tornadoweb自動編譯

❶ 簡述python語言的概念

Python 是一門優雅而健壯的編程語言，它繼承了傳統編譯語言的強大性和通用性，同時也借鑒了腳本語言和解釋語言的易用性。
Python是由創始人貴鐸·范·羅薩姆（Guido van Rossum）在阿姆斯特丹於1989年聖誕節期間，為了打發聖誕節的無趣，開發的一個新的解釋型腳本語言。之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是因為他是BBC當時正在熱播的喜劇連續劇「Monty Python」的愛好者。
Python被設計成是 「符合大腦思維習慣」 的，採用極簡主義的設計理念，加以統一規范的交互模式。這使得Python易於學習、理解和記憶。Python 開發者的哲學是 「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。
Python是完全面向對象的編程語言，函數、模塊、數字、字元串等內置類型都是對象。它的類支持多態、操作符重載、和多重繼承等高級OOP概念，並且Python特有的簡潔的語法和類型使得OOP十分易於使用。當然OOP只是Python的一個選擇而已，就像C++一樣，Python既支持面向對象編程，也支持面向過程編程的模式。
Python 的優點
1、軟體質量高
2、開發速度快
3、功能強大
4、易於擴展
5、跨平台
Python 的開發方向和應用場景
Web網路開發：
Python提供豐富的模塊支持sockets編程，多線程編程，能方便快速地開發網路服務程序。支持最新的XML技術，支持json語言，資料庫編程，而且Python的ORM框架，使得操作資料庫非常方便。
Python還有優秀的Django、Tornado、Flask等web開發框架，還用眾多的開源插件的支持，足以適用各種不同的web開發需求。
自動化運維：
Python對操作系統服務的內置介面，使其成為編寫可移植的維護操作系統的管理工具和部件的理想工具。Python程序可以搜索文件和目錄樹，可以運行其他程序，可以使用進程和線程並行處理。
網路爬蟲：
在文本處理方面，python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。
圖形處理：
有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。 多媒體應用 ，Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體
Python版本
python有兩個版本，python 2.X和python 3

❷ 學Python有哪些用處

Python 是一門更注重可讀性和效率的語言，尤其是相較於 Java，PHP 以及 C++ 這樣的語言，它的這兩個優勢讓其在開發者中大受歡迎，除此之外，Python還具有以下深受歡迎的優勢！
1. Python易於學習
相較於其它編程語言而言，Python更容易一些。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。我的經驗是，通過實例來學習和教授 Python要比採取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法裡面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。 它所專注的並非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什麼。
2. 它能用少量的代碼構建出很多功能
Python 能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。通過實踐，你可以在最多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲。另外一些讓 Python 成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和高效性。
3. Python 多才多藝
Python應用場景廣泛，可被應用於如今你所能想得到的相當多的軟體開發和操作場景，目前已廣泛應用於人工智慧、雲計算開發、大數據開發、數據分析、科學運算、網站開發、爬蟲、自動化運維、自動化測試、游戲開發等領域，因此，只需要你將 Python 了解得更加深入一點點，就能讓你具備可以適應范圍更寬泛的工作角色的技能。
4. Python 擁有最成熟的程序包資源庫之一
Python 以 PyPI為其後盾, 這是一個擁有超過 85,000 個Python 模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地 Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如資料庫處理、計算機視覺實現、數據分析以及構建 REST 風格的 web 服務等問題。
5. Python 是跨平台且開源的
Python 可以跨平台運行，並且已經開放源代碼超過20年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做後盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。
6. Python 很靈活
有一些Python同其它編程語言集成在一起的穩定實現。
CPython, 同 C 集成的版本；
Jython, 同 Java 集成的Python版本；
IronPython, 被設計用來兼容 .Net 和 C#；
PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 寫法；
RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。
並沒有很多的語言能提供像 Python 這樣的多樣性和簡潔性; 能持續努力演進並讓社區繁榮好幾十年的就更少了。無論你是編碼新手還是能信手寫就腳本的大師，都需要了解一下 Python

❸ 學python可以做什麼

1WEB開發

在國內，豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基於Python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。

盡管目前Python並不是做Web開發的首選，但一直都佔有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的Web項目中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的「膠水」特性，很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發時的輕便快捷。

除此之外，Python中還有大量「開箱即用」的模塊，用於與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個微信公眾號相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種伺服器交互細節，專注於功能實現即能完成開發。

目前，國內的Python web開發主要有兩個技術棧：

（1）Django

Django是一個高級的敏捷web開發框架，如果學會了，擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度，基於ruby的Ruby on rails顯然更快，但是Django有一個優勢就是性能優秀，更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社區Pinterest早期也是基於Django開發的，承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發一個網站，還能兼顧APP客戶端的API調用需求，Django是可以信賴的。

