說起最近比較火的程式語言，可能大家第一個想到的就是Python，但是很多人卻並不一定知道，學習Python之後，可以用來幹什麼？今天就跟大家簡單的聊一聊，Python主要用於開發什麼？

很多遊戲使用 C++ 編寫圖形顯示等高效能模組，而使用 Python 或 Lua 編寫遊戲的邏輯。和 Python 相比，Lua 的功能更簡單，體積更小；而 Python 則支援更多的特性和資料型別。

比如說，國際上知名的遊戲 Sid Meier"s Civilization就是使用 Python 實現的。

Python 經常被用於 Web 開發，儘管目前 PHP、JS 依然是 Web 開發的主流語言，但 Python 上升勢頭更勁。尤其隨著 Python 的 Web 開發框架逐漸成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程式設計師可以更輕鬆地開發和管理複雜的 Web 程式。

很多作業系統中，Python 是標準的系統元件，大多數 Linux 發行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在終端下直接執行 Python。

有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。

另外，Python 標準庫中包含了多個可用來呼叫作業系統功能的庫。例如，透過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows API；使用 IronPython，我們能夠直接呼叫 .Net Framework。

通常情況下，Python 編寫的系統管理指令碼，無論是可讀性，還是效能、程式碼重用度以及擴充套件性方面，都優於普通的 shell 指令碼。

Python 語言很早就用來編寫網路爬蟲。Google 等搜尋引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網路爬蟲。

從技術層面上將，Python 提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個網路爬蟲框架 Scrapy。

自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 進行各種複雜的科學運算。

並且，和其它解釋型語言（如 shell、js、PHP）相比，Python 在資料分析、視覺化方面有相當完善和優秀的庫，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，這可以滿足 Python 程式設計師編寫科學計算程式。

看完以上的內容，相信大家對於Python主要用來開發什麼，都有了一定的瞭解。

python的應用其實從實際上來看，直接應用到像電子商務系統類開發的不多，雖然國內外都是知名公司在使用Python開發網站，像谷歌、youtube、豆瓣。但是，實際上應用更多的是java、php之類的語言，java應用在後端，php應用於前臺。

不得不說python對於爬蟲的應用，有其自身的優勢。因此，一般說到爬蟲，就會想到python，就像現在大家說到開發，就會想到java一樣。python有很多爬蟲框架，可以解放我們的生產力，提高工作效率，比如scrapy、Pyspider、cola等。在框架的幫助下，甚至於我們只需要寫2行程式碼就可以寫出一個爬蟲，爬取網路上的資料。框架讓我們關注業務的本身，而不是怎麼爬取這個過程。重在邏輯，而非造輪子。

python因為其語言的特性，其對大資料的支援就顯得很有優勢。也造成了現在社會說到大資料開發，就想到Python。很多人也開始學習Python，甚至小學生、初中生也在開始學習。

機器學習方面，python可以利用scikit-learn庫；神經網路方面，可以利用tebsirflow庫。我們碰到的應用場景，Python都有對應的一個幾個比較經典的庫。所以，python的應用範圍就變得比較廣。

python可以用於金融資料分析。有pandas庫，matplotlib畫相簿，視覺化顯示。dataframe資料結構儲存股票資料。python在金融資料分析方面有豐富的庫。

pyhon也可以作影片播放軟體。youtube就是用Python開發的。python的開發速度快，可利用的第三方資源多。

python可用於人工智慧開發。

python繼承了lisp語言的很多特性。lisp語言是最早用於人工智慧的語言。lisp資料結構以列表為主。

python還是和計算機語言入門學習。

膠水語言，搭配合適的包，幹什麼都可以。

微控制器、物聯網開發

爬蟲

資料處理與統計

web網站與服務

機器學習與人工智慧

運維工具

遊戲開發

……

Python作為計算機領域最“優雅”的語言，近幾年受到無數從業人士熱捧，python是近五年來發展最快的一門語言，其在多個領域有突出的應用。作為一名技術出身的產品經理，我曾經也使用過或者說現在依然很喜歡python這門語言。

