浅谈Python的主要应用领域

Python的用途较为普遍，笔者也会常常接触到各类与Python有关的项目，也算是一名忠实的开发者。可以遇到关于Python用途的问题，也很乐意回答。Python这个概念很是大，它的定位是“计算机程序设计语言”，从它的特色来看，是一种“面向对象”的语言，同时也是一门“解释型”语言。计算机的程序设计语言有不少，有最经典的C，有一样面向对象的C++、Java、C#，还有适用于数据计算的R和简便易行的go。Python可以从众多编程语言中脱颖而出也是由其自身固有特色决定的。
首先，Python是一门解释型语言意味着Python是比较容易入门的。Python的语法更接近英语的语法，经过解释器执行basic程序可让计算机读懂指令。固然，这样对开发者而言，Python的程序代码更好理解，但执行代码须要逐句翻译，因此和C类语言相比也较为占用硬件资源。和MATLAB同样，既然是解释型语言，可让咱们这样不是很是精通计算机语言但须要在工做中处理数据的人来讲，Python是作数据分析的一件利器。
强大而丰富的库是Python的一大特色，其次就是对C类语言的粘合性强，这使得Python在数据处理方面可以驾轻就熟。因此笔者首先要介绍的是Python的数据分析与处理功能。
一、数据分析与处理
一般状况下，Python被用来作数据分析。用C设计一些底层的算法进行封装，而后用Python进行调用。由于算法模块较为固定，因此用Python直接进行调用，方便且灵活，能够根据数据分析与统计的须要灵活使用。Python也是一个比较完善的数据分析生态系统，其中matplotlib常常会被用来绘制数据图表，它是一个2D绘图工具，有着良好的跨平台交互特性。平常作描述统计用到的直方图、散点图、条形图等都会用到它，几行代码便可出图。咱们平常看到的K线图、月线图也可用matplotlib绘制。若是在证券行业作数据分析，Python是必不可少的。
再如Pandas也是Python在作数据分析时经常使用的数据分析包，也是很好用的开源工具。Pandas可对较为复杂的二维或三维数组进行计算，同时还能够处理关系型数据库中的数据，和R语言相比，data.frame计算的范围要远远小于Pandas中的DataFrame的范围，这也从另外一个侧面说明Python的数据分析功能要强于R。
除以上两点以外，SciPy还可有解决不少科学计算的问题，好比微分方程、矩阵解析、几率分布等数学问题。

二、Web开发应用
Python是Web开发的主流语言，但不能说是最好的语言。一样是解释型语言的JavaScript，在Web开发中应用的已经较为普遍，缘由是其有一套成熟的框架。但Python也具备独特的优点。好比Python相比于JS、PHP在语言层面较为完备，并且对于同一个开发需求可以提供多种方案。库的内容丰富，使用方便。Python在Web方面也有本身的框架，如django和flask等。能够说用Python开发的Web项目小而精，支持最新的XML技术，并且数据处理的功能较为强大。

三、人工智能应用
在人工智能的应用方面，笔者认为仍是得益于Python强大而丰富的库以及数据分析能力。好比说在神经网络、深度学习方面，Python都可以找到比较成熟的包来加以调用。并且Python是面向对象的动态语言，且适用于科学计算，这就使得Python在人工智能方面备受青睐。虽然人工智能程序不限于Python，但依旧为Python提供了大量的API，这也正是由于Python当中包含着较多的适用于人工智能的模块，好比sklearn模块等等。调用方便、科学计算功能强大依旧是Python在AI领域最强大的竞争力。