開發python

1. python主要做什麼開發

如果你想學Python，或者你剛開始學習Python，那麼你可能會問：「我能用Python做什麼？」這個問題不好回答，因為Python有很多用途。（推薦學習：Python視頻教程）
但是隨著時間，我發現有Python主要有以下三大主要應用：
Web開發
數據科學：包括機器學習、數據分析和數據可視化
腳本
Web開發
Django和Flask等基於Python的Web框架最近在Web開發中非常流行。
這些Web框架可以幫助你用Python編寫伺服器端代碼(後端代碼)。這是在你的額伺服器上運行的代碼，而不是運行在用戶設備和瀏覽器的代碼(前端代碼)。
主要區別
Flask：能夠實現簡單、靈活和細致的控制。並能讓你自己決定實現方式。
Django：提供了全面的體驗：你可以獲得管理面板、資料庫介面、ORM(對象關系映射)以及開箱即用的應用程序和項目的目錄結構。
數據科學
數據科學，這里包括機器學習，數據分析和數據可視化。
機器學習通過實現演算法，該演算法能夠自動檢測輸入中的模式。
使用SQL從資料庫中提取數據。然後，我用Python和Matplotpb(在谷歌)或JavaScript和D3.js(在微軟)來可視化和分析這些數據。
什麼是腳本？
腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程序。
Python適合這類任務，因為它語法簡單，易於編寫，而且進行測試也很快。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python主要做什麼開發的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

2. python是什麼時候開發的

python從2015年開始火了起來 現在很多公司都用它做爬蟲，Python早在1992年就有了。

3. python適合開發哪些項目

學習Python後可以做的事情有很多，比如說人工智慧、游戲開發、自動化運維、自動化測試、爬蟲、web開發、桌面開發、數據分析等領域都會應用到Python，而且Python除了極少的領域之外，幾乎是無所不能。

4. python可以開發什麼項目呀

Python有哪些用途？下面，為你一一解惑！

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，快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、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。

5、數據分析處理

數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。「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中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對於Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這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。

6、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,武漢Python行業動態。

5. 如何用python開發軟體

可以看一看 「瘋狂python講義」，書中有的

6. python 適合做什麼開發

主要可以做小程序，爬蟲程序，用於系統編程等等還是很廣泛的。

Python 的應用領域分為下面幾類。下文將介紹一些Python 具體能幫我們做的事情。但我們不會對各個工具進行深入探討，如果你對這些話題感興趣，請從老男孩python培訓網站或其他一些資源中獲取更多的信息。

1.python可以用於系統編程 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（有時也被稱為Shell 工具）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，用進程或線程進行並行處理等等。

2.python可以用於用戶圖形介面

Python 的簡潔以及快速的開發周期十分適合開發GUI 程序。此外，基於C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 構建可移植的GUI 。

諸如PythonCard 和Dabo 等一些高級工具包是構建在wxPython 和Tkinter 的基礎API 之上的。通過適當的庫，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。

3.python可以用於Internet 腳本

Python 提供了標准Internet 模塊，使Python 能夠廣泛地在多種網路任務中發揮作用，無論是在伺服器端還是在客戶端都是如此。

而且網路上還可以獲得很多使用Python 進行Internet 編程的第三方工具此外，Python 涌現了許多Web 開發工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能夠快速構建功能完善和高質量的網站。

4.python可以用於組件集成

在介紹Python 作為控制語言時，曾涉及它的組件集成的角色。Python 可以通過C/C++ 系統進行擴展，並能夠嵌套C/C++ 系統的特性，使其能夠作為一種靈活的粘合語言，腳本化處理其他系統和組件的行為。

例如，將一個C庫集成到Python 中，能夠利用Python 進行測試並調用庫中的其他組件；將Python 嵌入到產品中，在不需要重新編譯整個產品或分發源代碼的情況下，能夠進行產品的單獨定製。

5.python能用於資料庫編程

對於傳統的資料庫需求，Python 提供了對所有主流關系資料庫系統的介面，Python 定義了一種通過Python 腳本存取SQL 資料庫系統的可移植的資料庫API ，這個API 對於各種底層應用的資料庫系統都是統一的。

所以一個寫給自由軟體MySQL 系統的腳本在很大程度上不需改變就可以工作在其他系統上（例如，Oracle ）-- 你僅需要將底層的廠商介面替換掉就可以實現。

6.python 可以用於快速原型

對於Python 程序來說，使用Python 或C編寫的組件看起來都是一樣的。正因為如此，我們可以在一開始利用Python 做系統原型，之後再將組件移植到C或C++ 這樣的編譯語言上。

7.python 可以用於數值計算和科學計算編程

我們之前提到過的NumPy 數值編程擴展包括很多高級工具，通過將Python 與出於速度考慮而使用編譯語言編寫的數值計算的常規代碼進行集成，其他一些數值計算工具為Python 提供了動畫、3D 可視化、並行處理等功能的支持。

8.python 可以用於游戲、圖像、人工智慧、XML 、機器人等

Python 的應用領域很多，遠比這里提到的多得多。

例如，可以利用pygame 系統使用Python 對圖形和游戲進行編程；用PIL 和其他的一些工具進行圖像處理；用PyRo 工具包進行機器人控制編程。

當然python能乾的事情不止上面這么多領域，相信你在學完老男孩python自動化架構課程就能知道python應用的領域之多了。

拓展資料

Python (英國發音:/ˈpaɪθən/ 美國發音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。

