跳到内容

Python 的用途:前 6 个选项及更多

Python 是当今开发人员使用的最通用和最流行的编程语言之一。 它的设计原则强调代码的可读性,与 Java 或 C++ 等语言相比,其易于学习的语法使程序员能够用更少的行数表达想法。

但Python到底是用来做什么的呢? 它最流行的应用程序和用例有哪些?

在这份综合指南中,我们将探讨 Python 擅长的一些顶级领域和领域。 我们还将查看展示 Python 执行各种任务的功能的具体示例和统计数据。

网站制作

Python 是 Web 开发最受欢迎的语言之一。 其丰富的Web框架满足了各种需求,使程序员的后端Web开发变得非常方便。

一些最流行的 Python Web 框架包括:

  • Django的 – Django 被 Instagram 和 Mozilla 等公司使用,非常适合构建复杂的数据库驱动的网站。 它遵循模型-视图-模板 (MVT) 架构模式,并提供许多内置功能,例如开箱即用的管理屏幕。
  • 长颈瓶 – Flask 提供了一个适合小型应用程序的轻量级框架。 它具有非常少的组件,允许您根据需要添加其他包。 Pinterest 等网站使用 Flask。
  • 金字塔 – Pyramid 非常灵活,可让您选择符合项目需求的组件,而不是作为全栈解决方案。 它提供了根据您的需要定制内容的自由。

图片来源:JetBrains

根据 JetBrains Python 开发人员调查 2024,Django 和 Flask 是迄今为止开发人员最流行的 Python Web 框架。

Python 拥有大量用于常见 Web 开发任务的库和工具,因此使 Web 开发变得非常快速。 它非常适合开发 API、网络抓取、实施网络协议以及自动化基于网络的工作流程。

机器学习和数据科学

Python 由于其多功能性和适合这些领域的专用库,在机器学习和数据科学中发挥着关键作用。

用于机器学习的一些最流行的 Python 库包括:

  • NumPy的 – 提供高效的数组和数学运算来处理数值数据。
  • 熊猫 – 为建模和分析提供简单的数据操作和分析工具。
  • SciKit-学习 – 为分类、回归、聚类等常见任务提供广泛的机器学习算法和模型。
  • TensorFlow – 来自 Google 的机器学习端到端开源平台。

许多行业专家认为 Python 是机器学习的理想编程语言。 以下是一些关键原因:

  • NumPy、SciKit-Learn、Pandas、TensorFlow 等可用库提供即用型 ML 功能
  • 支持所有形式的机器学习——监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习
  • 通用性质允许非工程师采用 Python 进行机器学习
  • 与其他语言(如 C、C++、Java)的互操作性
  • 充满活力的社区提供学习资源和支持

根据 KDnuggets 调查,到 64 年,约有 2024% 的数据科学家和机器学习开发人员使用 Python,远远领先于 R (19%) 和 SQL (11%)。

Python 在机器学习的使用中占据主导地位

图片来源:KDNuggets

Python 在使用 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库进行数据分析和可视化方面也非常流行。 总的来说,Python 为数据科学工作流程提供了一个完整的平台——从数据加载和预处理到模型构建、评估和部署。

自动化和脚本

Python 通常用于通过脚本自动化重复的 IT 任务、业务流程和工作流程。 以下是一些自动化用例示例,其中 Python 脚本非常有用:

  • 监控 IT 系统和基础设施——脚本可以定期检查系统指标,如 CPU 使用情况、磁盘空间、网络带宽等,并就问题发送警报。
  • 管理备份和工作流程 – 自动备份到 AWS S3 等云服务、安排 ETL 管道、管理 Airflow 工作流程等。
  • 云自动化 – 使用 AWS、GCP、Azure 等提供商自动部署云基础设施。
  • 业务报告 – 脚本可以连接到 API、数据库和 Excel/CSV 文件以生成计划报告。
  • 网页抓取 – 自动下载并处理网站内容。

Python 为自动化提供了多种优势,例如快速脚本开发、混合过程和 OOP 代码的能力、与 API 集成、内置调度程序(如 Cron)、库(如 psutil、paramiko),使系统级自动化变得更容易。

IT 自动化有助于提高效率、减少人为错误并让员工专注于增值任务。 Python 的多功能性和可扩展性使其成为实现自动化的非常流行的选择。

游戏开发

对于游戏开发,Python 提供了一些独特的优势:

