Python適合從簡單到複雜的各種Web專案。它廣泛用於旅行，醫療保健，交通運輸，金融等不同領域，用於Web開發和軟體測試，指令碼編寫和生成。
使用Python進行Web開發有很多優點，但是也有缺點。
有幾個因素可以簡化Python在Web開發中的使用：
低入門門檻 Python與我們日常生活中使用的英語相似。語法的簡單性使您可以處理複雜的系統，並確保所有元素之間都具有明確的關係。因此，更多的新手程式設計師可以學習該語言並更快地加入程式設計社群。
良好的視覺化 效果透過使用不同的圖和圖表，可以以易於理解的格式表示資料。它們是視覺化呈現和理解資料的有效方法。Web開發公司利用Python庫（例如Matplotlib）來視覺化資料並建立清晰且易於理解的報告。
Python非常易於閱讀，因此開發人員通常在理解由其他程式設計師編寫的程式碼時不會遇到任何問題。這可以促使從事同一專案的開發人員之間的通訊效率更高。
非同步編碼
由於沒有死鎖或研究爭執或任何其他令人困惑的問題，因此使用Python 編寫和維護非同步程式碼無需花費太多精力。此類程式碼的每個單元分別執行，從而使您能夠更快地處理各種情況和問題。
較少限制的程式設計方法
與其他編碼語言（例如Java）相比，Python具有較少限制的程式設計方法。它具有多種範例，可以支援多種程式設計風格，包括過程性，面向物件和功能性（命令性）。這使Python成為初創公司的絕佳語言，因為專案可能需要隨時更改方法。
包括：
快速發展。 Python不僅是發展最快的編碼語言之一，還是一種允許快速原型設計和迭代的語言。這使工作更輕鬆，並且對開發人員而言生產率更高。OOP變得更容易。 面向物件的程式設計（也稱為OOP）是一種將不同的行為和屬性組織到多個物件和類中的範例。這些類中的每一個都有一個函式，因此，如果程式碼的某些部分發生錯誤，則其他部分不會受到影響。在Python中，OOP的操作已大大簡化，這使得開發成本更低，更省時。豐富的標準庫和生態系統。 Python的庫具有大量的預編寫程式碼。因此，開發人員無需浪費時間建立基本專案。這些庫還允許程式設計師處理和轉換機器學習（ML）中連續資料處理所需的資料。
企業應用整合
Python是企業軟體應用程式的流行選擇，這在很大程度上要歸功於Python與傳統上用於企業開發的其他語言（例如Java，PHP和.NET）的流暢整合。
Python直接與Java，C ++或C程式碼進行呼叫，從而可以對大多數常用協議和資料格式進行大量的過程控制和實現。
除此之外，它還可以用於組裝基礎結構的新舊片段，這是複雜移動應用程式中的典型情況。
可以使用Python框架快速進行Web開發
Python的另一個優點是它具有許多簡化開發過程的框架。根據您的工作，可能需要不同的框架。
4個著名的Python web框架
Django：此框架非常適合成熟的Web應用程式和中檔可擴充套件專案。它具有內建功能，並允許重複使用程式碼，對程式碼的不同組成部分進行一致的修改以及其他簡化Web開發的功能。Django可與Oracle SQL，PostgreSQL，MySQL和其他知名資料庫完美配合。
Pyramid：使用此框架，您可以從小規模開始，並根據需要擴充套件規模。金字塔可以與各種資料庫和應用程式一起使用，也可以與外掛一起擴充套件-開發人員可以新增所需的任何功能。當您需要在一項任務中實施各種解決方案時，這很方便。
TurboGears：TurboGears由Repoze，WebOb和Genshi等幾個元件組成，並且基於MVC架構。這對於快速，高效的Web應用程式開發很有用，而且更易於維護。使用此框架，您可以分別使用最小或完整堆疊模式編寫小型或複雜的應用程式。
Flask：該框架的理念是提供一個易於管理的，易於定製的解決方案。Flask將自己定義為一個微框架，最常用於主要優先考慮精益功能的小型解決方案。該框架還用於建立原型。
科學計算庫方便
有各種各樣的軟體包和庫可用於開發科學和數字應用程式，以及工具包（例如VTK 3D和MayaVi），單獨的成像庫以及許多其他工具。最常用的是：