Python是純粹的自由軟體，源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNUGeneral Public License)許可。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，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/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜:Python高居首位 。

2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布 Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。

7. 請問python 後端開發一般需要什麼技術

第一階段：Python語言基礎

主要學習Python最基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後，學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。

第二階段：Python語言高級

主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。

第三階段：Pythonweb開發

主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。

第四階段：Linux基礎

主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。

第五階段：Linux運維自動化開發

主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。

第六階段：Python爬蟲

主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。

第七階段：Python數據分析和大數據

主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八階段：Python機器學習

主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。

關於python後端開發需要學什麼的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

8. python的開發環境有哪些

總結了10個開發環境，都是比較常見且很好用的，希望對你有所幫助：

1. PyCharm

PyCharm 是 JetBrains 開發的 Python IDE。PyCharm用於一般IDE具備的功能，比如， 調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制……另外，PyCharm還提供了一些很好的功能用於Django開發，同時支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！

2. Vim

曾有人開玩笑說，如果生成一段隨機字元串，有人回答給他一個Vim 編輯器就可以了。Vim 雖然使用門檻高，但是一旦你學會了，寫代碼的效率杠杠的，Vim 是高級文本編輯器，旨在提供實際的 Unix 編輯器』Vi』功能，支持更多更完善的特性集。Vim 不需要花費太多的學習時間，一旦你需要一個無縫的編程體驗，那麼就會把 Vim 集成到你的工作流中。這是黑客最喜歡的編輯器之一。

3. Eclipse with PyDev

Eclipse 曾經是非常流行的 IDE，而且已經有了很久的歷史。雖然現在慢慢地被 jetbrains 家族替代了，但是，瘦死的駱駝比馬大，Eclipse with Pydev 允許開發者創建有用和互動式的 Web 應用。PyDev 是 Eclipse 開發 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的開發。

4. Sublime Text

Sublime Text 是開發者中最流行的編輯器之一，多功能，支持多種語言，而且在開發者社區非常受歡迎。Sublime 有自己的包管理器，開發者可以使用TA來安裝組件，插件和額外的樣式，所有這些都能提升你的編碼體驗。雖然作為收費軟體，良心的是你不需要付費也能正常使用，只不過是不是給你彈出一個購買的窗口，有錢了還是要支持一下正版軟體。

5. Visual Studio Code

Visual Studio Code (VSCode)為MS所開發的code editing tool，免費且開源，並支持Windows，Mac OS，Linux。VSCode像是精簡版的Visual Studio，升級版的Sublime。VSCode由於其非常的輕量，因此使用過程中非常的流暢，對於用戶不同的需要，可以自行下載需要的擴展(Extensions)來安裝。

對於配置Python開發環境來說，相比於Sublime，配置起來更加容易。VSCode配置完後的環境是可以直接進行可視化的Debug，再也不用打各種print或者用pdb調試命令了，回歸到Visual Studio里F10和F11。

6. Atom

Atom是由 GitHub 的程序員們打造的稱為「屬於21世紀」的代碼編輯器。它開源免費跨平台（支持 Windows、Mac、Linux 三大桌面平台），並且整合 GIT 並提供類似 SublimeText 的包管理功能，作為一個現代的代碼編輯器，Atom 支持各種編程語言的代碼高亮(HTML / CSS / Javascript / PHP / Python / C / C++ / Objective C / Java / JSON / Perl / CoffeeScript / Go / Sass / YAML / Markdown 等等)、 與大多數其他編輯器相比，Atom的語言支持已經算是覆蓋非常全面了。另外，它的代碼補全功能（也叫Snippets） 也非常好用，你只需輸入幾個字元即可展開成各種常用代碼，可以極大提高編程效率。

7. Emacs

GNU Emacs 是可擴展，自定義的文本編輯器，甚至是更多的功能。Emacs 的核心是 Emacs Lisp 解析器，但是支持文本編輯。如果你已經使用過 Vim，可以嘗試一下 Emacs。

8. Spyder

Spyder (前身是 Pydee) 是一個強大的互動式 Python 語言開發環境，提供高級的代碼編輯、交互測試、調試等特性，支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系統。Spyder是Anaconda科學計算工具中默認的開發工具，做數據分析、搞機器學習的人喜歡這個工具。

9. Thonny

Thonny是基於python內置圖形庫tkinter開發出來的支持多平台(windows,Mac,Linux)的python IDE，支持語法著色、代碼自動補全、debug等功能，如果你正在尋找一種「輕量級」的python IDE，那麼可以試一試Thonny。

10. Wing

Wingware 的 Python IDE 兼容 Python 2.x 和 3.x，可以結合 Django, matplotlib, Zope, Plone, App Engine, PyQt, PySide, wxPython, PyGTK, Tkinter, mod_wsgi, pygame, Maya, MotionBuilder, NUKE, Blender 和其他 Python 框架使用。Wing 支持測試驅動開發，集成了單元測試，nose 和 Django 框架的執行和調試功能。Wing IDE 啟動和運行的速度都非常快，支持 Windows, Linux, OS X 和 Python versi。

9. python是什麼公司開發

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。 Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言， 隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

10. Python 適合開發什麼

Python是一個非常好用的編程語言，開發的速度非常快，而且語法簡單，通俗易懂，很容易上手，很適合初學者學習，對於Python的了解，很多人只知道Python與人工智慧關系密切，卻不知道Python的其他用途，其實學好Python還可以做很多事情，以下是具體的介紹：
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！