学了 Python，能用来做什么？

说起编程语言，Python 也许使用不是最广的，但一定是现在谈论最多的。随着近年大数据、人工智能的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。

那么人们在谈论 Python 的时候究竟在谈论什么？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。

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：Theano、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

在各家公司里，Python 还常被用来做快速原型开发，以便更快验证产品概念。而众多极客也把 Python 作为实现自己天马行空想法的神兵利器。在知乎上就有一个问题：

可以用 Python 编程语言做哪些神奇好玩的事情？里面 200 多个回答将会让你大开眼界。

有着如此广泛的应用，再加上简单易懂的语法，使得 Python 成为一门既适合初学，又值得深入的语言。即使不是程序员，能用 Python 写上一小段程序，调用几个接口，也能极大提升工作效率。所以连 C++ 大牛 Bruce Eckel 也要感叹：

Life is short, you need Python

人生苦短，你需要 Python

由此来看，Python 越来越热也是情理之中的事情。

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