学 Python 都用来干嘛的?

首先来说一下极其推荐的方向:

1、数据分析

2、科学计算

3、大数据框架

4、脚本开发

5、爬虫

6、Web框架

再说一下可以做,但不推荐的方向:

1、嵌入式应用

2、游戏

3、桌面应用

如果你还没有开始使用Python,答应我,把这个回答看完,如果你真的学习并深入使用过Python,我想你一定会爱上他,并且对于Python的未来充满期待。

对于Python而言,不光是简洁的语法,它广泛的应用场景,完善的语言生态,丰富的库,都吸引着我不断地探索,接下来,我分两个方向和大家聊一聊 Python在各个领域中的降龙伏虎之能,不要走开,我们一起探索一下。

首先来说一下极其推荐的方向:

 1、数据分析

可能几年之前,说到数据分析,你并不会想到Python,但不知从什么时候开始,数据分析师的简历上,Python已经成了最亮眼的加分项。各种数据分析框架的出现,让Python这种本就极其简单的语言更加方便易用,让数据分析师可以将更多的经历放在数据本身。而后随之而来的各种数据可视化框架,也让数据分析工作不再需要切换不同的语言不同的软件,将所有的工作集中交给Python,他都可以用最简单便捷的方式帮你完成。


2、科学计算

曾几何时,讲到科学计算,我们想到的就是几个头发花白的老教授在实验室里不停的计算,但如今,我们每个人都可以站在巨人的肩膀上进行科学计算,这个巨人就是丰富的科学计算库,我们只需要几行或者十几行代码就可以做到数据的预测,评估,图像的判别,修复,路线的规划,修改等,随着近几年Facebook,Google,百度等大厂的加入,Python在科学计算方向的地位水涨创高,现在已经成为数据挖掘,机器学习,人工智能等的第一编程语言,相信过不了多久,可能我们人人都是数据科学家吧。

3、大数据框架

大数据现在可是风口,不亚于10年左右的移动互联,怎么能少了Python的身影呢!近几年Python你在大数据领域的发展也是风生水起,虽然无论是实时还是离线计算,Python你的性能都是远不如Scala与Java的,但是Python的易用性,以及丰富的库,大大提高了大数据开发者的工作效率,同时,Python能够更好的兼容各种科学计算库,让大数据的开发从根本上规避了各种复杂的技术问题,摆在我们面签的更多是业务,程序员的个人能力被各种框架无限放大,知道项目上线前的一刻,你可能还不知道自己原来如此优秀。

4、脚本开发

通常,脚本编写是指编写小程序以让简单任务自动化。从简单的定时开机关机,批量修改删除文件,到复杂的游戏外挂,自动抢票,整点自动秒杀,再到企业级的定时任务脚本,自动化运维,自动化测试等等都是脚本的应用,简单的开发过程,以及强大的功能,让Python可以在脚本编写领域和Shell有一较高下之力。

5、爬虫

说道Python就不得不说说爬虫,很多人了解Python都是从爬虫开始的, 至于为什么,我只能说,贴近生活,简单高效,既可以解决工作,生活中的数据需求,又可以做些私活赚点外快,何乐而不为呢?

6、Web框架

很多人都认为Web方向是Java的赛道,没错,现在市场上90%的web服务还是java实现的,但是由于Python服务的简单高效以及完美的扩展性,让技术门槛变得非常低,几行代码就可以制作一个简易的Web服务器,现在有多少大学生的第一个博客项目就是Python编写的呢?

再说一下可以做,但不推荐的方向:

1、嵌入式应用

对于嵌入式应用,我不在行,但是我知道Python可以配合Rasberry Pi工作。它在那些硬件发烧友中非常流行。

2、游戏

您可以用PyGame库来开发游戏,但是,它不是最流行的游戏引擎。如果把游戏作为兴趣爱好,您可以用它来构建项目,但是,如果您真的要做游戏开发,我个人不建议选择它。

相反,我推荐您用Unity的C#脚本,它是最流行的游戏引擎之一。它允许您在很多平台上构建游戏,这些平台包括:Mac、Windows、iOS和安卓。

3、桌面应用

您可以用Python的Tkinter来开发,但是它似乎不是最流行的选择。相反,用Java、C#和C++等语言开发桌面应用看起来更流行。最近,一些公司也已经开始使用JavaScript来创建桌面应用程序了。比如,Slack的桌面应用程序是用Electron来构建的。它允许您用JavaScript来构建桌面应用。

就我个人来说,如果我要构建一个桌面应用,我会用JavaScript。它允许您复用Web版本的某些代码(如果有的话)。

当然,Python的能量不仅仅如此!!!我们一起期待Python带给我们的其他震撼吧。

希望我的解答可以对大家有所帮助,也欢迎大家随时补充交流。

 

### Python Charm 功能与应用场景 Python Charm 并不是一个单独的库或框架名称,而是可能涉及多个不同的技术栈。以下是基于提供的引用内容解析的相关技术和它们的功能与应用场景。 #### 1. **Charm4py** Charm4py 是一个专注于分布式计算和并行编程Python 框架[^1]。它围绕 Charm++ 构建,继承了 Charm++ 的强大特性,能够处理复杂的高性能计算需求。该框架的主要功能包括: - 提供灵活的任务调度机制,允许开发者定义自定义的并行策略。 - 支持动态负载平衡,优化资源利用效率。 - 高度适配于需要大规模并行化的科计算场景。 ##### 应用场景 Charm4py 被广泛应用于科研和工程领域中的高性能计算任务,例如分子动力模拟(如 NAMD)、流体力仿真以及数据密集型分析等。这些应用通常要求极高的性能和可扩展性。 #### 2. **PyCharm** PyCharm 是一款流行的集成开发环境 (IDE),主要用于 Python 开发工作[^2]。它的主要功能可以分为以下几个方面: - **代码编辑器**: 提供语法高亮、自动补全等功能,提升编码效率。 - **调试工具**: 内置强大的调试器,帮助开发者快速定位和修复错误。 - **版本控制**: 原生支持 Git、Mercurial 和 SVN 等主流版本控制系统。 PyCharm 分为社区版和专业版两种类型。前者适合基础开发需求,而后者增加了更多高级特性,比如 Web 开发支持、数据库管理工具等。 ##### 应用场景 PyCharm 主要面向软件工程师和数据科家群体,在日常应用程序开发、机器习模型训练等领域都有广泛应用价值。 #### 3. **MQTT Server with Python** 通过 Python 实现 MQTT 协议服务器端口操作是一种轻量级的消息传递解决方案[^3]。其核心优势在于低带宽消耗和高效的信息传输能力,非常适合物联网(IoT)设备之间的通信交互。 ##### 关键函数说明 ```python client.loop_start() ``` 上述代码片段启动了一个后台线程来持续监听网络事件,并调用回调方法处理接收到的数据包。 ##### 应用场景 此类实现常见于智能家居控制器、远程监控系统或者工业自动化平台当中,用来连接分布式的传感器节点并将采集到的数据上传至云端存储服务。 --- ### 总结 综上所述,“Python Charm”的含义取决于上下文中所指代的具体对象——它可以代表用于科研究领域的 charm4py 或者辅助程序设计工作的 pycharm ide 工具集;同时也涵盖了借助 mqtt 技术搭建实时通讯架构的可能性。每种方案都针对特定类型的挑战提出了有效的应对措施。
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