Python是什么它有何用途

一、Python是什么它有何用途

Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。

当下Python有多火我不再赘述,Python有哪些作用呢？

据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：

网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。

做垂直搜索引擎（google,baidu等）.

科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。

爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。

C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。

脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取

个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。Python优势很多，总结两个要点：

相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）

此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize

抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。Life is short， u need python.

那开发网站需要用到哪些知识呢？

1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；

2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；

3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢

上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。

有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧

Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。

二、python 解释本方法的实现原理

1、你好， mark= int(input("mark:"))这句没啥说的，声明一个变量mark,而mark的赋值说白了就是你从键盘上输啥，mark的值就是啥.

2、至于print(["Fail","Pass","Good"][(mark>=60)+(mark>=80)])语句，其实抽象出来就是print(list[i]),["Fail","Pass","Good"]相当于这里的list, [(mark>=60)+(mark>=80)]相当于这里的[i],所以简单来说print()函数打印的就是列表中的某个元素，只不过索引[i]的写法看着比较邪乎。索引[(mark>=60)+(mark>=80)]中两个括号中是两个逻辑表达式，而逻辑表达如果成立，通常值为true,逻辑表达式不成立，值为false,而逻辑琢达式的值用在算数运算中，true表示1，false表示0。如此一来[(mark>=60)+(mark>=80)]这个索引中的内容就变成了[0或1+0或1]，如mark=70,则[(70>=60)+(70>=80)]这个计算出来就是[1+0]，即[1],也就是说当你输入的值为70的时候，print()函数就变为了print(["Fail","Pass","Good"][1]),这样就直观了

三、自动控制原理python

自动控制原理是研究系统行为、稳定性和响应的学科，而Python作为一种流行的编程语言，在自动控制领域中具有广泛的应用。以下是与自动控制原理相关的Python知识：

NumPy是Python中用于数值计算的一个重要库。在自动控制原理中，常常需要进行矩阵运算和向量操作，NumPy提供了强大的数组处理功能，可以方便地进行线性代数运算。

SciPy是一个基于NumPy的开源库，提供了许多科学计算和信号处理工具。在自动控制领域，SciPy的子模块scipy.signal包含了滤波、频率响应分析等函数，可用于系统设计和仿真。

Matplotlib是一个强大的绘图库，用于可视化数据和结果。在自动控制原理中，经常需要绘制系统响应、频率响应曲线等图形，Matplotlib能够提供丰富的绘图选项和定制功能。

Control是专门为自动控制设计的Python库，提供了丰富的工具和函数，用于分析和设计系统控制器。该库包含了传递函数、状态空间模型、频率响应等相关功能，使得控制系统的建模和分析变得更加简单。

SimPy是一个基于Python的离散事件仿真库，可用于建立、模拟和评估自动控制系统。通过使用SimPy，可以模拟系统的行为、观察其状态变化，并评估不同控制策略的性能。

Scikit-learn是一个机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和工具。在自动控制领域，机器学习方法在系统辨识、自适应控制等方面有着广泛的应用。Scikit-learn可以帮助实现这些方法并进行数据处理和模型训练。

Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，结合了代码、文本和可视化结果。在自动控制原理学习和研究过程中，可以使用Jupyter Notebook编写和运行Python代码，并将解释和笔记整合在一个优雅的界面中。

理解并学会使用Python中的这些工具和库，将有助于对自动控制原理中的问题进行建模、仿真和分析。通过利用Python的强大功能，可以更高效地处理数据、实现算法，并可视化系统的行为和性能。同时，结合Python的丰富生态系统和社区支持，学生和专业人士可以更便捷地在自动控制领域进行研究和实践。