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Python的主要应用领域有哪些

发布时间:2025-05-12 16:49:22    发布人:远客网络

Python的主要应用领域有哪些

一、Python的主要应用领域有哪些

PYTHON语言算是云计算最火的语言,典型应用OpenStack。

python相比php\ruby的模块化设计,非常便于功能扩展;多年来形成了大量优秀的web开发框架,并且在不断迭代;如目前优秀的全栈的django、框架flask,都继承了python简单、明确的风格,开发效率高、易维护,与自动化运维结合性好。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准;众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣。

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持,目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK(认知工具包)也完全支持Python,而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切,目前所有linux发行版中都带有python,且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用,例如目前主流的自动化配置管理工具:SaltStackAnsible(目前是RedHat的)。

目前在几乎所有互联网公司,自动化运维的标配就是python+Django/flask,另外,在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的,所以Python是所有运维人员的必备技能。

量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python语言不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛逼,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态,在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库(python数据分析栈:Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython)

并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda,而且这几年一直在快速进化和完善,对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。

二、python的应用领域有哪些

对于想要学习Python的同学来说,最该了解的就是其应用领域有哪些了,只有了解之后才能明确自己的目标,快来看看Python的应用领域都有哪些吧:

PYTHON语言算是云计算最火的语言,典型应用OpenStack。

Python相比php、ruby的模块化设计,非常利于功能扩展,多年来形成了大量优秀的web开发框架,且在不断迭代。

目前优秀的全栈框架有django、框架flask、都继承了python简单、明确的风格,开发效率高,易维护,与自动化运维结合性较好。

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持,目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK(认知工具包)也完全支持Python,而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切,目前所有linux发行版中都带有python,且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用,例如目前主流的自动化配置管理工具:SaltStackAnsible(目前是RedHat的)。

目前在几乎所有互联网公司,自动化运维的标配就是python+Django/flask,另外,在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的,所以Python是所有运维人员的必备技能。

量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python语言不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛逼,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

三、Python 在国内的应用领域有哪些

1、人工智能:Python是人工智能的首选语言,选择人工智能作为就业方向是理所当然的。

2、大数据:Python在大数据上比java更加具有效率,大数据虽然难学,但是Python可以更好的和大数据进行对接,尤其是大数据分析这个方向。

3、网络爬虫:爬虫是进行数据采集的利器,利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度。

4、全栈工程师:全栈工程师是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人,也叫全端工程师

5、自动化运维:运维工作者对Python的需求也很大;

6、自动化测试:Python十分高效,目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了。