Python 的用途是什么？

介绍

Python 是一种面向对象的编程语言，通常围绕数据工作，主要用于机器学习、人工智能、物联网、游戏开发、Web 应用程序开发和数据分析等领域。最易于使用的编程语言已成为产品所有者推出下一代产品的首选。由于 Python 语法简单，与 Java 或 C++ 相比，程序员可以用更少的步骤完成编码。Python 是增长最快的语言之一。

不断发展的 Python 库使其成为任何项目的可行选择，无论是移动应用程序、网络应用程序、物联网、数据科学还是人工智能。

Python 做什么？

Python 是产品所有者的瑞士刀，最令人惊讶的是，这种语言的受欢迎程度一直在稳步攀升，并在 2023 年成为最受开发人员欢迎的编程语言。

大约 14% 的程序员使用 Linux、UNIX、Windows 和 Mac OS 等操作系统。然而，大公司的程序员使用 Python 是因为它为自己创造了一个商标，具有以下特征：

• 面向对象

• 解释

• 模块化的

• 动态的

• 便携的

• 高水平

• 可在 C++ 和 C 中扩展

2023 年 Python 的用途是什么

Python 是一种解释型语言，广泛用于创建网站和软件产品、自动执行任务和分析数据。Python 作为一种语言不是像 C++ 或 Java 那样的编译语言，这意味着它可以用来创建范围广泛的程序，并且不专门针对任何特定问题。Python 用于 Web 开发、应用程序开发和桌面应用程序——包括游戏！您会发现 Python 是许多工具和框架的核心，开发人员使用这些工具和框架来构建诸如 Google 等搜索引擎、Facebook 等社交网络以及 Gmail 等电子邮件服务之类的东西。让我们详细了解Python的用途。

Python 的应用程序包括；

• Python 网页开发

• 用于数据科学和数据分析的 Python

• 用于物联网的 Python

• 用于金融科技的 Python

• 用于 AI 和 ML 的 Python

• 用于日常任务的 Python

用于 Web 开发的 Python

Python 非常适合可扩展、可靠且安全的 Web 应用程序开发。由于像 Django、Flask 和 Pyramid 这样的框架，它是一个很好的选择并且广受欢迎。使用 Python 开发 Web 应用程序已经变得非常流行。

一些顶级应用程序是使用 Mozilla、Reddit、Spotify 等构建的。Python 提供的 Python 库和模块提供数据库访问、数据授权和内容管理，易于访问并有助于快速 Web 开发。

为什么要使用 Python 进行 Web 开发？

Python 是一种了不起的编程语言，有很多用例。根据与我们的高级 Python 开发人员的讨论，他主要使用 Python 创建脚本来构建发布和运行测试。这对加快他的工作流程和调试软件问题非常有帮助。

使用 Python 进行 Web 开发的主要原因

🟠 开源
Python 是一种开源编程语言，它为成功开发 Web 应用程序提供了许多免费的框架和工具。它允许开发人员选择库、开发工具和框架，以降低开发成本。产品所有者可以使用顶级免费框架（例如 Flask、Cherrypy、Django 和许多其他框架）来进行可扩展且快速的 Web 应用程序开发。

🟠 强大的标准库
与其他编程语言相比，Python 拥有庞大而强大的标准顶级库，使其与众不同并提供额外的功能。它允许根据您的需求从各种各样的标准库中选择您的特定模块。Python 可以在不编写额外代码的情况下从这些模块中向 Web 应用程序添加其他功能。Python 允许产品所有者使用更多关于模块的信息，这些信息可以在 Python 标准库的文档中免费获得。

🟠 Grab Test-Driven Development
Python 有助于开发快速的 Web 应用程序原型，允许开发人员在测试驱动开发过程的帮助下同时编写代码和测试。产品所有者可以使用 Web 应用程序中使用的源代码来检查 Web 应用程序是否满足预定义的产品要求。Python 还允许通过使用原型和重写 Python 代码来开发 Web 应用程序。

🟠 为复杂的开发带来简单性
Python 是一种通用编程语言，允许针对 Web 应用程序和桌面进行应用程序开发。Python 允许开发复杂的数字和科学 Web 应用程序开发。它与在 Web 应用程序中设计数据可视化和数据分析兼容。

有了这个特性，产品所有者就可以更轻松地瞄准大数据解决方案的开发，而无需浪费额外的时间和精力。与其他编程语言相比，以交互方式可视化数据变得更加复杂。然而，在数据可视化 API 和库的帮助下，使用 Python 工作要容易得多。

🟠 高可读性和低代码维护
当使用Python 进行软件开发时，需要保持源代码简单易懂以简化更新和维护。在使用 Python 时，Python 提供的语法比其他语言容易得多，因为它使用简单的英语单词进行开发，提高了可读性。易读性和干净的代码库有助于改进、维护和更新源代码，而无需额外的时间和精力。