（2）Flask

相對於Django，Flask則是一個輕量級的web框架，Flask的最大的優勢是性能優越，適合配合手機客戶端開發後台API服務。國內基於Flask的Restful API服務這快很火，也是需求最大的。知名的比如網路、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基於Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統的web網站，還是建議使用Django，Flask的優勢是後端、API，不適合構建全功能網站。

2網路爬蟲

網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了。

Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用於模擬HTTP請求的Requests、用於HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用於自動化分布式爬取任務的Scrapy，還是用於最簡化資料庫訪問的各種ORM，都使得Python成為數據爬取的首選語言之一。特別是，爬取後的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

3人工智慧與機器學習

人工智慧是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什麼呢？

因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

6桌面程序

Python也可以用於桌面軟體開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。Python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優雅，可以很輕松的開發界面復雜的桌面程序，並且能輕松實現跨平台特性。

7多媒體應用

可以用Python裡面的PIL、Piddle、ReportLab 等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理，還可以用Python生成動態圖表和統計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。

❹ python是個什麼東西

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本（shell），隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python的創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆（GuidovanRossum）。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC語言的一種繼承。

之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是取自英國20世紀70年代首播的電視喜劇《蒙提．派森的飛行馬戲團》（MontyPython＇sFlyingCircus）。

(4)tornadoweb自動編譯擴展閱讀：

python中文就是蟒蛇的意思。在計算機中，它是一種編程語言。Python（英語發音：／ˈpaɪθən／），是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由GuidovanRossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。

它常被昵稱為膠水語言，它能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C／C＋＋）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫。

比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C++重寫。1發展歷程編輯自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理系統管理任務和Web編程。Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。

網路-Python

❺ python主要可以做什麼

python主要可以做Web 和 Internet開發、科學計算和統計、桌面界面開發、軟體開發、後端開發等領域的工作。

Python是一種解釋型腳本語言。Python可以應用於眾多領域，如：數據分析、組件集成、網路服務、圖像處理、數值計算和科學計算等眾多領域。互聯網公司廣泛使用Python來做的事一般有：自動化運維、自動化測試、大數據分析、爬蟲、Web 等。

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python的主要優點：

簡單易學：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。因有極其簡單的說明文檔，Python極其容易上手。

運行速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源資源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

❻ 去哪裡找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟體項目的託管平台，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行託管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統，Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了雲上，Github已經成為了管理軟體開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網路API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub： https://github.com/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架，基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權。

（GitHub： https://github.com/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用於機器學習的Python模塊，基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，並遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： https://github.com/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業，大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用，該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合並超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： https://github.com/zulip/zulip ）

相關推薦：《Python入門教程》

（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鍾之內就可以創建高品質、易維護、資料庫驅動的應用程序。

（GitHub： https://github.com/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用於搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，並可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。

（GitHub： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基於 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平台。用戶只需使用簡單命令並提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合並、命名和清理，最終得到已經命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你了解如何大規模構建系統。

（GitHub： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用於對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基於特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： https://github.com/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Recognition

Face Recognition 是一個基於 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_recognition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用於掃描HTTP伺服器上的機密文件的工具。

（GitHub： https://github.com/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用於配置管理，應用程序部署，雲配置，支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。

（GitHub： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟體系統，它實現了最先進的目標檢測演算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： https://github.com/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求，並顯示彩色輸出。HTTPie可用於測試，調試以及通常與HTTP伺服器交互。

（GitHub： https://github.com/jakubroztocil/httpie ）

（18）You-Get

You-Get是一個小型命令行實用程序，用於從Web下載媒體內容（視頻，音頻，圖像），支持國內外常用的視頻網站。

（GitHub： https://github.com/soimort/you-get ）

（19）Sentry

Sentry從根本上講是一項服務，可以幫助用戶實時監控和修復崩潰。基於Django構建，它包含一個完整的API，用於從任何語言、任何應用程序中發送事件。

（GitHub: https://github.com/getsentry/sentry ）

（20）Tornado

Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，，最初是由FriendFeed上開發的。通過使用非阻塞網路I / O，Tornado可以擴展到數萬個開放連接，是long polling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。

（GitHub： https://github.com/tornadoweb/tornado ）

（21）Magenta

Magenta是一個探索機器學習在創造藝術和音樂過程中的作用的研究項目。這主要涉及開發新的深度學習和強化學習演算法，用於生成歌曲，圖像，繪圖等。但它也是構建智能工具和界面的探索，它允許藝術家和音樂家使用這些模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/magenta ）

