python数据后端技术栈

❶ Node.js VS python：优点、缺点和用例

在为后端开发选择编程语言时，您的选择决定了产品将如何操作、扩展和满足用户需求。

最常见的问题之一是 Node.js 与 Python 的两难选择 。 这两个选项非常受欢迎，并且各有利弊。我们与两者合作，并在这里比较它们的优缺点，并帮助您确定哪个更适合您的项目。

定义产品种类。 它是数据量大的应用程序还是以界面为中心的程序？它的功能主要是静态的还是交互式的？在这个阶段，分析你的竞争对手、市场和最终用户的需求。

定义区域。 了解你的产品将在哪里使用非常重要：在特定地区、全国或国际上。面积越大，你就越需要仔细考虑建筑和技术解决方案。

进行市场调研。 独特且不断被要求是至关重要的。这意味着彻底的营销研究，了解你的主要竞争对手，并拥有清晰的买家角色。

分析你的资源。 了解你拥有多少具有相关经验的可用专家以及是否需要雇用外包开发人员的时刻。

明确主要绩效标准。 没有完美的后端开发工具。分析速度、安全性、交互性、响应性，并选择其中哪些具有最高优先级。

Python 是一种面向对象的动态语言，因其简单的语法和通用性而备受推崇。Python 仍然是市场上最受欢迎的语言之一。

它的主要优点之一是支持多种编程风格，使其非常适合复杂的计算项目和简单的网站。

Statista将 Python 定义为 2020 年最流行的编程语言。它被全球 29% 的开发人员使用。根据JetBrains 的研究，87% 了解 Python 的开发人员使用 Python 作为他们的主要编程语言，其中 27% 的人将 Python 用于 Web 开发，28% 用于机器学习，18% 用于数据分析。

Python 提供对 Berkeley 套接字 API 的访问权限。这是处理客户端-服务器网络的模块。Python 提供了一个简单而一致的 API，对应于这些系统调用的 C 等价物。Python 有一些类，可以更轻松地在其代码中使用这些低级套接字方法。

动态和面向对象的语法允许 Python 开发人员花更少的时间处理复杂的代码。许多软件包、附加组件和库提供了从最简单的 Web 后端到复杂的科学计算的现成选项。

这些东西使 Python 成为开发 MVP和原型的完美决策。结果： 快速进入市场，同时支持各种迭代，以及高比例的重用代码。

与其他语言和开发框架相比，Python 使用的代码行更少。这不仅与数量有关，而且还使团队工作时更容易理解代码。 Python 允许程序员用几行代码表达复杂的想法。

Python 有一个特殊的好处，那就是经常使用英语术语而不是数学表达式。该代码易于阅读和理解。

Python 应对多种开发挑战。尽管生态系统并不新鲜，但不断添加新软件包和附加组件使其保持相关性。目前，它是最适合人工智能、计算机视觉、机器学习、数据科学、统计学和其他领域的语言之一。

Python 已经存在了一段时间，所以它围绕自己建立了一个大社区。开发人员使用开源资源和教程，这使得专业成长和经验交流更容易。

社区起初可能看起来并不重要，但它让开发人员参与并更新。

如果你优先考虑高速，Python 将不是最佳选择。Python 可以轻松处理密集型操作，但与其他语言相比，它需要更多时间。如果你需要运行多个请求，Node.js 的异步输入和输出会更适合你。

移动应用程序的低性能是一个主要问题。如果后端在设计上很慢，那么用户体验就会受到影响。

使 Python 代码适应移动设备的另一个问题是它不能很好地与原生组件一起使用。如果你将不太兼容的代码库与低性能结合起来，你将遇到性能问题。

Node.js 是一个基于 javaScript 编程语言的后端开发运行时环境。

Node.js 使用异步的、事件驱动的输入输出。它表明运行时环境可以同时处理多个请求，而不必等待前一个请求完成。

根据Statista的说法，Node.js 是最常用的编程框架。大约 53% 的开发人员在他们的项目中使用 Node.js。Twitter、Aliexpress、Coursera 和许多其他使用 Node.js 创建的巨头。Netflix 和 Paypal 选择 Node.js 来支持他们的微服务。它使他们能够将启动时间从 40 分钟缩短到 1 分钟。

Node.js 是一种允许您创建 WebSocket （一种允许实时双向客户端-服务器网络的协议）的编程语言。在在线应用程序中，WebSockets 是 HTTP 通信的替代方案。一旦连接形成，通道就会保持打开状态，从而实现高速连接，而客户端-服务器网络的延迟和开销很小。聊天、在线多人 游戏 、Google 文档和其他常见用例只是其中的几个例子。

Node.js 的主要优势是处理复杂的并发进程。大型公司之所以选择它来为其基础架构提供动力，是因为它具有快速处理大型工作负载的成熟能力。

选择 Node.js 的主要原因是它的快速性能。它在单个 Node.js 服务器上并行处理大量请求。

Node.js 使用 Google Chrome V8 引擎作为运行时环境来执行 JavaScript。该引擎使用即时编译来处理 JavaScript 代码并快速提供即时输出。它使 Node.js 成为交互式开发的首选。