如今AI很火，資料探勘和資料分析是AI的基礎。資料建模工程師，使用最多的語言就是python和R，且近幾年python也慢慢比肩R的趨勢。

筆者曾經用python寫過爬蟲，發現真的很容易上手，python語法簡潔，執行簡單，內建的爬蟲函式相對比較高效

作為老的網際網路人，也經常會和運維同事打交道，

很多自動化運維指令碼，自動化測試指令碼都是用python寫的，而且執行快。可以說，不會python沒法做運維，這門語言已成為一門必備基礎語言。

這個領域，主要是用django來進行web開發。筆者曾經試過，python用來開發web確實沒有java

合適。但也有部分內部使用的小型應用使用python開發。一般大型網站或者對外的應用，用java偏多

根據TIOBE榜單顯示，Python市場佔有率為4.333%僅次於Java以及C和C++位列這個榜單的第四（“世界上最好的程式語言”——PHP位列第八，而R語言僅排十四名）。

Python的主要優點在於它的入門門檻較低，靈活性強。作為一種軟體開發語言，Python的開發率很高，可以滿足你任何想要的需求。

1.因為python又被稱之為膠水語言，意思就是python能夠和其他語言編寫的軟體（包括c/c++/java等）組合起來。

比如可以用python來開發遊戲，用python快速生成程式原型，然後有更適合語言改寫的部分就用c/c++來改寫，封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。也可以用它來開發業餘愛好專案。

2.基於python的Web框架在web開發中很流行。Python的誕生要早於web，人們也從最開始的喜歡使用cs作為架構漸漸的轉換為Python，因為python是一種動態解釋型指令碼語言，不僅有前面說的極高的開發效率，而且執行速度很快，正適合做Web的開發。

3.python早已經從大眾印象中的小眾程式語言轉換成了資料學家最偏愛的開發語言。資料科學包括機器學習，資料分析和視覺化。其中一些熱門的scikit-learn和TensorFlow都是Python框架。

隨著時間的發展，後期工業界對大資料的需求越來越高，python在科學界的地位也隨之提高了起來。Python龐大的社群，不但可以讓你遇到困難時可一第一時間找人解決，還能省去不少麻煩，有很多伸手就可以用的工具，何樂而不為呢？

總之，資訊保安，大資料處理，資料視覺化機器學習，物聯網開發，各大軟體的api，桌面應用，都需要python。

python的興起主要是由於近年來人工智慧和AI的興起，導致這個沉睡了20年之久的語言漸漸映入人們的眼簾。既然python這麼火，那麼我們可以拿它來做什麼呢？下面我們來探討下：

Python雖然說只是個指令碼語言，但是他也是可以搭建web專案的，並且python後臺連線資料庫等也是極其的方便，可以減少程式碼量。另外最近在web中比較流行的框架例如：Django和Flask，都是基於Python框架得。這些框架會使得你對接前端的Python開發後臺效率翻倍。這裡給你個建議，這兩個框架選擇的話，最好用Flask，因為這個更加靈活，支援多樣化的定製。

資料科學主要包括三部分組成：機器學習、資料分析和資料視覺化。python的興起主要就是因為資料科學這一塊，利用python進行大資料的分析，以及視覺化是再適合不過的。加之scipy、numpy、scikit-learn這三個資料包，更是大大的方便了不少。現在利用python做爬蟲也是最佳的選擇，雖然java也是可以做到，但是java的api未免太過繁瑣，相反，利用Python的話，可以達到事半功倍的效果。

除此之外，python還可以用來寫一些指令碼，開發遊戲，桌面應用等。總之，Python可以開發很多東西，已知的，未知的領域將來都有可能用到。對於python的未來我們還是要滿懷期待和憧憬。

python用來做人工智慧是最好的，做web效能太差，甚至比不上php，併發執行比不上java，而且現在太火了，學的人會越來越多，企業需求會越來越高，所以建議如果要學，一定要深入下去，不要聽培訓機構寫的軟文忽悠，多去招聘網站上看看，哪些職位需求比較大，還有java現在有個鏈式程式設計，開發效率已經不低於python了，還有golang未來發展潛力也是可以的

Python被稱為程式語言中的萬能膠水，一是Python有很多資料包，可謂方便至極；另一方面Python現在越來越火，現在人工智慧已經被教育部新設專業，競爭越來越劇烈。

Python主要可用於一下三個方面：

Web開發

像Django和Flask這樣基於Python的Web框架最近在web開發中變得非常流行。這些web框架幫助您用Python建立伺服器端程式碼（後端程式碼）。這些程式碼在您的伺服器上而不是在使用者裝置以及瀏覽器上（前端程式碼）執行。

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