（22）ZeroNet

ZeroNet是一個利用比特幣的加密演算法和BitTorrent技術提供的不受審查的網路，完全開源。

（GitHub： https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet ）

（23）Gym

OpenAI Gym是一個用於開發和比較強化學習演算法的工具包。這是Gym的開源庫，可讓讓你訪問標准化的環境。

（GitHub： https://github.com/openai/gym ）

（24）Pandas

Pandas是一個Python包，提供快速，靈活和富有表現力的數據結構，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。此外，它還有更廣泛的目標，即成為所有語言中最強大，最靈活的開源數據分析/操作工具。它目前已經朝著這個目標邁進。

（GitHub： https://github.com/pandas-dev/pandas ）

（25）Luigi

Luigi 是一個 Python 模塊，可以幫你構建復雜的批量作業管道。處理依賴決議、工作流管理、可視化展示等等，內建 Hadoop 支持。（GitHub： https://github.com/spotify/luigi ）

❼ 學習Python開發可以從事哪些崗位

下面我們來說一下Python具體的工作崗位以及其崗位要求：

Python後台開發工程師：主要是負責搭建和改進平台產品的後台，並與前端開發工程師相互配合完成整體產品的開發工作。要求工程師具備至少一門Python Web開發框架（Tornado、Django、Flask等），了解並熟悉MySQL/Redis/MongoDB。還要熟悉分布式、微服務、高性能Web服務的開發。

Python爬蟲開發工程師：爬蟲開發工程師並非我們預想的那樣，只是負責為公司爬取相對應的數據內容。爬蟲開發工程師主要負責對傳統網頁、SNS及微博等各種網站信息高效採集與正確解析，然後對用戶數據進行整理分析，參與建模的構建，總結分析不同網站、網頁的結構特點及規律，負責爬蟲架構設計和研發，參與爬蟲核心演算法和策略優化研究。需要開發工程師熟悉了解robot規則、selenium、mitmproxy、pymouse等內容。當然作為爬蟲開發工程師一定要有一定的職業情況，所有工作都需要在合理合法的需求下進行。

Python全棧開發工程師：是指可以使用Python相關工具，獨立完成網站開發，稱之為全棧開發。全棧開發工程師需要掌握非常多的技能，包括：項目管理、前後端開發、界面設計、產品設計、資料庫開發、多端產品等等。

自動化運維工程師：是在基本的運維工作的基礎上，實現運維工作的自動化，並且對自動化程序進行優化提升。需要從業者在掌握基本的運營工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模塊。

自動化測試工程師：首要要完成測試的基本工作，包括測試計劃、測試用例、黑盒測試、性能測試等等。其次要是完成產品的自動化測試的部署以及維護工作，並且不斷嘗試新的方法，新的工具，以提高測試的效率。需要掌握Python以及selenium相關的技能。

數據分析師：指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。需要從業者了解行業相關業務知識、相關管理工作、掌握足夠的數據分析方法、了解數據分析工具使用、能夠完成數據分析建模等，工作內容偏重於分析，同樣也要掌握一定的開發能力，例如R語言和Python語言。

數據分析開發工程師：根據數據分析師的建模完成數據相關的開發工作，搭建倉庫、完成數據存儲、數據處理、計算處理以及報表開發等工作。需要從業者熟練應用資料庫、數據建模開發、Python相關數據科學知識等技能。

人工智慧開發工程師：根據企業人工智慧AI相關的開發需求，完成相應產品或者功能開發。需要從業者掌握充分的數據理論基礎、Python開發基礎、機器學習理論與實踐、深度學習理論與實踐、自然語言處理等一系列相關的開發技能。

Python游戲開發工程師：主要負責游戲服務端的邏輯開發。需要從業者掌握Python各種性能優化方法、soket網路編程知識、運維相關基礎知識、以及Python相關的游戲開發庫與框架。此外還可以將Python開發相關工作按照崗位晉升分為初級Python開發工程師、中級Python開發工程師、高級Python開發工程師、項目經理、架構師、CTO等。主要是根據從業者工作年限，在某個就業方向的工作經驗以及解決問題的能力進行定位。

無論是哪個就業方向，扎實的學習好Python相關知識是重中之重，在互聯網行業，無論是大廠還是創業創新的公司，招聘人才的最核心要求是技術能力，只有自己的能力和崗位匹配的時候，才能獲得更多的工作機會。

❽ Python主要要學那些課程啊

鏈接:

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

❾ Python能做什麼，能夠開發什麼項目

Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、教育、桌面界面開發、軟體開發、後端開發這些領域。

Python的應用

1、系統編程

提供API（Application Programming Interface應用程序編程介面），能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。

2、圖形處理

有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

3、數學處理

NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

4、文本處理

python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。

5、資料庫編程

程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

6、網路編程

提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

7、Web編程

應用的開發語言，支持最新的XML技術。

8、多媒體應用

Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。

9、pymo引擎

PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發，並且適用於創建秋之回憶（memories off）風格的AVG游戲，故命名為PYMO。

10、黑客編程

python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。