基於python領域博主（python開源博客）

• 1、python的應用領域有哪些
• 2、Python 在編程語言中是什麼地位？為什麼很多大學不教 Python？
• 3、Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢？
• 4、Python 在編程語言中是什麼地位？為什麼很多大學不教 Python
• 5、python的應用領域有哪些？

Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完Python基礎用法之後，又會產生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之後能幹些什麼？以下是Python十大應用領域！

1. WEB開發

Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web服務器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。

2. 網絡編程

網絡編程是Python學習的另一方向，網絡編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網絡，它可以稱為是一切開發的“基石”。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網絡部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。

3. 爬蟲開發

在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網絡一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。

4. 雲計算開發

Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智能算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

6. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。

7. 金融分析

金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如“雙均線”、“周規則交易”、“羊駝策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

8. 科學運算

Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種複雜的科學運算，隨着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。

9. 遊戲開發

在網絡遊戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述遊戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網遊項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟件

Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟件！

python的地位很高，目前是世界第5大編程語言。。但我覺得大學不教python，其實是正確的。

Python在誕生之初，只是用來在Linux上給Perl和shell做銜接用的“膠水”，而今天已經成為了主流的編程語言，能獲得今天的地位，當然具備諸多優勢。。。比如數學運算相關的各種庫，爬蟲，等等。。。但這都不是導致Python流行的最根本原因。

有沒有比Python運算更強的語言？多得是

有沒有比Python爬蟲效率更高的語言？也不少

所以其實平日里隨口道來的種種優勢，並不是不可替代的。。這些優勢，很多語言都具備。就比如perl，erlang，Julia等語言，其實用來做運算或爬蟲比Python更強，但為什麼這些語言卻流行不起來？

說到底，Python成功的秘訣只有一條，其實就是在功能基本夠用的前提下，比其他語言簡單。而比Python簡單的語言，功能又不夠全面，比如Lua，Javascript，Ruby這些語言比Python更簡單，但往往只適合一兩個領域的工作，而無法面面俱到。

Python可以提供的這些功能，對於非專業程序員來講，已經顯得非常強大了。。但對於專業程序員來說，Python最大的作用，其實也只是用來“偷懶”而已。因為相比JAVA或C#這種工業級的編程語言來講，Python除了入門簡單之外，並無任何優勢可言。而Python的動態語言特性、不利於維護等缺點，成為了限制它邁向深層開發的重大缺陷。

而如果熟練掌握JAVA或C#中的任何一門，想利用閑暇之餘學習一下Python，看幾個案例便可以入門，幾乎不需要專門學習。

如果你並不以成為專業程序員做為目標，那麼以Python為主，是可以的。但若想靠編程養家糊口，靜態語言才是重中之重。

但如果是計算機專業的話，僅僅學Python，似乎就有點對不起“科班出身”的稱號了。。。。學生們花着昂貴的學費，消耗四年光陰，卻只學個Python，豈不是誤人子弟？

就像你若報考攝影專業，老師應該教你使用單反，而不是教你使用手機攝像頭。

          本人是一名大學生，在我的大學期間。我輔修了人工智能這門課。在人工智能這門課中有一門課程是 Python 從入門到精通，在這裡我為大家推薦幾本有助於python學習的書籍。下面是我 Python 從入門到精通 課程學習的結課證明。

            學習Python推薦用書：《Python程序設計》《數據科學導論：Python語言實現》《Python數據挖掘：概念、方法與實踐》《Python3智能數據分析快速入門》《Python爬蟲開發與項目實戰》。

（一）《Python程序設計》(原書第2版)

           推薦語：本書介紹Python的基礎知識，旨在幫助學生首先掌握概念，之後通過步驟完備的實例培養學生的問題求解能力。這一版採用Python3，並對全書結構進行了優化，既可作為門程序設計課的入門教材，也可供Python愛好者自學參考。

（二）、《數據科學導論：Python語言實現》(原書第2版)

        推薦語：本書首先介紹如何設置基本的數據科學工具箱，然後帶你進入數據改寫和預處理階段，這一部分主要是闡明所有與核心數據科學活動相關的數據分析過程，如數據加載、轉換、修復以及數據探索和處理等。

      通過主要的機器學習算法、圖形分析技術，以及所有易於表現結果的可視化工具，實現對數據科學的概述。

（三）、《Python數據挖掘：概念、方法與實踐》

        推薦語：本書使用Python編程語言和基於項目的方法介紹多種常被忽視的數據挖掘概念，如關聯規則、實體匹配、網絡分析、文本挖掘和異常檢測。

每個章節都全面闡述某種特定數據挖掘技術的基礎知識，提供替代方案以評估其有效性，並用真實的數據實現該技術，幫助你“知其然，知其所以然”，從而邁向數據挖掘專家的道路。

（四）、《Python3智能數據分析快速入門》

       推薦語：本書假設你有一定的數據分析基礎，但是沒有Python和AI基礎，為了幫助你快速掌握智能數據分析需要的技術和方法，書中有針對性地講解了Python和AI中必須要掌握的知識點，內容由淺入深，循序漸進。

