帶有python（帶有動物的成語）

• 1、python的應用領域有哪些？
• 2、Python五大應用領域是什麼?
• 3、如何編譯可以在Windows下運行的帶有Python支持的ARM Linux GDB
• 4、請問python主要應用領域是什麼,哪方面用的多了.
• 5、常用的python庫有哪些
• 6、Python的主要應用領域有哪些

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、人工智慧應用

基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智慧學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網路庫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。

一、網路爬蟲

網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在前期大量地運用Python言語作為網路爬蟲的根底，帶動了整個Python言語的運用發展。

二、數據處理

Python有很齊備的生態環境。”大數據”分析中涉及到的分散式核算、數據可視化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模塊能夠挑選完結其功能。關於Hadoop-MapReduce和Spark，都能夠直接運用Python完結核算邏輯，這不管關於數據科學家仍是關於數據工程師而言都是十分便當的。

三、web開發

Python的誕生前史比Web還要早，由於Python是一種解說型的腳本言語，開發效率高，所以十分適合用來做Web開發。

Django 是 Python 編程言語驅動的一個開源模型-視圖-控制器(MVC)風格的 Web 運用程序結構。運用 Django，咱們在幾分鐘之內就能夠創建高品質、易維護、資料庫驅動的運用程序。

四、數據分析

關於數據分析師來說，不只要自己理解數據背面的含義，而且還要給更直地展現數據的含義。

Scipy是一組專門解決科學核算中各種規範問題域的包的集合。Numpy是python科學核算的根底包。Pandas處理上千萬的數據是一揮而就的工作，同時隨後咱們也將看到它比SQL有更強的表達能力，能夠做很多複雜的操作，要寫的code也更少。

五、人工智慧

人工智慧是現在十分火的一個方向，AI熱潮讓Python言語的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個十分有影響力的AI結構，大多是Python的實現，為什麼呢?

在人工智慧大領域領域內的數據發掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程言語，得到廣泛的支持和運用。人工智慧的核心演算法大部分仍是依賴於C/C++的，由於是核算密集型，需求十分精細的優化，還需求GPU、專用硬體之類的介面，這些都只要C/C++能做到。

關於Python五大應用領域是什麼，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

距離上次我編譯這種GDB的時間轉眼過了3年，現在（2017年3月6日），Linaro編譯器已經支持python了。不過，當我們自己使用的時候還是有一些麻煩的，因為Linaro編譯器的sysroot和平時我們用的sysroot還是不一樣的，需要在gdbinit文件裡面用”set sysroot”或”set solib-search-path”之類設定路徑。生在獅子座長成座的我，是無法容忍這種麻煩的，所以還是自己來弄一次。

還是在Linux下做MinGW的交叉編譯，需要MinGW交叉編譯器。

因為Linaro已經做了很多事情了，源碼，expat，python都搞定了，資源如下：

Linaro GDB git：

從這上面找到與Linaro編譯器版本對應的源碼

編譯用的expat和python：

編譯的時候只需要設定一個環境變數：

export PYTHON_MINGW=/home/cdu/gdb-arm/python-2.7.4-mingw32

然後配置一下就行了：

./configure –host=i586-mingw32msvc –target=arm-linux-gnueabihf –with-libexpat-prefix=/home/cdu/gdb-arm/expat-2.1.0-1 –without-libunwind-ia64 –without-libunwind-ia64 –without-lzma –with-python=/home/cdu/gdb-arm/python-2.7.4-mingw32 –without-guile –without-babeltrace –with-sysroot=/opt/sysroot-arm

然後就可以：

make

make DESTDIR= install

python主要應用領域：

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，非常便於功能擴展；多年來形成了大量優秀的web開發框架，並且在不斷迭代；如目前優秀的全棧的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好。

python已經成為自動化運維平台領域的事實標準；眾多大型網站均為Python開發，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智慧應用

基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智慧學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網路庫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。

5、大數據分析

Python語言相對於其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態，在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫（python數據分析棧：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

並且還形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進化和完善，對傳統的數據分析語言如R MATLAB SAS Stata形成了非常強的替代性。

參考資料：百度百科_Python

10個頂級且實用的python庫

1、Dash

Dash是比較新的軟體包，它是用純python構建數據可視化app的理想選擇，因此特別適合處理數據的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合體。

2、Pygame

Pygame是SDL多媒體庫的python裝飾器，SDL是一個跨平台開發庫，旨在提供對以下內容的低級介面：音頻、鍵盤、滑鼠、遊戲桿、基於OpenGL和Direct3D的圖形硬體。

Pygame具有高度的可移植性，幾乎可以在所有平台和操作系統上運行。儘管它具有完善的遊戲引擎，但您也可以使用此庫直接從python腳本播放MP3文件。

3、Pillow

Pillow專門用於處理圖像，您可以使用該庫創建縮略圖，在文件格式之間轉換、旋轉、應用濾鏡、顯示圖像等等。如果您需要對許多圖像執行批量操作，這是理想的選擇。

4、Colorama

Colorama允許你在終端使用顏色，非常適合python腳本，文檔簡短而有趣，可以在Colorama PyPi頁面上找到。

5、JmesPath

在python中使用JSON非常容易，因為JSON在python字典上的映射非常好。此外，python帶有自己出色的json庫，用於解析和創建JSON。對我來說，這是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考慮使用python。

JmesPath使python處理JSON更加容易，它允許您明確地指定如何從JSON文檔中提取元素。

6、Requests

Requests建立在世界上下載量最大的python庫urllib3上，它令Web請求變得非常簡單，功能強大且用途廣泛。

Requests可以完成您能想到的所有高級工作，比如：認證，使用cookie，執行POST、PUT、DELETE等，使用自定義證書，使用會話Session、使用代理等。

7、Simplejson

python中的本地json模塊有什麼問題?沒有!實際上，python的json是Simplejson。意思是：python採用了Simplejson的一個版本，並將其合併到每個發行版中，但是使用Simplejson具有一些優點：它適用於更多python版本、它比python隨附的版本更新頻率更高、它具有用C編寫的部分，因此非常快速。

8、Emoji

Emoji庫非常意思，但並非每個人都喜歡錶情包，分析視角媒體數據時，Emoji包非常有用。

9、Python-dateutil

Python-dateutil模塊提供了對標準datetime模塊的強大擴展。我的經驗是：常規的python日期時間功能在哪裡結束，而Python-dateutil就出現了。

10、BeautifulSoup

如果您從網站上提取了一些HTML，則需要對其進行解析以獲取實際所需的內容。BeautifulSoup是一個python庫，用於從HTML和XML文件中提取數據。它提供了導航，搜索和修改解析樹的簡單方法。它非常強大，即使損壞了，也能夠處理各種HTML，這是一個非常強大的功能。

它的一些主要功能：

①BeautifulSoup會自動將傳入文檔轉換為Unicode，將傳出文檔轉換為UTF-8，您無需考慮編碼。

②BeautifulSoup位於流行的python解析器的頂部，使您可以嘗試不同的解析策略或提高靈活性。

python主要應用領域：

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，非常便於功能擴展；多年來形成了大量優秀的web開發框架，並且在不斷迭代；如目前優秀的全棧的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好。

python已經成為自動化運維平台領域的事實標準；眾多大型網站均為Python開發，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智慧應用

基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智慧學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網路庫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。

5、大數據分析

Python語言相對於其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態，在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫（python數據分析棧：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

並且還形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進化和完善，對傳統的數據分析語言如R MATLAB SAS Stata形成了非常強的替代性。

參考資料：百度百科_Python