Python在環境專業中的應用

Ⅰ python的應用范圍有哪些

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伺服器進行交互的庫，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. 網路編程

網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，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，所以網路部分將從協議、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，將網路一切數據作為資源，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、高性能非同步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. 人工智慧

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，各種人工智慧演算法都基於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進行各種復雜的科學運算，隨著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、繪制高質量的2D和3D圖像。

9. 游戲開發

在網路游戲開發中，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游戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

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體！

Ⅱ 學完python可以從事哪些工作

整理了Python的7大就業方向，希望大家能找到適合自己的，然後學習下去，完成人生的目標。
1、Web開發（Python後端）
Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以幫助你快速搭建一個網站。當需要一個新功能時，用Python只需添加幾行代碼即可，這受到了很多初創型公司的一致歡迎。
像知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，最早的網站都是用Python搭建的，國外則更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球頂級流量的大站，都構建在Python之上。
平均薪資：15~20K
技能要求：前端基礎、Python基礎、主流Python Web框架（Flask、Django等）、資料庫等
2、Python爬蟲工程師
顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯網的信息，也是小夥伴們入坑Python的第一驅動力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡著咖啡、跑10分鍾爬蟲即可，又裝X又實用，學會Python爬蟲後，即使不做程序員的工作也能加分不少。
平均薪資：15~25K
技能要求：前端基礎、Python爬蟲庫、資料庫、JS反爬等
友情提示：注意法律風險
3、Python數據分析師
這個時代，數據和黃金一樣寶貴，現在最火的公司如：今日頭條、抖音、快手等，產品都建立在對用戶的分析之上，更不用說淘寶、京東、拼多多這些 「定製化推薦」 的老手。
可以說，所有的商業公司都需要這樣一個角色，Python數據分析師也成了目前最火的職業之一。
Python是目前數據分析業務中，最常用的語言。學會Python後，基本可以滿足數據分析經理的招聘需求。
平均薪資：10~25K
技能要求：統計學基礎、Python的數據分析庫（Pandas、NumPy、matplolib）、資料庫、機器學習框架（高端職位需要）
4、AI工程師
人工智慧是目前最火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網站上可以看到，80K、100K 的職位也有很多，流下了沒有技術的淚水，當然這些職位的要求也相對較高。
Python是人工智慧時代的頭牌語言，不管是機器學習（Machine Learning）還是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智慧工程師的必備技能之一。
薪資：20~40K
技能要求：統計學基礎、Python、數據分析庫、機器學習、深度學習框架
5、自動化運維工程師
運維工程師經常要監控上百台機器的運行，或同時部署的情況。使用Python可以自動化批量管理伺服器，起到1個人頂10個人的效果。
自動化運維也是Python的主要應用方向之一，它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、shell、linux、資料庫、openpyxl庫等
6、自動化測試工程師
測試的工作是枯燥和重復的，在過去，每次產品更新，都要重復測試一遍，效率低而且容易出錯。
Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復工作，Python自動化測試也變得越來越流行。
平均薪資：10~20K
技能要求：Python、自動化測試框架、Linux等
7、Python游戲開發
Python游戲開發的招聘集中在游戲伺服器領域，主要負責網路游戲的伺服器功能開發、性能優化等工作。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、資料庫、Nginx等
通過以上一系列的講解，相信各位剛入門Python編程語言的人，對於Python主要用來做什麼這個問題有了一定的了解。Python編程語言應用廣泛，就業方向也是十分廣闊，當下正是學習Python的好時機。

Ⅲ 編程語言python是用來干什麼的

python的作用：

1、系統編程：提供API(ApplicationProgramming

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PythonDB-API(資料庫應用程序編程介面)規范的模塊與MicrosoftSQL 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。

(3)Python在環境專業中的應用擴展閱讀：

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。

Ⅳ python的應用領域有哪些

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。

Ⅳ 用 Python 可以做什麼

Python 的用途

1、Web開發

Python的誕生歷史比Web還要早，由於Python是一種解釋型的腳本語言，開發效率高，所以非常適合用來做Web開發。

Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用於C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。

Ⅵ python學出來可以做什麼工作

1.Web應用開發
伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，迅速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。
2.系統網路運維
在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
3.科學與數字計算
Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
4.3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。
5.圖形界面開發
Python可編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
6.網路編程
除了網路和互聯網的支持，Python還提供了對底層網路的支持，有易於使用的Socket介面和一個非同步的網路編程框架Twisted Python。

