這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)學(xué)習(xí)Python可以用來干什么，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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1. 前言

最近幾年 Python 被吹的神乎其神，很多同學(xué)都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去學(xué)習(xí) Python,今天小胖哥就 Python 的應(yīng)用領(lǐng)域來簡(jiǎn)單盤點(diǎn)一下，讓想學(xué)習(xí)Python 的同學(xué)找對(duì)方向不迷茫。

2. Python 的特點(diǎn)

這里就談?wù)勛约旱目捶?，首?Python是跨平臺(tái)語(yǔ)言，語(yǔ)法很簡(jiǎn)潔，很短的代碼干更多的事。另外它是腳本語(yǔ)言，隨時(shí)隨地寫一段腳本就可以處理數(shù)據(jù)，十分方便。同時(shí)它也是面向?qū)ο笳Z(yǔ)言，對(duì)初學(xué)者十分友好。Python 在處理各個(gè)領(lǐng)域的類庫(kù)也十分豐富，爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理、圖像處理等等滿足了大部分領(lǐng)域的需要。更重要的是 Python 是一種“膠水語(yǔ)言”，可以輕松調(diào)用主流的 C、C++、Java 類庫(kù)。 但是這就是 Python 被 “吹”起來的原因嗎？當(dāng)然不是！如果一門語(yǔ)言沒有實(shí)際用武之地，即使它再優(yōu)秀也沒有意義，也不可能優(yōu)秀。

3. Python 的使用領(lǐng)域

接下來我們就來看看 Python 在哪些領(lǐng)域有實(shí)際的運(yùn)用。

3.1 數(shù)據(jù)爬蟲

當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)成為任何一家公司最核心的資產(chǎn)，但是互聯(lián)網(wǎng)的信息非常海量，未來快速獲取有用的公開信息，爬蟲就派上了用場(chǎng)。而 Python 語(yǔ)言非常善于編寫爬蟲，通過 requests 庫(kù)抓取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，使用 BeautifulSoup 解析網(wǎng)頁(yè)并清晰和組織數(shù)據(jù)就可以快速精準(zhǔn)獲取數(shù)據(jù)。 用爬蟲看抖音可以讓你精準(zhǔn)地看到你想看的小視頻，疫情期間讓我度過了很多無聊的時(shí)光。

但是一定要注意合法地進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取，否則就是面向監(jiān)獄編程！

3.2 Web 開發(fā)

能開發(fā) Web 的不僅僅有 Java , Python 也可以進(jìn)行快速的 Web 開發(fā)，Django、Flask 等都是知名的 Python Web 框架。能夠充分利用 Python 的特性進(jìn)行高效的 Web 開發(fā)。

3.3 軟件測(cè)試

Python 寫測(cè)試腳本讓測(cè)試人員掉更少的頭發(fā)。目前主流的自動(dòng)化測(cè)試框架都支持 Python 腳本。而且招聘網(wǎng)站上測(cè)試人員需要掌握的一門語(yǔ)言都有 Python 。

3.4 運(yùn)維

對(duì)于大型平臺(tái)的運(yùn)維管理，甚至是自動(dòng)化運(yùn)維。Python 也有相關(guān)的強(qiáng)大工具諸如 fabric、saltstack、ansible。

3.5 人工智能

人工智能的核心是算法和模型。需要快速的聚焦問題的本身，而且需要能夠進(jìn)行交互式的進(jìn)行模型訓(xùn)練。而能夠滿足這些需求的只有 Python 了。目前主流的兩大深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 和 Pytorch 都是 Python 寫的，而且小而美的 Darknet 也是 Python 開發(fā)的。目前我也在使用 Python 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的相關(guān)開發(fā)，如果用java 進(jìn)行開發(fā)將非常復(fù)雜，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算都是大量的高維矩陣進(jìn)行復(fù)雜的乘法運(yùn)算。

而 Python 的語(yǔ)法特性可以很好的處理這種高維數(shù)據(jù)的運(yùn)算。然后我們就可以訓(xùn)練出權(quán)重模型來識(shí)別圖片中的目標(biāo)的數(shù)量、位置等等。

深度學(xué)習(xí)有較高的學(xué)習(xí)門檻。

3.6 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘

對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理是 Python 的強(qiáng)項(xiàng)。所以數(shù)據(jù)工程師的必備技能也是 Python。數(shù)據(jù)清洗非常方便。數(shù)據(jù)分析庫(kù) Pandas提供了方便的 Api 讓你對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)構(gòu)化，圖形展示。  Python 也提供了快速可視化工具諸如 matplotlib、holoviews 等，讓數(shù)據(jù)快速可視化。

4. 并非只有編程人員使用Python

Python 并非只適合開發(fā)技術(shù)人員使用，在金融領(lǐng)域很多從業(yè)人員也用 Python 來進(jìn)行金融量化。辦公白領(lǐng)如果會(huì)使用 Python 可以很方便來批量操作 Excel 、Word 、PDF，讓你成為真正的時(shí)間管理大師。遺憾的是，Python 目前還不能用來炒菜做飯。

5. Python 入門很簡(jiǎn)單

其實(shí)有編程基礎(chǔ)的人，最快可以半天掌握 Python 的基本語(yǔ)法。我個(gè)人也建議 Python 作為開發(fā)者的第二語(yǔ)言。但是如果要熟練的使用 Python 還需要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。Python 的一些常用類庫(kù)學(xué)習(xí)起來比 Python 本身難得多，比如常用的Numpy、Pandas ，需要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和練習(xí)才行。

關(guān)于學(xué)習(xí)Python可以用來干什么就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。