🟠 多元编程模型
我们知道Python支持面向对象编程。但是，与其他编程语言一样，它支持各种编程功能，包括面向方面的编程和函数。Python 具有自动化内存管理的特性，这有助于 Python 开发复杂的大型 Web 应用程序。

🟠 方便与各种平台一起工作
Python 可以方便地与各种操作系统一起工作，并允许 Python 解释器在特定的工具和平台上运行代码。Python 是一种解释性编程语言，通过避免重新编译，它可以在各种平台上运行相同的代码库。开发人员无需在进行任何代码库更改后重新编译代码。Python 提供的这个特性节省了 Web 应用程序的开发时间。

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用于建筑设计的 Python

Python 可以提供巨大帮助的另一个重要垂直领域是架构设计。除了自动执行多项手动和重复性任务外，Python 还为架构创造了奇迹。Python 非常适合为 3D 建模软件创建脚本，例如 Rhino、Blender 和 Autodesk Maya。

了解了 Python 的用处之后，我们来详细讨论一下 Python 是如何简化架构流程的：

🟠 CAD 自动化

CAD 的意思是计算机辅助设计，意思是利用计算机技术生成的设计。除了生成之外，CAD 还有助于调整、分析和优化设计。Python 开发人员可以自动执行 CAD 任务，例如构建元素、评估质量检查以及通过 CAD 文件获取信息。

🟠优化

在简化架构任务时，优化是 Python 关注的另一个领域。在优化过程中，考虑到环境因素，Python 可以极大地帮助找到建筑物的最佳位置。

🟠 数据可视化与分析

Python 的另一个用途是数据可视化和分析，包括能源使用、环境因素和建筑性能数据。Python 开发人员可以利用脚本从 CAD 文件或地理空间数据中获取信息以进行分析和可视化。

🟠 3D 建模

当涉及到自动化重复性任务时，Python 成为首选。从建模过程到让设计师专注于为您策划创意设计，Python 是一种领先的语言，也是任何开发人员的首选。脚本语言还有助于生成设计变体、策划复杂的几何形状，并在确定特定标准后优化设计。

🟠 地理信息系统整合

您可以信任 Python 脚本语言将地理空间数据集成到设计中，并将空间分析集成到可视化中。该编程语言应与 ArcGIS 或 QGIS 等 GIS 软件一起使用。

用于科学和数字计算的 Python

Python 的另一个开箱即用的用例是科学和数字计算。它可以帮助科学家和研究人员。Python 为科学和数值计算做了哪些事情如下：

• 利用 Pandas（库）进行数据分析和建模

• 将 SciPy 用于数学、工程和科学

• 通过 IPython shell 编辑和记录工作会话并帮助进行并行计算

• 通过 Python 使用 FreeCAD 和 Abaqus

用于数据科学和数据分析的 Python

与 Python 中的人工智能和机器学习一样，数据分析是最热门和发展最快的行业之一，在很大程度上取决于 Python 的使用。随着数据的使用和收集迅速增加，需要使用该数据并以有组织的方式呈现它。用于数据分析和数据科学的 Python 非常方便，因为它提供了全面的支持、灵活性，并且易于快速分析数据。

🟠 Python for Scientific Computing
Python 用于科学研究和计算，以及其他现实世界的应用程序，并且有许多科学友好或特定于科学的库，例如 SciPy 和 scikit-learn。

• 支持天文学的天体学

• Biopython 用于生物学和生物信息学。

• 图形分析软件

• 对于神经科学和实验心理学，心理治疗

Python 在数据解析、脚本编写和算法创建功能方面的地位无疑是采用它的一大优势。Python 是处理大量数据的最流行的编程语言之一，因为 pandas 和 NumPy 等模块有助于数据集导航和数据可视化。

🟠 支持天文学的 Astropy
Biopython 用于生物学和生物信息学。Graph-analysis software for graphs 对于神经科学和实验心理学，心理治疗 Python 在数据解析、脚本编写和算法创建功能方面的地位无疑是采用它的一大优势。Python 是处理大量数据的最流行的编程语言之一，因为 pandas 和 NumPy 等模块有助于数据集导航和数据可视化。

🟠 用于数据科学的 Python
数据科学家和分析师使用数据科学和编程语言（如 Python 和 R）来更改数据以用于报告、预测和其他目的。数据科学家没有时间浪费在困难的语法上或整理他们的发现。用于数据科学的 Python是一个很好的选择，因为它的语法简单明了，并且有广泛的第三方库。

🟠 Python ETL
另一个适合 Python 的用例是集成流和数据转换。现在市面上有很多 ETL 工具，其中大部分都支持 Python。AirFlow 是广泛使用的工具之一。它允许您使用 Python 描述接收、处理和传输数据的场景，还允许您运行 Jupyter Notebooks，这大大简化了数据工程师的工作。总的来说，Python 是一种非常方便的用于处理支持脚本的数据的编程语言，这使其成为数据工程师最需要的工具之一