Ⅶ python語言的用途

一、Web開發
Python誕生時間比Web還早，由於Python是一種解釋型的腳本語言，開發效率很高，所以非常適合用於Web開發，像Django和Flask這樣基於Python的Web框架，最近在Web開發中變得越來越流行。
二、網路爬蟲
許多人喜歡編程的原因，網路爬蟲是Python非常常用的一個場景，帶動了整個Python語言的發展，現在使用Python收集網上的資源比以前容易多了，比如可以再各大網站爬取商品信息、爬取音樂某一類歌曲的所有評論、按條件篩選獲得豆瓣的電影書籍信息並生成表格。
三、人工智慧
是非常火的一個方面，讓Python語言充滿了無限的潛力，並且Python非常適合人工智慧領域，比如numpy、scipy可以做數值計算，sklearn做機器學習，pybrain做神經網路，matplotlib將數據可視化，數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到了廣泛的支持和應用。
四、數據分析
Python有完備的生態環境，大數據分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，Python都有成熟的模塊可以完成其功能，無論對於數據科學家還是對於數據工程師而言，都是十分便利的。
五、自動化運維
Python能滿足絕大部分自動化運維的需求，既能做後端C/S架構，還能用Web框架快速開發處Web界面，當開發者有能力做出一套運維自動化系統的時候，自身的價值就會大大體現出來。

Ⅷ 學習python具體能做什麼工作呢

操作系統管理、自動化運維開發
很多操作系統中，Python 是標準的系統組件，大多數 Linux 發行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在終端下直接運行 Python。
游戲開發
很多游戲使用 C++ 編寫圖形顯示等高性能模塊，而使用 Python 或 Lua 編寫游戲的邏輯。和 Python 相比，Lua 的功能更簡單，體積更小；而 Python 則支持更多的特性和數據類型。
編寫伺服器軟體
Python 對於各種網路協議的支持很完善，所以經常被用於編寫伺服器軟體以及網路爬蟲。
比如說，Python 的第三方庫 Twisted，它支持非同步網路編程和多數標準的網路協議（包含客戶端和伺服器端），並且提供了多種工具，因此被廣泛用於編寫高性能的伺服器軟體。
科學計算
NumPy、SciPy、Matplotlib 可以讓 Python 程序員編寫科學計算程序。
以上都只是 Python 應用領域的冰山一角，總的來說，Python 語言不僅可以應用到網路編程、游戲開發等領域，還可以在圖形圖像處理、只能機器人、爬取數據、自動化運維等多方面展露頭角，為開發者提供簡約、優雅的編程體驗。
Web應用開發
Python 經常被用於 Web 開發。例如，通過 mod_wsgi 模塊，Apache 可以運行用 Python 編寫的 Web 程序。Python 定義了 WSGI 標准應用介面來協調 HTTP 伺服器與基於 Python 的 Web 程序之間的通信。
不僅如此，一些 Web 框架（如 Django、TurboGears、web2py 等等）可以讓程序員輕松地開發和管理復雜的Web程序。

Ⅸ python一般用什麼軟體

python一般用什麼軟體?
python一般用的軟體有：Subpme Text、Atom、PyCharm等。
Subpme Text
Subpme Text是一款非常流行的代碼編輯器，其開發者是一名谷歌的工程師，其夢想是使之成為更好的文本編輯器。Subpme Text支持Python代碼編輯同時兼容所有平台，並且豐富的插件（稱之為「包」）擴展了語法和編輯功能。
安裝額外的Python擴展可能會比較棘手，Subpme Text中所有的包都是用Python寫成的，並且安裝社區擴展往往需要直接在Subpme Text中執行Python腳本。
優點：Subpme Text在編程社區內很受推崇。單單從代碼編輯器的角度來看，Subpme Text迅捷小巧並且具有良好的兼容性。
缺點：盡管你可以無限期的使用測試版本但是Subpme Text不是免費軟體。在Subpme Text中安裝擴展插件可能會比較棘手，另外並不支持直接在編輯器內部執行或調試代碼。
Atom
同樣兼容所有平台的Atom被稱為是「21世紀可破解的文本編輯器」。開源的Atom擁有時尚的界面、文件系統瀏覽器和擴展插件市場，它是使用Electron構建的，Electron使用JavaScript、HTML和CSS構建跨平台的桌面應用。Python語言由一款可在Atom運行時安裝的擴展插件支持。
優點：得益於Electron，Atom廣泛兼容各大平台。同樣Atom小巧且下載和載入都非常迅速。
缺點：內置並不支持構建和調試，這些功能是由社區提供支持的。同樣由於Atom建立在Electron框架上，所以它始終運行在JavaScript進程中而不是作為本地應用運行。
PyCharm
PyCharm是最好的一個（也是唯一一個）專門面向於Python的全功能集成開發環境。同樣擁有付費版（專業版）和免費開源版（社區版），PyCharm不論是在Windows, Mac OS X系統中, 還是在Linux系統中都支持快速安裝和使用。
開箱即用，PyCharm直接支持Python開發環境，打開一個新的文件然後就可以開始編寫代碼。你也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，並且它支持源碼管理和項目。
優點：這是真正的Python集成開發環境，擁有眾多便利和支持社區。它的編輯、運行和調試功能統統開箱即用。
缺點：PyCharm存在載入較慢的問題，另外對於已有的項目，默認設置可能需要調整。
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