认识达内从这里开始

这几年Python吹得太精彩了，很多同学都不知道Python能干什么。盲目学Python就好了。今天我就简单盘点一下Python的应用领域，让想学Python的同学找准方向，不迷茫。

Python的特点

以下是我的看法。首先，Python是一种跨平台语言。它的语法简洁，短代码能做更多的事情。此外，它还是一种脚本语言。随时随地写个脚本处理数据，非常方便。也是面向对象的语言，对初学者非常友好。Python也有丰富的处理各个领域的类库，爬虫、机器学习、数据处理、图像处理等等满足了大部分领域的需求。更重要的是，Python是一种“胶水语言”，可以轻松调用主流的C、C、Java类库。但这就是Python被“炸”的原因吗？当然不是！如果一门语言没有实际用途，再优秀也没有意义，不可能优秀。

Python的使用范围

接下来，我们来看看Python在哪些领域有实际应用。

数据爬虫今天，互联网数据已经成为任何公司的核心资产，但是互联网上的信息是非常海量的。以后快速获取有用的公共信息就派上用场了。Python语言很擅长写爬虫。使用Requests  库抓取网页数据，使用BeautifulSoup解析网页，清除和组织数据，可以快速准确地获取数据。抓取付费音乐、文章、视频、图片等。让我在疫情期间度过了许多无聊的时光。

Web开发不仅Java可以开发Web，Python也可以快速开发Web。姜戈，弗拉斯克，等等。都是大家熟知的Python  Web框架。能够充分利用Python的特性进行高效的Web开发。

软件Python写测试脚本让测试人员少掉头发。目前主流的自动化测试框架都支持Python脚本。而招聘网站上每一个测试人员需要掌握的语言都有Python。

对于大型平台的运维管理，甚至自动化运维。Python还有fabric、saltstack、ansible等强大的工具。人工智能的核心是算法和模型。我们需要快速关注问题本身，我们需要能够进行交互式模型训练。Python是唯一能满足这些要求的。目前主流的两个深度学习框架TensorFlow和Pytorch都是Python写的，小而美的Darknet也是Python开发的。目前我也在用Python进行深度学习的开发。如果我用java进行开发，会很复杂，因为神经网络计算是大量高维矩阵进行复数乘法。Python的语法特性可以很好的处理这种高维数据操作。然后我们可以训练一个权重模型来识别图片中目标的数量，位置等等。深度学习的学习门槛更高。

分析数据挖掘是Python处理海量数据的强项。所以Python也是数据工程师的必备技能。数据清理非常方便。Pandas是一个数据分析数据库，它提供了一个方便的Api来分析、组织和图形化显示数据。Python还提供了matplotlib、holoviews等快速可视化工具。以快速可视化数据。

Python不仅程序员用，开发技术人员也用。很多金融领域的从业者也用Python进行金融量化。如果白领能使用Python，可以轻松批量操作Excel、Word、PDF，让你成为真正的时间管理高手。可惜Python目前还不能用于烹饪。

Python入门非常简单。其实有编程基础的人，最快半天就能掌握Python的基本语法。我个人也建议Python作为开发者的第二语言。但是想要熟练使用Python，还是需要系统的学习。Python的一些常用类库比Python本身要难学得多，比如Numpy和Pandas，需要系统的学习和练习。Python的学习路线总结了Python各个方向技术点的整理，形成了各个领域知识点的总结。它的用处在于，你可以根据上面的知识点找到相应的学习资源，保证你学的更全面。

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