5個常見的科學計算庫：
用於機器學習和AI
機器學習（ML）和人工智慧（AI）技術越來越受到關注，因此越來越多的開發人員正在嘗試將它們納入各種專案中。如果使用正確的語言，這是可能的。
根據讓·弗朗索瓦·普吉，IBM的機器學習部門的代表，Python是ML和AI專案的頂尖語言，許多開發商同意。Python具有高效的ML軟體包，用於視覺化結果的工具，並且遠遠超出了資料分析和其他使該應用程式領域受益的功能。
Python確實是機器學習和人工智慧最火熱的語言，沒有之一。
最典型的用語線上語音合成，線上語音識別，如果你的專案是建立一個人工智慧的web應用，那麼Python再適合不過了。
作為應用程式指令碼
由於Python與C，C ++和Java的強大整合，Python可以很方便地用於應用程式指令碼編寫。從一開始就被設計為可嵌入的，它對於自定義大型應用程式併為其進行擴充套件非常有用。
不敢說Python可以代替Lua，不過Python可以和Lua那樣被嵌入C/C++中。
開源
Python具有開放原始碼許可證，該許可證使使用者可以輕鬆訪問它，並有助於重新分發和無限制的修改。開發人員可以自由使用該語言併為它的改進做出貢獻。
伺服器端指令碼
如上所述，使用Python進行伺服器端指令碼編寫的優點之一是其簡單的語法，從而大大加快了處理速度。該程式碼由功能模組及其之間的連線組成，可讓您根據使用者操作執行程式演算法。Python還支援Web開發中所需的圖形使用者介面。
便攜性和互動性
Python具有動態語義和快速原型製作的出色功能，這要歸功於它的互動性和可移植性。它可以輕鬆地嵌入各種應用程式中，甚至是使用不同編碼語言的應用程式。因此，您可以輕鬆修復新模組並擴充套件Python的核心詞彙。它可以連線各種元件。難怪它有時被稱為“膠水語言”。
開發人員
Python並不是那麼簡單，因為使用這種語言的專家並不多，特別是將它與Java相比。
缺乏真正的多處理器支援（偽執行緒）
多重處理是編寫應用程式的重要部分。Python確實支援多處理，儘管它可能不如其他語言靈活或方便。編寫程式碼時，這可能會產生某些限制。
速度限制
Python經常因其速度而受到批評。它是一種解釋型指令碼語言，由於它使用的翻譯程式碼方法不同，因此它比許多編譯後的相對語言（例如C / C ++或Java）相對要慢。但是，某些Python基準測試比C和C ++更快。
話雖這麼說，Python並不是唯一存在速度問題的工具。Ruby，Perl甚至JavaScript的發展速度也相對較慢。
與速度有關的一些問題已得到解決和最佳化，因此Python仍然是軟體開發團隊的首選之一。
對移動開發，沒有優勢
對於移動開發來說，這不是一種不好的語言。僅有少數公司為此目的使用它，而更喜歡iOS和Android的本機開發或React Native的開發。同樣的原因，您可能也很難招募到擁有Python移動開發經驗的開發人員。它在這個領域不如其他技術那麼受歡迎。
對於記憶體密集型任務不理想
Python是一種以其資料型別的靈活性而著稱的語言。這導致相當高的記憶體消耗，並使其不方便用於佔用大量記憶體的任務。
設計限制
Python是動態型別的，這意味著它會在應用執行時執行某些任務，否則將以靜態型別的語言完成。這對設計施加了一些限制。如果您的設計中載入了元素，則可能會使程式停頓並妨礙順利執行。
在為專案考慮使用Python時，併發和並行性並不是要在Python中完美使用的。因此，設計可能看起來並不像想要的那樣複雜。
總的來說，Python開發的應用程式，很容易從一個小專案移植到功能全面的複雜應用程式。無 論您是學習程式設計的新手程式設計師還是企業所有者，Python都是許多型別專案的理想選擇。
Python適合從簡單到複雜的各種Web專案。它廣泛用於旅行，醫療保健，交通運輸，金融等不同領域，用於Web開發和軟體測試，指令碼編寫和生成。