多亏了这一点，您可以获得出色的用户体验，使 Node.js 成为实时应用程序、信使、 游戏 应用程序等的首选。

全栈 Web 开发是一种趋势——Medium、Airbnb、Paypal、Netflix 等企业转而使用 Node.js，在前端和后端开发中都使用 JavaScript。它保证：

在 Node.js 服务器上的整个开发过程中重用 JavaScript 可以加快交付速度并简化通信。当所有团队成员都能理解代码时，这是一个巨大的优势。

Node.js 服务器有很多 NPM 包。Netflix 和 Paypal 同时迁移到 Node.js 和微服务，取得了惊人的效果。他们摆脱了代码重复，组织了架构，引入了额外的功能，并改善了用户体验。

Node.js 不能很好地处理复杂的操作。它的优点是可以快速处理多个简单的请求，但是任何复杂的请求都会导致延迟。

假设您的应用程序必须运行复杂的操作。Node.js 不是一个好的选择。有一些方法可以让 Node.js 更好地处理复杂的任务，但默认功能并不完善。

该编程语言基于 NPM 模块构建，它允许您扩展内置功能并创建几乎任何东西。然而，一个特定的模块可以独立运行，但与系统的其余部分不兼容。

一些 NPM 模块可能不兼容，需要重新设置。如果你运行大型基础架构，错误可能会导致崩溃。

Node.js 和 Python 堆栈是出色的后端，为开发人员提供了令人印象深刻的可能性。Python 擅长执行复杂的操作和支持创新，但它在速度上有所损失。Node.js 性能出众，但不擅长处理复杂的操作。但决定取决于项目类型。

❷ 如何使用python爬取知乎数据并做简单分析

一、使用的技术栈：
爬虫：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
开发工具：pycharm
数据成果简单的可视化分析
1.性别分布
0 绿色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性别不确定
可见知乎的用户男性颇多。
二、粉丝最多的top30
粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这些人，也差不多这个排名，说明爬取的数据具有一定的说服力。
三、写文章最多的top30
四、爬虫架构
爬虫架构图如下：
说明：
选择一个活跃的用户（比如李开复）的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。
抓取内容，并解析该用户的关注的用户的列表url，添加这些url到另一个set中，并用已爬取的url作为过滤。
解析该用户的个人信息，并存取到本地磁盘。
logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据，并给elsticsearchkibana和elasticsearch配合，将数据转换成用户友好的可视化图形。
五、编码
爬取一个url:
解析内容：
存本地文件：
代码说明：
* 需要修改获取requests请求头的authorization。
* 需要修改你的文件存储路径。
源码下载：点击这里，记得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何获取authorization
打开chorme，打开https : // www. hu .com/，
登陆，首页随便找个用户，进入他的个人主页，F12(或鼠标右键，点检查)七、可改进的地方
可增加线程池，提高爬虫效率
存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略，最多只存2000个url，防止内存不够，其实可以存在redis中。
存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式，更好的方式应该是存在mongodb中。
对爬取的用户应该有一个信息的过滤，比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。
八、关于ELK套件
关于elk的套件安装就不讨论了，具体见官网就行了。网站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
从爬取的用户数据可分析的地方很多，比如地域、学历、年龄等等，我就不一一列举了。另外，我觉得爬虫是一件非常有意思的事情，在这个内容消费升级的年代，如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据，是一件值得思考和需不断践行的事情。

❸ 学python好还是java好

Java和python犹如北乔峰南慕容，竞争不相上下。如果有能力同时学习那再好不过了，但很多刚刚接触IT行业的小伙伴在学习初期学习困难较大，还是要两者择其优。
下面是python和Java两个编程语言的对比分析，大家可以酌情参考一下，依据自己的需求来定夺自己要学习哪一门语言。

1、运行速度
Java是静态语言静态编译的，速度上要比Python快的很多，而Python动态类型语言，一边执行一边编译，速度要上慢一些。
2、对Legacy代码的支持
对于legacy代码的支持，由于Java大量的用于电商，互联网后端，银行等大型系统，所以对于legacy的代码的数量要远大于Python。而Python要更轻量级一些，没有那么多legacy的问题。尤其是Py3即将全面推广，Py2要退出历史舞台。
3、代码开发效率
Python代码开发效率非常高，同样的函数功能，Java需要十几行，Python只要几行，代码数量要远小于Java，这样开发的时间和效率比Java高很多。
4、数据库的支持
Java跟数据库结合更紧密一些，有大量的数据库支持Java，类似JDBC这样的封装，使得的Java使用数据库更容易。Python虽然没有他俩关系那么铁，但是目前支持Python的数据库也非常多，而且很多主流数据库SQL，Mongodb，Redis都有API支持Python， 可以说Python不缺的就是库。
5、应用领域
Java主要的战场是在Android手机开发和Web后端开发，而Python主要应用在数据科学，机器学习，人工智能领域和IOT。可以说两个都是各自领域的霸主，但是随着谷歌扶植Kotlin来取代Java，而后端开发NodeJS强势崛起，所以Java的后端开发霸主地位正在被挑战。
6、薪资收入
月薪收入Python略胜一筹，主要是因为人工智能太火了，起步价都在30k左右，所以应届生的薪资要高于Java。但是对于资深工程师来说，就不一定喽。
6年以上的资深工程师，明显Java程序员的薪资要比Python高一些，但是也只是略高一点点。一个月都是60多K，这个收入还是很诱人的，国内应该没有这么高。
7、语法
Python的语法应该是选胜于Java，简洁优美，而且库非常非常多。如果上手学Python，Python的学习成本和难度要低很多，这也是为什么很多学生的首选语言都是Python。
所以综合来看，Python是一门上手非常快，容易学的语言，如果选择人工智能，机器学习，Python可以成为你的选择。如果你从来没有学过编程也建议你先学Python比较好一点。
而对于后端开发Java目前更占优势，因为legacy的后端市场java的份额比较大，但是对于小公司或者创业公司，后端市场Django，NodeJS也是非常有竞争力的。