🟠 使用 Python 进行数据可视化
Python 中的数据可视化也是一个趋势和发展领域，广泛用于提供可呈现的数据图形表示。Python 有助于提供灵活性和各种充满最新功能的图形库，以根据需求创建可视化演示。Python 提供的一些用于数据可视化的标准库是 Plotty 和 Pandas。这些图书馆将无组织的数据转化为有意义的见解。

用于物联网的 Python

对于 IoT，产品所有者需要一种可扩展、强大且轻量级的编程语言。Python 最适合物联网开发，因为它具有高度嵌入式、可扩展性和可移植性。对于物联网系统的开发，组织和管理复杂数据是强制性的，Python 在成功开发中起着至关重要的作用。

物联网项目中的 Python 通常围绕实时处理和分析展开。因此，企业主有必要选择一种像Python一样兼容这些类型查询的语言。

用于金融科技的 Python

Python 是金融科技企业最抢手的编程语言。Python 不仅仅被金融科技公司使用。Python的数据处理能力和第三方财务分析模块使其成为金融领域的热门选择。Python 已广泛应用于金融科技行业，因为 Python 提供与分析模型的高度兼容。许多大巨头都使用 Python 开发金融科技平台。这些组织包括摩根大通和花旗集团。

用于 AI 和 ML 的 Python

Python 是一种简单的编程语言，使其成为人工智能和机器学习项目的完美选择。Python 提供了各种库和包，使其成为数据科学家的首选。Python for AI 提供了一个标准的编码环境，有助于满足项目要求。用于机器学习的 Python 允许您访问、处理和转换数据，以改进其预测、功能和用户体验。

用于自动化的 Python

出于各种原因，Python 适用于机器人和自动化领域，其中一些原因包括：

机器人框架： Python 有多种可用的机器人框架，例如 ROS（机器人操作系统）和 PyRobot，它们为机器人控制、感知和模拟提供了预构建的库和工具。
机器学习： Python有很多机器学习的库，比如TensorFlow和PyTorch，可以训练机器人执行物体识别和抓取等任务。
控制和自动化： Python 可以控制和自动化各种设备和流程，例如工业机械、无人机和家用电器。
计算机视觉： Python 有几个用于计算机视觉的库，例如 OpenCV，它可以使机器人感知和理解他们的环境。
互操作性：Python 的简单性和可读性使开发人员可以轻松地与其他编程语言和技术进行集成和交互。
快速原型制作： Python 允许快速轻松地制作机器人系统的原型，使开发人员能够快速测试和迭代他们的设计。

用于日常任务的 Python

如果您仍想探索 Python 的用途，那么这里是 Python 编程在日常任务中的最佳用途。

1. 使用 Python 自动执行任务： Python 强大的自动化功能使其非常适合自动执行数据输入、报告生成和系统管理等日常任务。
2. 用于桌面应用程序的 Python：借助 PyQt 或 wxPython 等库，您可以使用 Python 开发具有传统 Windows 应用程序所有功能的精美桌面应用程序。
3. 用于游戏开发的 Python： Python 是一种用于游戏开发的出色语言。它简单易学，同时支持 2D 和 3D 图形编程。

2023 年应用程序开发的顶级 Python 框架

Python 为 Web 应用程序开发提供了多种框架。这些流行的 Python 框架非常可靠，支持成功的 Web 应用程序开发。下面提到的是 2023 年用于 Web 应用程序开发的最佳 Python 框架。

●姜戈

Django 是最受欢迎和使用最多的 Python Web 框架。使用 Django 的主要原因是它的完整性。它在一个包中提供了开发 Web 应用程序所需的所有工具。如果您正在寻找开发一种产品，让您可以省略快速 Web 应用程序开发的初始步骤，那么 Django 是正确的选择！您只需要技术娴熟且经验丰富的Django 开发人员，即可将您的想法变为现实。

●烧瓶

与Django相比，Flask的工作过程更偏向于微服务，这也是它受欢迎的原因。Flask 允许组合其他可用的库以进行可扩展的 Web 开发。Flask 的一个关键特征是它一次添加一个服务和功能，以保持流程的顺畅和清洁。

●金字塔

Pyramid 是一个非常稳定和成熟的 Python 框架，非常适合需要频繁定制的项目开发。对于非标准和更复杂的项目，金字塔可能是一个不错的选择。金字塔框架非常兼容且轻量级，它允许您在单个文件中开发框架布局以进行快速应用程序开发。

●龙卷风

Tornado 是一个 Python Web 应用程序开发框架和一个异步库，最初由 FriendFeed 开发。该框架与 Django 类似，主要用于提高 Web 应用程序的速度。此外，它还能够处理大量网络流量。

（言鼎科技）