淺談Python的主要應用領域

Python的用途較為廣泛，筆者也會經常接觸到各種與Python有關的項目，也算是一名忠實的開發者。能夠遇到關於Python用途的問題，也很樂意回答。Python這個概念非常大，它的定位是「計算機程序設計語言」，從它的特點來看，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很多，有最經典的C，有同樣面向對象的C++、Java、C#，還有適用於數據計算的R和簡便易行的go。Python能夠從眾多編程語言中脫穎而出也是由其自身固有特點決定的。

首先，Python是一門解釋型語言意味著Python是比較容易入門的。Python的語法更接近英語的語法，通過解釋器執行basic程序可以讓計算機讀懂指令。當然，這樣對開發者而言，Python的程序代碼更好理解，但執行代碼需要逐句翻譯，所以和C類語言相比也較為佔用硬體資源。和MATLAB一樣，既然是解釋型語言，可以讓我們這樣不是非常精通計算機語言但需要在工作中處理數據的人來說，Python是做數據分析的一件利器。

強大而豐富的庫是Python的一大特點，其次就是對C類語言的粘合性強，這使得Python在數據處理方面能夠得心應手。所以筆者首先要介紹的是Python的數據分析與處理功能。

1、數據分析與處理

通常情況下，Python被用來做數據分析。用C設計一些底層的演算法進行封裝，然後用Python進行調用。因為演算法模塊較為固定，所以用Python直接進行調用，方便且靈活，可以根據數據分析與統計的需要靈活使用。尚學堂陳老師指出Python也是一個比較完善的數據分析生態系統，其中matplotlib經常會被用來繪製數據圖表，它是一個2D繪圖工具，有著良好的跨平台交互特性。日常做描述統計用到的直方圖、散點圖、條形圖等都會用到它，幾行代碼即可出圖。我們日常看到的K線圖、月線圖也可用matplotlib繪製。如果在證券行業做數據分析，Python是必不可少的。

再如Pandas也是Python在做數據分析時常用的數據分析包，也是很好用的開源工具。Pandas可對較為複雜的二維或三維數組進行計算，同時還可以處理關係型資料庫中的數據，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，這也從另一個側面說明Python的數據分析功能要強於R。

除以上兩點之外，SciPy還可有解決很多科學計算的問題，比如微分方程、矩陣解析、概率分布等數學問題。

2、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。同樣是解釋型語言的JavaScript，在Web開發中應用的已經較為廣泛，原因是其有一套成熟的框架。但Python也具有獨特的優勢。比如Python相比於JS、PHP在語言層面較為完備，而且對於同一個開發需求能夠提供多種方案。庫的內容豐富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django和flask等。可以說用Python開發的Web項目小而精，支持最新的XML技術，而且數據處理的功能較為強大。

3、人工智慧應用

在人工智慧的應用方面，筆者認為還是得益於Python強大而豐富的庫以及數據分析能力。比如說在神經網路、深度學習方面，Python都能夠找到比較成熟的包來加以調用。而且Python是面向對象的動態語言，且適用於科學計算，這就使得Python在人工智慧方面備受青睞。雖然人工智慧程序不限於Python，但依舊為Python提供了大量的API，這也正是因為Python當中包含著較多的適用於人工智慧的模塊，比如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。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！