❹ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
更多Python知识请关注Python自学网。

❺ Python 最重要的库都有哪些

第一、NumPy

NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

❻ 学python可以做什么

1WEB开发

在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。

尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架，无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全，这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用（或曾经广泛使用）Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性，很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言，同时保留Web开发时的轻便快捷。

除此之外，Python中还有大量“开箱即用”的模块，用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节，专注于功能实现即能完成开发。

目前，国内的Python web开发主要有两个技术栈：

（1）Django

Django是一个高级的敏捷web开发框架，如果学会了，撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度，基于ruby的Ruby on rails显然更快，但是Django有一个优势就是性能优秀，更适合国内网站的应用场景。国外的着名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的，承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站，还能兼顾APP客户端的API调用需求，Django是可以信赖的。

（2）Flask

相对于Django，Flask则是一个轻量级的web框架，Flask的最大的优势是性能优越，适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的Restful API服务这快很火，也是需求最大的。知名的比如网络、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然，如果你想做一个传统的web网站，还是建议使用Django，Flask的优势是后端、API，不适合构建全功能网站。

2网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。

Python在这个方面有许多工具上的积累，无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy，还是用于最简化数据库访问的各种ORM，都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是，爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

3人工智能与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？

因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

6桌面程序

Python也可以用于桌面软件开发（如sublime text等），甚至移动端开发（参看kivy）。Python简洁方便，各种工具包齐全的环境，能大幅度减少开发者的负担。着名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅，可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序，并且能轻松实现跨平台特性。

7多媒体应用

可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理，还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外，还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。

❼ 学python最想要提升的是哪些地方

Python是一门编程语言，是一个较为方便地解决问题的工具。那么具体提升取决于你未来的岗位。

后台工程师/架构师

如果你的岗位是后台工程师，那么你要提升的是后台整体技术栈(mysql，redis，消息队列，多线程），系统设计和针对具体问题提出解决方案的能力。同时你要掌握工程的最佳实践，例如ci/cd等等。

数据工程师

如果你的岗位是数据工程师，那你需要把python数据处理的常见库做到精通，你需要了解各个领域的数据处理流程和特性，你需要掌握最近的技术进展

算法工程师

如果你是算法工程师，此时Python只是众多工具中的一个工具而已。如果你是科研方向，你要研究模型和理论本身，此时和语言没关系了。如果是应用向，即用算法解决具体的问题，那么你要提升的是对问题的理解和建模能力，需要提升的是对每一个模型或者算法的理解深度，在解决实际问题时，要能够用最合适的算法解决具体问题。

综上，Python只是一个具体的工具，本质上要提升的是学习和解决问题的能力。

希望对你有用。

❽ python技术栈

基础库

 

Numpy：矩阵计算与其它大多数框架的数据处理基础；

Scipy：科学计算库，提供了很多科学计算工具包和算法；

Matplotlab：专业画图工具，话说这个单词还是真是在Matlab之间插入了plot这个词形成的；

Pandas：提供类似于R语言的DataFrame操作，非常方便；

机器学习与深度学习

 

OpenCV：提供图像识别的很多方便的操作；

Orange：基于图形界面的机器学习程序，也可以用Python脚本来操作调用；

Scikit-Learn：前面说了，这是Python在机器学习领域里面的代表作。尤其是它的文档，完全可以当成机器学习的参考资料来阅读了，曾经我向朋友推荐的时候说，说过，把scikit-learn的文档当成佛经来读，假以时日，功力定会大增。

Theano：深度学习里面非常有名的一个框架了，也非常具有代表性。是其它很多框架的基础。

Keras：基于Theano进行了抽象，建议入门的话使用这个，搭积木一样地就可以弄个神经网络出来了。

NLTK：自然语言处理，提供的功能也很强大。

国内出品的Mxnet的Python接口

分布式机器学习与深度学习

 

Spark之MLlib的Python接口Pyspark

H2o的Python接口

收费的Graph Create的Python接口

Google最近刚出的TensorFlow的Python接口

三星最近刚出的Veles，目前只提供Python接口

❾ 什么是Python全栈工程师

全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师，英文Full Stack
developer。
当下全栈工程师的概念很火，而Python是一种全栈的开发语言，所以你如果能学好Python，那么前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。