  • Python 有多个游戏框架,如 Pygame、Panda3D、Pyglet、PySFML,它们为使用 Python 构建游戏提供了必要的工具。
  • 该语言的高级性质和动态类型允许快速构建游戏创意的原型。 开发人员无需样板代码即可快速测试游戏逻辑。
  • Python 为游戏开发提供了出色的社区支持。 Python Discord 服务器、Reddit 论坛、博客等资源有助于学习。
  • 与 C++ 等较低级语言相比,Python 清晰的语法使游戏代码更易于维护。 较少的编码复杂性有助于专注于游戏功能。
  • Python 与 C、C++、Cython 等其他语言具有良好的集成,允许优化性能关键部分,同时保持高级游戏逻辑简单。

使用 Python 构建的流行游戏的一些示例包括《文明 IV》、《EVE Online》、《Disney's Toontown Online》、《战地 2》和《坦克世界》。 构建 2D 游戏的独立开发者通常也更喜欢 Python,因为它的灵活性。

虽然 AAA 游戏工作室倾向于使用 C++ 来满足最高性能需求,但在使用其他语言进行全面开发之前,Python 在制​​作游戏创意原型方面发挥着关键作用。 快速的工作流程和社区资源使 Python 成为一种非常适合构建游戏的语言。

网页抓取

对于从网站提取数据等网络抓取任务,Python 是开发人员中最受欢迎的选择。 其原因包括:

  • Python 有许多专门为网页抓取量身定制的库,例如 BeautifulSoup、Scrapy、Selenium、Requests 等。
  • 该语法使得编写网络抓取工具从 HTML/XML 响应中提取相关信息变得相对容易。
  • 使用 Pandas 可以轻松操作抓取的数据,进行过滤、分析和可视化。
  • Python 代码可以与 Selenium/Playwright 等浏览器自动化工具交互以抓取动态内容。

让我们看一个从维基百科页面抓取表格的简单示例:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

这只是 Python 网络抓取功能的一小部分示例。 一些常见的应用包括:

  • 将多个站点的数据聚合到一处
  • 比较电子商务网站的价格和库存水平
  • 监控网站内容更改
  • 使用公共数据的学术/商业研究

由于其多功能性、可扩展性和可用工具,Python 已成为网络抓取相关项目的首选语言。

人工智能

Python 在人工智能和机器学习应用中发挥着非常重要的作用。 其广泛的库和框架支持使Python成为开发智能系统和训练机器学习模型的流行选择。

一些最广泛使用的 Python AI 库和工具包括:

  • TensorFlow – 谷歌用于构建和训练神经网络模型的端到端平台
  • PyTorch – 提供深度学习和神经网络架构的工具
  • Keras – 专注于神经网络模型快速原型设计的高级 API
  • scikit学习 – 提供一系列机器学习算法和建模功能
  • NLTK – 自然语言工具包广泛用于构建处理人类语言数据的 Python 程序
  • OpenCV的 – 专注于实时计算机视觉和图像/视频分析的算法
  • 空间 – 执行高级自然语言处理任务,例如命名实体识别

以下是 Python 提供强大功能的人工智能应用程序的一些示例:

  • 使用 NLTK 等 NLP 库构建聊天机器人和虚拟助手。
  • 使用在 TensorFlow/Keras 中实现的神经网络进行图像和视频识别。
  • 使用 OpenCV 等计算机视觉库的自动驾驶技术。
  • 使用 scikit-learn 进行预测建模和业务指标预测。
  • 使用 NLP 工具对社交媒体对话进行情感分析。

谷歌、Facebook、亚马逊等领先科技公司在其人工智能相关产品和服务中广泛使用 Python。 该语言提供了性能、可扩展性和易用性的完美结合,用于开发智能算法和训练强大的模型。

正如我们所看到的,Python 是一种多才多艺的通用编程语言,用于非常广泛的应用程序——从构建 Web 应用程序到游戏开发再到机器学习模型。

它的一些关键优势包括代码可读性、针对特定领域定制的庞大库和框架、活跃的社区支持以及与 C/C++ 等其他语言的互操作性。

无论您是想进入网络开发、数据科学、自动化还是人工智能领域,学习 Python 都是释放您的编程潜力的绝佳选择。 随着组织将 Python 用于关键业务系统,对 Python 技能的需求也持续快速增长。

标签:

加入谈话

您的电邮地址不会被公开。 必填带 *