從環境配置、基本語法、基礎函數到第三方庫的安裝與使用，對各個操作步驟、函數、工具、代碼示例等的講解非常詳盡，確保所有滿足條件的讀者都能快速入門。

（五）、《Python爬蟲開發與項目實戰》

        推薦語：零基礎學習爬蟲技術，從Python和Web前端基礎開始講起，由淺入深，包含大量案例，實用性強。

Python是當下非常熱門的一種編程語言。熱門到什麼程度？我們首先看看最近流行的編程語言排行榜：

這是 TIOBE編程語言社區發布的2018年1月排行榜，Python已經超過C#躍居熱門編程語言的第四位。

那麼，Python為什麼會成長為如此熱門的語言呢？

首先，跟最近大熱的AI人工智能和深度學習技術是分不開的。現在流行的AI人工智能技術大部分都是用Python語言編寫的，這大大促進了的Python語言的發展。AI深度學習技術本身的特點決定了其不適合靜態編譯型語言，而Python語言被選作AI技術框架的基礎語言，更多的是源於Python的動態特性及其開發效率高等性能優勢。

說起來Ruby、Perl等與Python同屬動態語言，三者的運行效率相差並不大，而Python既可以寫網絡又可以處理數據，所以Python當仁不讓的成為了AI技術的首選。

豆瓣的崛起是對Python語言性能的實例鑒證。豆瓣是最早使用Python作為語言的網站，其創始人用3個月時間使用基於Python的Quixote框架開發搭建了最初的豆瓣社區的框架。當時，PHP和JAVA是絕對的主流技術，但是想要用PHP或JAVA開發網站，需要自己動手處理大量的工作，單靠一個人在短時間內完成開發一個功能齊全的大型網站幾乎是不可能的，所以Python的敏捷性與高效性使其當選為豆瓣的網站語言。

其次，Python涉及多領域的應用範圍，促進了其成為熱門語言。除了web開發，Python也應用於學術研究及科學領域。對於科研人員來說，Python簡單易學，容易上手，即使非計算機專業的科研學者利用Python龐大的庫和簡單的語法，也可以編寫工具幫助進行科學學術研究。

Python擁有Matplotlib（matplotlib.org/）及numPy（）這樣強大的繪圖庫和數值擴展，能幫助科研學術人員進行繪圖和數值分析。這使得Python在該領域成為難以替代的選擇。基於同樣的原因，Python在國外政府部門也被大量運用。

Python還廣泛應用於電子製造行業，比如布線仿真等CAD領域，比起傳統的TCL編程，Python語言要友好的多。很多使用C/C++/JAVA編寫的測試工具，由於靜態編譯語言維護成本相對較高，現在已經開始轉為用Python編寫了。在金融領域，比如量化交易，Python同樣有許多強大的擴展庫。

隨着Python擴展庫不斷發展壯大，Python在科研、電子、政府、數據分析、web、金融、圖像處理、AI技術各方面都有強大的類庫、框架和解決方案，以致有了“已經沒有任何語言能夠動搖Python在今後生產生活的核心語言地位”的說法。因此也出現了在義務教育階段就開始教授Python語言的情況出現。據說在美國，連嬰幼兒都有 Python 編程書，Python 要從娃娃抓起。

第三，國家對於人工智能的重視，助推了Python的熱門。2018年1月16日上午，教育部召開新聞發布會，介紹了《普通高中課程方案和語文等學科課程標準（2017年版）》的有關情況，並重新修訂了語文等14門學科的課程標準。在此次“新課標”改革中，正式將人工智能、物聯網、大數據處理劃入新課標，這也就意味着今年秋季入學的高中生，將要開始學習Python了。

對於想要學習Python的同學來說，最該了解的就是其應用領域有哪些了，只有了解之後才能明確自己的目標，快來看看Python的應用領域都有哪些吧：

1、雲計算

PYTHON語言算是雲計算最火的語言， 典型應用OpenStack。

2、Web前端開發

Python相比php、ruby的模塊化設計，非常利於功能擴展，多年來形成了大量優秀的web開發框架，且在不斷迭代。

目前優秀的全棧框架有django、框架flask、都繼承了python簡單、明確的風格，開發效率高，易維護，與自動化運維結合性較好。

3、人工智能應用

基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智能學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網絡庫Karas等是用python實現的。

甚至微軟的CNTK（認知工具包）也完全支持Python，而且微軟的Vscode都已經把Python作為第一級語言進行支持。

4、系統運維工程項目

Python在與操作系統結合以及管理中非常密切，目前所有linux發行版中都帶有python，且對於linux中相關的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在幾乎所有互聯網公司，自動化運維的標配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經是事實標準的openstack就是python實現的，所以Python是所有運維人員的必備技能。

5、金融理財分析

量化交易，金融分析，在金融工程領域，Python語言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單，庫豐富，成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高於c,c++,java,尤其擅長策略回測。