python的有趣玩法

❶ python有什麼用能做哪些有趣的事情

現在越來越多的人開始學習python語言，好像不會點編程都不好意思說是混互聯網的；那python到底是幹嘛的呢？有哪些具體用途呢？下面我就為你簡單羅列一下：

1.網站開發：

網站開發即Web開發，Python是一種解釋型的腳本語言，無需編譯，開發效率高，語法相對簡單，非常適合做web開發及入門，常用的web開發框架有Django、Flask、Tornado 等。

2.爬蟲開發：

爬蟲可以說是python發展起來的基礎，全球最大搜索引擎google最初就是用python爬取網站，豐富資源的。爬蟲目前用得比較多的場景有比價網站、信息收集、數據統計等。

3.數據分析：

python在數據處理方面，有大量庫供你使用， 數據分析中涉及到的分布式計算引擎hadoop、spark、flink等、數據可視化；另外對資料庫mysql、Oracle、sqlService、clickhouse等，Python都有成熟的模塊可以選擇。

4.人工智慧：

因為Python有很多庫很方便做人工智慧，比如NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫；Pandas可以對各種數據進行運算操作，比如歸並、再成形、選擇，還有數據清洗和數據加工特徵，scipy做數值計算的，sklearn、XGBoost、CatBoost做機器學習的，ChainerCV、pybrain、Hebel做神經網路的，matplotlib將數據可視化的。

在人工智慧大范疇領域內的 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，得租盯模到廣泛則型的支持和應用。

5.圖形處理：

圖像處理中的基本操作（如裁剪、翻轉、旋轉等）、圖像分割、分類和特徵提取，圖像恢復和圖像識別等，有弊緩PIL、Pillow、Tkinter、scikit-image、scipy、OpenCV等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

6.神經科學與心理學：

Python具有獲取和分析數據以及通過建模和模擬測試假設的能力，使其非常適合計算神經科學和實驗心理學研究。使用Pygame和Psychopy生成和控制復雜視覺刺激。開源軟體包PsychoPy在全球范圍內的實驗室中用於認知神經科學，實驗心理學和心理物理學。

❷ 用python可以做哪些有趣的事

可以用Python爬蟲抓取網路上的圖片、電影鏈接；還可以用Python編寫自動化登錄腳本，用於一些論壇的自動簽到；還有一些應用的第三方客戶端也是用Python編寫的；還可以編寫一些小游戲。

❸ python能幹什麼

學完Python之後，可以從事以下工作崗位：

1、web開發：Python擁有非常完善的與web伺服器進行交互的庫，以及大量免費前端網頁模板，有非常優秀而且成熟的diangoWEB框架，功能齊全。
2、linux運維：通過shell腳本去實現自動化運維，但是編程能力較弱，可以使用功能的庫很少，而Python作為膠水語言，可以很方便的與其他想結合，對各類工具進行二次開發，形成一套自己的運維管理系統。
3、游戲開發：在游戲開發方面可能Python無法匹敵C++，但是由於Python腳本化的優點，類似於游戲劇本、游戲玩法邏輯等這種非常靈活的設計上，修改起來非常方便。如果用於開發一款游戲程序，Python是非常具有優勢的。
4、網路爬蟲：在爬蟲方面，Python可以說是獨領風騷了，Python具有非常豐富的庫去網頁文檔的介面api以及後期網頁文檔的快速處理。
5、桌面軟體：在Windows系統桌面開發領域，C++等語言應用十分廣泛，而Python可以實現與C++無縫對接，並且同時支持QT以及GTK。
6、數據分析：python作為一門工程性語言，對於數據處理的類庫是相當豐富的，比如有高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy。
7、人工智慧：其實可以寫人工智慧語言有很多，為何Python是首先呢?因為Python是膠水語言，具有獨特優勢才具有如此好的效果，主要使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

更多技術干貨，可關註：

❹ Python可以用來干什麼你心動了嗎

近來，隨著大數據分析的火熱，人工智慧的追捧，技術創新可謂是精彩紛呈，而python作為後起之秀實在是功不可沒。python語言可謂是賺足了技術開發者的眼光，各路英雄對python的評價可謂是愈演愈烈，我呢也收到各方朋友發來的私信，大部分小夥伴咨詢的內容意思是關於學習python如何，前途怎麼樣，到底有什麼作用等等。本文主要列舉一下python的應用，所以我特此寫下此文，供各位朋友參考，希望對您有所啟發。

1、web開發pytyon擁有非常完善的與web伺服器進行交互的庫，以及大量的免費的前端網頁模板。更具優勢的是，有非常優秀且成熟的Django Web框架，功能一應俱全。

2、linux系統運維事實上，在早期都是通過shell腳本來去實現自動化運維，但是由於shell腳本本身呢可編程的能力偏弱，一些需要實現的功能的庫也很少，大部分都需要自己從頭寫起，然而pyhon作為「膠水語言」可以很方便的和其他由於集成起來，對各類工具進行方便發二次開發，形成一套自己的運維管理系統。

3、 游戲 開發python在 游戲 開發方面可能不及Lua 或者是 C++，但是由於python腳本化的優點，類似於 游戲 劇本、 游戲 玩法邏輯等這種非常靈活的設計上，我們呢修改起來十分方便。當然了，如果開發一款小的 游戲 程序，python還是很具有優勢的，比較出名的就是pygame了，或許是我們自娛自樂的一個福音啦。

4、網路爬蟲在爬蟲方面，python是獨領風騷的。python有非常豐富的庫去訪問網頁文檔的介面api以及後期網頁文檔的快速處理。

5、桌面軟體在window系統桌面開發領域，相信C++ MFC應該是用的比較廣的了，python可以實現對C++的無縫對接，並且同時支持Qt和GTK。

6、數據處理python作為一門工程性語言，對於數據處理的類庫是相當豐富的，比如有高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy。

7、人工智慧事實上，真正的人工智慧的底層語言是C/C++，因為真正的計算全在於C/C++，而python僅僅是調用AI的介面然後去實現一些邏輯而已。但是為什麼說人工智慧首先python呢?這個其實是由於python作為「膠水語言」的特質才會顯的出類拔萃，主要使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

學Python需要多長時間?

