淺談Python的主要應用領域

Python的用途較爲普遍，筆者也會常常接觸到各類與Python有關的項目，也算是一名忠實的開發者。可以遇到關於Python用途的問題，也很樂意回答。Python這個概念很是大，它的定位是「計算機程序設計語言」，從它的特色來看，是一種「面向對象」的語言，同時也是一門「解釋型」語言。計算機的程序設計語言有不少，有最經典的C，有一樣面向對象的C++、Java、C#，還有適用於數據計算的R和簡便易行的go。Python可以從衆多編程語言中脫穎而出也是由其自身固有特色決定的。
首先，Python是一門解釋型語言意味着Python是比較容易入門的。Python的語法更接近英語的語法，經過解釋器執行basic程序可讓計算機讀懂指令。固然，這樣對開發者而言，Python的程序代碼更好理解，但執行代碼須要逐句翻譯，因此和C類語言相比也較爲佔用硬件資源。和MATLAB同樣，既然是解釋型語言，可讓咱們這樣不是很是精通計算機語言但須要在工做中處理數據的人來講，Python是作數據分析的一件利器。
強大而豐富的庫是Python的一大特色，其次就是對C類語言的粘合性強，這使得Python在數據處理方面可以駕輕就熟。因此筆者首先要介紹的是Python的數據分析與處理功能。
一、數據分析與處理
一般狀況下，Python被用來作數據分析。用C設計一些底層的算法進行封裝，而後用Python進行調用。由於算法模塊較爲固定，因此用Python直接進行調用，方便且靈活，能夠根據數據分析與統計的須要靈活使用。Python也是一個比較完善的數據分析生態系統，其中matplotlib常常會被用來繪製數據圖表，它是一個2D繪圖工具，有着良好的跨平臺交互特性。平常作描述統計用到的直方圖、散點圖、條形圖等都會用到它，幾行代碼便可出圖。咱們平常看到的K線圖、月線圖也可用matplotlib繪製。若是在證券行業作數據分析，Python是必不可少的。
再如Pandas也是Python在作數據分析時經常使用的數據分析包，也是很好用的開源工具。Pandas可對較爲複雜的二維或三維數組進行計算，同時還能夠處理關係型數據庫中的數據，和R語言相比，data.frame計算的範圍要遠遠小於Pandas中的DataFrame的範圍，這也從另外一個側面說明Python的數據分析功能要強於R。
除以上兩點以外，SciPy還可有解決不少科學計算的問題，好比微分方程、矩陣解析、機率分佈等數學問題。

二、Web開發應用
Python是Web開發的主流語言，但不能說是最好的語言。一樣是解釋型語言的JavaScript，在Web開發中應用的已經較爲普遍，緣由是其有一套成熟的框架。但Python也具備獨特的優點。好比Python相比於JS、PHP在語言層面較爲完備，並且對於同一個開發需求可以提供多種方案。庫的內容豐富，使用方便。Python在Web方面也有本身的框架，如django和flask等。能夠說用Python開發的Web項目小而精，支持最新的XML技術，並且數據處理的功能較爲強大。

三、人工智能應用
在人工智能的應用方面，筆者認爲仍是得益於Python強大而豐富的庫以及數據分析能力。好比說在神經網絡、深度學習方面，Python都可以找到比較成熟的包來加以調用。並且Python是面向對象的動態語言，且適用於科學計算，這就使得Python在人工智能方面備受青睞。雖然人工智能程序不限於Python，但依舊爲Python提供了大量的API，這也正是由於Python當中包含着較多的適用於人工智能的模塊，好比sklearn模塊等等。調用方便、科學計算功能強大依舊是Python在AI領域最強大的競爭力。