使用Python進行Web開發有很多優點，但是也有缺點。
優點易於使用和閱讀有幾個因素可以簡化Python在Web開發中的使用：
低入門門檻 Python與我們日常生活中使用的英語相似。語法的簡單性使您可以處理複雜的系統，並確保所有元素之間都具有明確的關係。因此，更多的新手程式設計師可以學習該語言並更快地加入程式設計社群。
良好的視覺化 效果透過使用不同的圖和圖表，可以以易於理解的格式表示資料。它們是視覺化呈現和理解資料的有效方法。Web開發公司利用Python庫（例如Matplotlib）來視覺化資料並建立清晰且易於理解的報告。
Python非常易於閱讀，因此開發人員通常在理解由其他程式設計師編寫的程式碼時不會遇到任何問題。這可以促使從事同一專案的開發人員之間的通訊效率更高。
非同步編碼
由於沒有死鎖或研究爭執或任何其他令人困惑的問題，因此使用Python 編寫和維護非同步程式碼無需花費太多精力。此類程式碼的每個單元分別執行，從而使您能夠更快地處理各種情況和問題。
較少限制的程式設計方法
與其他編碼語言（例如Java）相比，Python具有較少限制的程式設計方法。它具有多種範例，可以支援多種程式設計風格，包括過程性，面向物件和功能性（命令性）。這使Python成為初創公司的絕佳語言，因為專案可能需要隨時更改方法。
包括：
快速發展。 Python不僅是發展最快的編碼語言之一，還是一種允許快速原型設計和迭代的語言。這使工作更輕鬆，並且對開發人員而言生產率更高。OOP變得更容易。 面向物件的程式設計（也稱為OOP）是一種將不同的行為和屬性組織到多個物件和類中的範例。這些類中的每一個都有一個函式，因此，如果程式碼的某些部分發生錯誤，則其他部分不會受到影響。在Python中，OOP的操作已大大簡化，這使得開發成本更低，更省時。豐富的標準庫和生態系統。 Python的庫具有大量的預編寫程式碼。因此，開發人員無需浪費時間建立基本專案。這些庫還允許程式設計師處理和轉換機器學習（ML）中連續資料處理所需的資料。
企業應用整合
Python是企業軟體應用程式的流行選擇，這在很大程度上要歸功於Python與傳統上用於企業開發的其他語言（例如Java，PHP和.NET）的流暢整合。
Python直接與Java，C ++或C程式碼進行呼叫，從而可以對大多數常用協議和資料格式進行大量的過程控制和實現。
除此之外，它還可以用於組裝基礎結構的新舊片段，這是複雜移動應用程式中的典型情況。
可以使用Python框架快速進行Web開發
Python的另一個優點是它具有許多簡化開發過程的框架。根據您的工作，可能需要不同的框架。
4個著名的Python web框架
Django：此框架非常適合成熟的Web應用程式和中檔可擴充套件專案。它具有內建功能，並允許重複使用程式碼，對程式碼的不同組成部分進行一致的修改以及其他簡化Web開發的功能。Django可與Oracle SQL，PostgreSQL，MySQL和其他知名資料庫完美配合。
Pyramid：使用此框架，您可以從小規模開始，並根據需要擴充套件規模。金字塔可以與各種資料庫和應用程式一起使用，也可以與外掛一起擴充套件-開發人員可以新增所需的任何功能。當您需要在一項任務中實施各種解決方案時，這很方便。
TurboGears：TurboGears由Repoze，WebOb和Genshi等幾個元件組成，並且基於MVC架構。這對於快速，高效的Web應用程式開發很有用，而且更易於維護。使用此框架，您可以分別使用最小或完整堆疊模式編寫小型或複雜的應用程式。
Flask：該框架的理念是提供一個易於管理的，易於定製的解決方案。Flask將自己定義為一個微框架，最常用於主要優先考慮精益功能的小型解決方案。該框架還用於建立原型。
科學計算庫方便
有各種各樣的軟體包和庫可用於開發科學和數字應用程式，以及工具包（例如VTK 3D和MayaVi），單獨的成像庫以及許多其他工具。最常用的是：
5個常見的科學計算庫：
