被吹的神乎其神的Python到底都能干什么

1. 前言

最近几年 Python 被吹的神乎其神，很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下，让想学习Python 的同学找对方向不迷茫。

2. Python 的特点

这里就谈谈自己的看法，首先 Python是跨平台语言，语法很简洁，很短的代码干更多的事。另外它是脚本语言，随时随地写一段脚本就可以处理数据，十分方便。同时它也是面向对象语言，对初学者十分友好。Python 在处理各个领域的类库也十分丰富，爬虫、机器学习、数据处理、图像处理等等满足了大部分领域的需要。更重要的是 Python 是一种“胶水语言”，可以轻松调用主流的 C、C++、Java 类库。 但是这就是 Python 被 “吹”起来的原因吗？当然不是！如果一门语言没有实际用武之地，即使它再优秀也没有意义，也不可能优秀。

3. Python 的使用领域

接下来我们就来看看 Python 在哪些领域有实际的运用。

3.1 数据爬虫

当今互联网数据成为任何一家公司最核心的资产，但是互联网的信息非常海量，未来快速获取有用的公开信息，爬虫就派上了用场。而 Python 语言非常善于编写爬虫，通过 requests 库抓取网页数据，使用 BeautifulSoup 解析网页并清晰和组织数据就可以快速精准获取数据。 用爬虫看抖音可以让你精准地看到你想看的小视频，疫情期间让我度过了很多无聊的时光。

但是一定要注意合法地进行数据爬取，否则就是面向监狱编程！

3.2 Web 开发
能开发 Web 的不仅仅有 Java , Python 也可以进行快速的 Web 开发，Django、Flask 等都是知名的 Python Web 框架。能够充分利用 Python 的特性进行高效的 Web 开发。

3.3 软件测试
Python 写测试脚本让测试人员掉更少的头发。目前主流的自动化测试框架都支持 Python 脚本。而且招聘网站上测试人员需要掌握的一门语言都有 Python 。

3.4 运维
对于大型平台的运维管理，甚至是自动化运维。Python 也有相关的强大工具诸如 fabric、saltstack、ansible。

3.5 人工智能

人工智能的核心是算法和模型。需要快速的聚焦问题的本身，而且需要能够进行交互式的进行模型训练。而能够满足这些需求的只有 Python 了。目前主流的两大深度学习框架 TensorFlow 和 Pytorch 都是 Python 写的，而且小而美的 Darknet 也是 Python 开发的。目前我也在使用 Python 进行深度学习的相关开发，如果用java 进行开发将非常复杂，因为神经网络计算都是大量的高维矩阵进行复杂的乘法运算。

而 Python 的语法特性可以很好的处理这种高维数据的运算。然后我们就可以训练出权重模型来识别图片中的目标的数量、位置等等。

深度学习有较高的学习门槛。

3.6 数据分析数据挖掘

对于海量数据的处理是 Python 的强项。所以数据工程师的必备技能也是 Python。数据清洗非常方便。数据分析库 Pandas提供了方便的 Api 让你对数据进行分析，结构化，图形展示。 Python 也提供了快速可视化工具诸如 matplotlib、holoviews 等，让数据快速可视化。

4. 并非只有编程人员使用Python
Python 并非只适合开发技术人员使用，在金融领域很多从业人员也用 Python 来进行金融量化。办公白领如果会使用 Python 可以很方便来批量操作 Excel 、Word 、PDF，让你成为真正的时间管理大师。遗憾的是，Python 目前还不能用来炒菜做饭。

5. Python 入门很简单
其实有编程基础的人，最快可以半天掌握 Python 的基本语法。我个人也建议 Python 作为开发者的第二语言。但是如果要熟练的使用 Python 还需要系统的学习。Python 的一些常用类库学习起来比 Python 本身难得多，比如常用的Numpy、Pandas ，需要通过系统的学习和练习才行。

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