不仅仅有 Java , Python 也可以进行快速的 Web 开发,Django、Flask 等都是知名的 Python Web 框架。能够充分利用 Python 的特性进行高效的 Web 开发。

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3.3 软件测试

Python 写测试脚本让测试人员掉更少的头发。目前主流的自动化测试框架都支持 Python 脚本。而且招聘网站上测试人员需要掌握的一门语言都有 Python 。

3.4 运维

对于大型平台的运维管理,甚至是自动化运维。Python 也有相关的强大工具诸如 fabric、saltstack、ansible

3.5 人工智能

人工智能的核心是算法和模型。需要快速的聚焦问题的本身,而且需要能够进行交互式的进行模型训练。而能够满足这些需求的只有 Python 了。目前主流的两大深度学习框架 TensorFlow 和 Pytorch 都是 Python 写的,而且小而美的 Darknet 也是 Python 开发的。目前我也在使用 Python 进行深度学习的相关开发,如果用java 进行开发将非常复杂,因为神经网络计算都是大量的高维矩阵进行复杂的乘法运算。

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而 Python 的语法特性可以很好的处理这种高维数据的运算。然后我们就可以训练出权重模型来识别图片中的目标的数量、位置等等。

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深度学习有较高的学习门槛。

3.6 数据分析数据挖掘

对于海量数据的处理是 Python 的强项。所以数据工程师的必备技能也是 Python。数据清洗非常方便。数据分析库 Pandas提供了方便的 Api 让你对数据进行分析,结构化,图形展示。 Python 也提供了快速可视化工具诸如 matplotlib、holoviews 等,让数据快速可视化。

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4. 并非只有编程人员使用Python

Python 并非只适合开发技术人员使用,在金融领域很多从业人员也用 Python 来进行金融量化。办公白领如果会使用 Python 可以很方便来批量操作 Excel 、Word 、PDF,让你成为真正的时间管理大师。遗憾的是,Python 目前还不能用来炒菜做饭。

5. Python 入门很简单

其实有编程基础的人,最快可以半天掌握 Python 的基本语法。我个人也建议 Python 作为开发者的第二语言。但是如果要熟练的使用 Python 还需要系统的学习。Python 的一些常用类库学习起来比 Python 本身难得多,比如常用的Numpy、Pandas ,需要通过系统的学习和练习才行。

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