为什么python值得学习，python的应用领域。

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前言

说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被谈论最多的。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：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。

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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