近年來，提及編程語言，Python 也許不是在開發(fā)中使用最廣泛的，但它卻一定是被談及最多的編程語言。隨著大數(shù)據(jù)、 AI 人工智能的興起， Python 越來越多的出現(xiàn)在人們的視野當(dāng)中，甚至長期霸榜 TIOBE 前三。
那么 Python 究竟有著怎樣的魔力，使得其廣泛的被人們提及，對于初學(xué)者及想要了解學(xué)習(xí) Python 這門編程語言的人來說不經(jīng)的會產(chǎn)生疑問，Python 到底是干嘛用的？ Python 的實際應(yīng)用場景有哪些？我能用 Python 做什么？這些問題都不好回答，因為 Python 的用途太廣泛！但這里小編給大家簡單的介紹 Python 的幾大應(yīng)用方向：
一、Web 應(yīng)用開發(fā)
Python 因大數(shù)據(jù)、AI 人工智能被人門所熟知，但在此之前得益于 Python 為一種解釋型的腳本語言，開發(fā)效率高，早已在 Web 開發(fā)領(lǐng)域被廣泛的使用了。
Python 有著眾多的 Web 開發(fā)框架，其成熟的模板技術(shù)，使得選其開發(fā) Web 應(yīng)用不但效率高，而且運行速度快。
許多知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)便是將 Python 作為主要的開發(fā)語言：豆瓣、知乎、果殼網(wǎng)、Google、NASA、YouTube、Facebook……
得益于腳本語言的優(yōu)點，除 Web 之外，很多 App 和游戲的服務(wù)端也同樣是用 Python 實現(xiàn)。
常見的幾大 Web 開發(fā)框架有：Django、Flask、Tornado、Bottle、Quixote 等。推薦閱讀：Python Django框架、Python Flask建站框架。
二、數(shù)據(jù)分析
在數(shù)據(jù)分析和處理領(lǐng)域，Python 有著非常完善的生態(tài)環(huán)境。針對“大數(shù)據(jù)”分析中所涉及的數(shù)據(jù)庫操作、數(shù)據(jù)可視化、分布式計算等，在 Python 中都有成熟的模塊可供選擇去完成其相應(yīng)功能。對于 Spark 和 Hadoop-MapReduce，可以直接使用 Python 去完成相應(yīng)的計算邏輯，這無論對數(shù)據(jù)科學(xué)家還是數(shù)據(jù)工程師而言都是非常便利的。
常見的幾大數(shù)據(jù)分析類庫有：NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、SunPy 等。其結(jié)合運用可讓數(shù)據(jù)工程師們在對數(shù)據(jù)進行清洗、去重、存儲、展示、分析等方面工作事半功倍。推薦閱讀：Python 自動化辦公。
三、網(wǎng)絡(luò)爬蟲
網(wǎng)絡(luò)爬蟲也稱為網(wǎng)絡(luò)蜘蛛，是 Python 比較常用的一個場景，其目的是為了從 Internet 收集數(shù)據(jù)的程序腳本。對于許多與數(shù)據(jù)相關(guān)的公司，爬蟲和反爬蟲技術(shù)是其生存的重要保證。盡管許多語言都可以爬蟲，但是靈活的 Python 無疑是當(dāng)前的最佳選擇。
Google 是迄今為止最大的“爬蟲”公司，它一直在推動 Python 的發(fā)展，不僅在公司內(nèi)部大量使用 Python 進行開發(fā)，而且為開發(fā)社區(qū)也做出了巨大貢獻。甚至 Python 之父 Guido van Rossum 也曾在 Google 工作了 7 年。
常見的幾大爬蟲類庫有：requests、urllib、urllib3、beautifulsoup、redis、selenium 等。推薦閱讀：Python 靜態(tài)爬蟲、Python Scrapy 網(wǎng)絡(luò)爬蟲。
四、自動化運維
在 Web 開發(fā)領(lǐng)域中，Python 只是可供選擇的眾多編程語言之一！但在自動化運維領(lǐng)域，Python 靈活的功能和豐富的類庫使其成為自動化運維工程師們的首選語言。目前 Liunx 的所有發(fā)行版本中都自帶了 Python 解釋器，由此可見 Python 在自動化運維中的地位之高。
Python 包含許多用于自動化運維的便捷工具，包括用于調(diào)節(jié) SSH / SFTP 的 paramiko，用于監(jiān)視服務(wù)用的 supervisor，以及bazel 等構(gòu)建工具，甚至包括用于 C++ 的軟件包管理工具，例如 Conan。 Python 提供了一套全方位的工具集合。 在此基礎(chǔ)上，通過 Web 的組合來開發(fā)自動化運維的工具就變得十分簡單。推薦閱讀：Python 自動化管理。
五、人工智能
人工智能是當(dāng)今非常流行的一個方向，AI 人工智能的熱潮使得 Python語 言的未來充滿了無限的潛力。現(xiàn)在所發(fā)布得一些非常有影響力的 AI 框架，大多是是 Python 實現(xiàn)的，為什么？
因為 Python 在做人工智能方面有著許多的類庫，例如用于數(shù)據(jù)分析的 Numpy，用于數(shù)值計算的 SciPy，用于機器學(xué)習(xí)的 Scikit-learn，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 pybrain，用于數(shù)據(jù)可視化的 Matplotlib，用于自然語言處理的 NLTK。
人工智能的大多數(shù)核心算法仍然依賴 C/C++，因為人工智能是計算密集型，需要非常精細(xì)的優(yōu)化，并且還需要只 C/C++ 才能做到的 GPU、專用硬件和其他接口。
這些庫的 API 便是由 Python 構(gòu)建的，并且由于 CPython 的膠水語言特性，要開發(fā)從其他語言 C/C++ 的跨語言接口，運用 Python 是最容易實現(xiàn)的，且門檻比其他語言要低得多，尤其是在使用 CPython 時。
六、總結(jié)
Python 擁有如此廣泛的應(yīng)用方向，加上易于理解的語法，它已成為既適合初學(xué)者又值得深入研究的語言。 即使您不是程序員，也可以使用 Python 編寫一個小程序并調(diào)用多個接口，這可以大大提高工作效率。 因此，即使是 C++ 大牛 Bruce Eckel 也要感嘆：
Life is short, you need Python
人生苦短，你需要 Python
