浅谈Python的主要应用领域 – 魅影资源博客

浅谈Python的主要应用领域

Python 的用途较为广泛,笔者也会经常接触到各种与 Python 有关的项目,也算是一名忠实的开发者。能够遇到关于 Python 用途的问题,也很乐意回答。Python 这个概念非常大,它的定位是“计算机程序设计语言”,从它的特点来看,是一种“面向对象”的语言,同时也是一门“解释型”语言。计算机的程序设计语言有很多,有最经典的 C,有同样面向对象的 C++、Java、C#,还有适用于数据计算的 R 和简便易行的 go。Python 能够从众多编程语言中脱颖而出也是由其自身固有特点决定的。
首先,Python 是一门解释型语言意味着 Python 是比较容易入门的。Python 的语法更接近英语的语法,通过解释器执行 basic 程序可以让计算机读懂指令。当然,这样对开发者而言,Python 的程序代码更好理解,但执行代码需要逐句翻译,所以和 C 类语言相比也较为占用硬件资源。和 MATLAB 一样,既然是解释型语言,可以让我们这样不是非常精通计算机语言但需要在工作中处理数据的人来说,Python 是做数据分析的一件利器。
浅谈 Python 的主要应用领域
强大而丰富的库是 Python 的一大特点,其次就是对 C 类语言的粘合性强,这使得 Python 在数据处理方面能够得心应手。所以笔者首先要介绍的是 Python 的数据分析与处理功能。
1、数据分析与处理
通常情况下,Python 被用来做数据分析。用 C 设计一些底层的算法进行封装,然后用 Python 进行调用。因为算法模块较为固定,所以用 Python 直接进行调用,方便且灵活,可以根据数据分析与统计的需要灵活使用。Python 也是一个比较完善的数据分析生态系统,其中 matplotlib 经常会被用来绘制数据图表,它是一个 2D 绘图工具,有着良好的跨平台交互特性。日常做描述统计用到的直方图、散点图、条形图等都会用到它,几行代码即可出图。我们日常看到的 K 线图、月线图也可用 matplotlib 绘制。如果在证券行业做数据分析,Python 是必不可少的。
再如 Pandas 也是 Python 在做数据分析时常用的数据分析包,也是很好用的开源工具。Pandas 可对较为复杂的二维或三维数组进行计算,同时还可以处理关系型数据库中的数据,和 R 语言相比,data.frame 计算的范围要远远小于 Pandas 中的 DataFrame 的范围,这也从另一个侧面说明 Python 的数据分析功能要强于 R。
除以上两点之外,SciPy 还可有解决很多科学计算的问题,比如微分方程、矩阵解析、概率分布等数学问题。
2、Web 开发应用
Python 是 Web 开发的主流语言,但不能说是最好的语言。同样是解释型语言的 Java,在 Web 开发中应用的已经较为广泛,原因是其有一套成熟的框架。但 Python 也具有独特的优势。比如 Python 相比于 JS、PHP 在语言层面较为完备,而且对于同一个开发需求能够提供多种方案。库的内容丰富,使用方便。Python 在 Web 方面也有自己的框架,如 django 和 flask 等。可以说用 Python 开发的 Web 项目小而精,支持最新的 XML 技术,而且数据处理的功能较为强大。
3、人工智能应用
在人工智能的应用方面,笔者认为还是得益于 Python 强大而丰富的库以及数据分析能力。比如说在神经网络、深度学习方面,Python 都能够找到比较成熟的包来加以调用。而且 Python 是面向对象的动态语言,且适用于科学计算,这就使得 Python 在人工智能方面备受青睐。虽然人工智能程序不限于 Python,但依旧为 Python 提供了大量的 API,这也正是因为 Python 当中包含着较多的适用于人工智能的模块,比如 sklearn 模块等等。调用方便、科学计算功能强大依旧是 Python 在 AI 领域最强大的竞争力。

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