SciPy（科學數字圖書館）；Pandas（資料分析庫）；IPython（命令外殼）；NumPy（基本數值軟體包）;Natural Language Toolkit （Library For Mathematical And Text Analysis ： 用於數學和文字分析的庫）。用於機器學習和AI
機器學習（ML）和人工智慧（AI）技術越來越受到關注，因此越來越多的開發人員正在嘗試將它們納入各種專案中。如果使用正確的語言，這是可能的。
根據讓·弗朗索瓦·普吉，IBM的機器學習部門的代表，Python是ML和AI專案的頂尖語言，許多開發商同意。Python具有高效的ML軟體包，用於視覺化結果的工具，並且遠遠超出了資料分析和其他使該應用程式領域受益的功能。
Python確實是機器學習和人工智慧最火熱的語言，沒有之一。
最典型的用語線上語音合成，線上語音識別，如果你的專案是建立一個人工智慧的web應用，那麼Python再適合不過了。
作為應用程式指令碼
由於Python與C，C ++和Java的強大整合，Python可以很方便地用於應用程式指令碼編寫。從一開始就被設計為可嵌入的，它對於自定義大型應用程式併為其進行擴充套件非常有用。
不敢說Python可以代替Lua，不過Python可以和Lua那樣被嵌入C/C++中。
開源
Python具有開放原始碼許可證，該許可證使使用者可以輕鬆訪問它，並有助於重新分發和無限制的修改。開發人員可以自由使用該語言併為它的改進做出貢獻。
伺服器端指令碼
如上所述，使用Python進行伺服器端指令碼編寫的優點之一是其簡單的語法，從而大大加快了處理速度。該程式碼由功能模組及其之間的連線組成，可讓您根據使用者操作執行程式演算法。Python還支援Web開發中所需的圖形使用者介面。
便攜性和互動性
Python具有動態語義和快速原型製作的出色功能，這要歸功於它的互動性和可移植性。它可以輕鬆地嵌入各種應用程式中，甚至是使用不同編碼語言的應用程式。因此，您可以輕鬆修復新模組並擴充套件Python的核心詞彙。它可以連線各種元件。難怪它有時被稱為“膠水語言”。
Web應用程式中使用Python的缺點開發人員
Python並不是那麼簡單，因為使用這種語言的專家並不多，特別是將它與Java相比。
缺乏真正的多處理器支援（偽執行緒）
多重處理是編寫應用程式的重要部分。Python確實支援多處理，儘管它可能不如其他語言靈活或方便。編寫程式碼時，這可能會產生某些限制。
速度限制
Python經常因其速度而受到批評。它是一種解釋型指令碼語言，由於它使用的翻譯程式碼方法不同，因此它比許多編譯後的相對語言（例如C / C ++或Java）相對要慢。但是，某些Python基準測試比C和C ++更快。
話雖這麼說，Python並不是唯一存在速度問題的工具。Ruby，Perl甚至JavaScript的發展速度也相對較慢。
與速度有關的一些問題已得到解決和最佳化，因此Python仍然是軟體開發團隊的首選之一。
對移動開發，沒有優勢
對於移動開發來說，這不是一種不好的語言。僅有少數公司為此目的使用它，而更喜歡iOS和Android的本機開發或React Native的開發。同樣的原因，您可能也很難招募到擁有Python移動開發經驗的開發人員。它在這個領域不如其他技術那麼受歡迎。
對於記憶體密集型任務不理想
Python是一種以其資料型別的靈活性而著稱的語言。這導致相當高的記憶體消耗，並使其不方便用於佔用大量記憶體的任務。
設計限制
Python是動態型別的，這意味著它會在應用執行時執行某些任務，否則將以靜態型別的語言完成。這對設計施加了一些限制。如果您的設計中載入了元素，則可能會使程式停頓並妨礙順利執行。
在為專案考慮使用Python時，併發和並行性並不是要在Python中完美使用的。因此，設計可能看起來並不像想要的那樣複雜。
總的來說，Python開發的應用程式，很容易從一個小專案移植到功能全面的複雜應用程式。無 論您是學習程式設計的新手程式設計師還是企業所有者，Python都是許多型別專案的理想選擇。