如果是自學，從零基礎開始學習Python的話，依照每個人理解能力的不同，大致上需要半年到一年半左右的時間。當然，如果有其它編程語言的經驗，入門還是非常快的，大概需要2~3個月可以對上手Python語言編寫一些簡單的應用。

無論是新手還是有一定基礎的朋友，建議找一個有經驗的人帶著自己學習，這就是為什麼好多人參加Python培訓課程的原因，對於自學這來說2個月左右才能入門，4個月左右對Python有一個全面系統的了解，達到自己動手編程解決問題的能力，相對比培訓班的學員學習周期要長很多。

精通Python需要多長時間?

任何知識都是基礎入門比較快，達到精通的程序是需要時日的，這是一個逐漸激烈的過程。

精通任何一門編程語言，都需要通過大量的實踐來積累經驗，解決遇到的各種疑難問題，看別人的源碼，分享自己的分碼的這個過程，才能夠精通Python的方方面面。從編程的一開始，就應該不斷的動手去編寫代碼，不停的去實踐，不停的去修改，不停的總結經驗，最終才能熟能生巧，達到精通。

一個對Python程序能算的上精通的程序員，對同樣一個問題，他知道很多種解決問題的方法，並能從中選擇最有效率的方法!說了怎麼多，你喜歡Python么？喜歡就來跟我聊聊吧！

❺ Python可以用來干什麼

1、做日常任務，比如下載視頻、MP3、自動化操作excel、自動發郵件。

2、做網站開發、web應用開發，很多著名的網站像知乎、YouTube就是Python寫的。

許多大型網站就是用Python開發的，例如YouTube、Instagram，還有國內的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美國航空航天局）都大量地使用Python。

3、做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。

4、系統網路運維

Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。

5、3D游戲開發

Python也可以用來做游戲開發，因為它有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，目前來說就有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科學與數字計算

我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

7、人工智慧

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。Python語言對於人工智慧來說是最好的語言。目前好多人都開始學習人工智慧+Python學科。

8、網路爬蟲

爬蟲是屬於運營的比較多的一個場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的. 其中有一個庫叫 Requests ,這個庫是一個模擬HTTP請求的一個庫,非常的出名! 學過Python的人沒有不知道這個庫吧,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。不過目前Python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

9、數據分析

一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之後，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面 關於數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等 都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。

而後續復雜計算中，對接機器學習相關演算法，或者提供Web訪問介面，或是實現遠程調用介面，都非常簡單。

❻ python有哪些有趣的庫

python好玩的庫有：
1、PyGame，一個游戲開發框架；
2、Pillow，一個有關圖片操作處理的軟體；
3、Selenium，一款瀏覽器自動化測試框架；
4、Asciimatics等等。

❼ python能做什麼

python的用途：

Python的優勢有必要作為第一步去了解，Python作為面向對象的腳本語言，優勢就是數據處理和挖掘，這也註定了它和AI、互聯網技術的緊密聯系。

網路爬蟲。顧名思義，從互聯網上爬取信息的腳本，主要由urllib、requests等庫編寫，實用性很強，小編就曾寫過爬取5w數據量的爬蟲。在大數據風靡的時代，爬蟲絕對是新秀。

人工智慧。AI使Python一戰成名，AI的實現可以通過tensorflow庫。神經網路的核心在於激活函數、損失函數和數據，數據可以通過爬蟲獲得。訓練時大量的數據運算又是Python的show time。

(7)python的有趣玩法擴展閱讀：

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

❽ python能做什麼游戲

Python是一門高級且有趣的編程語言，除了網路爬蟲、人工智慧、數據分析之外，Python還可以進行游戲開發，為大家介紹五個支持Python的2D、3D游戲開發庫。
1、Cocos2d：是一系列開源軟體框架，用於構建跨平台2D游戲和應用程序，由cocos2d-x、cocos2d-js、cocos2d-xna和cocos2d多種框架組成，像大魚賭場、城堡沖突等小游戲，就是用此框架開發出來的。
2、Panda3D：是由迪士尼開發的3D游戲引擎，一個用於Python和C++程序的3D渲染和游戲開發框架，並由卡內基梅隴娛樂技術中心負責維護，使用C++編寫的，針對Python進行了完全的封裝。
3、Pygame：它是一組Python模塊，用來編寫游戲，可支持Python3.7，游戲例子有：紙牌游戲、超級馬里奧、擊球等多種游戲。
4、Pyogre：ogre 3D渲染引擎的Python綁定，可以用來開發游戲和模擬程序等任何3D應用，它的API更加穩定，也非常快速靈活。
5、RenPy：一個視覺小說引擎，被世界各地的成千萬的創造者所使用，它可以幫助你使用文字、圖像和聲音來講述電腦和移動設備上的故事。RenPy是開放源碼的，可免費的商業用途，易於學習的腳本語言任何人都能有效地編寫大型視覺小說，它的Python腳本足以用來模擬游戲。