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为什么学Python?一文看懂Python主要应用领域和就业前景

2018-08-09 10:44 尚学堂












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Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/),是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guidovan Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。

 

Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵循GPL

GNUGeneralPublicLicense)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(whitespace)作为语句缩进。

 

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

 

Python的特点


1、Python使用C语言开发,但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型。

2、Python具有很强的面向对象特性,而且简化了面向对象的实现。它消除了保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素。

3、Python代码块使用空格或制表符缩进的方式分隔代码。

4、Python仅有31个保留字,而且没有分号、begin、end等标记。

5、Python是强类型语言,变量创建后会对应一种数据类型,出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换。

 

Python搭建开发环境


1、可以到www.python.org下载安装包,然后通过configure、make、makeinstall进行安装。

2、也可以到www.activestate.com去下载ActivePython组件包。(ActivePython是对Python核心和常用模块的二进制包装,它是ActiveState公司发布的Python开发环境。ActivePython使得Python的安装更加容易,并且可以应用在各种操作系统上。ActivePython包含了一些常用的Python扩展,以及Windows环境的编程接口)。对ActivePython来说,如果你是windows用户,下载msi包安装即可;如果你是Unix用户,下载tar.gz包直接解压即可。

3、Python的IDE,包括PythonWin、Eclipse+PyDev插件、Komodo、EditPlus。

 

Python的应用


  • 系统编程:提供API

    (ApplicationProgrammingInterface应用程序编程接口),能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。

  • 图形处理:PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。

  • 数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

  • 文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。

  • 数据库编程:程序员可通过遵循PythonDB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与MicrosoftSQLServer,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。

  • 网络编程:提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。

  • Web编程:应用的开发语言,支持最新的XML技术。

  • 多媒体应用:Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

  • pymo引擎:PYMO全称为pythonmemoriesoff,是一款运行于SymbianS60V3,Symbian3,S60V5,Symbian3,Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发,并且适用于创建秋之回忆(memoriesoff)风格的AVG游戏,故命名为PYMO。

  • 黑客编程:python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。

  • 用Python写简单爬虫

 

  通过上面这三句就可以将URL的源码存在content变量中,其类型为字符型。

  接下来是要从这堆HTML源码中提取我们需要的内容。用Chrome查看一下对应的内容的代码(也可以用Firefox的Firebug)。

  可以看到url的信息存储在span标签中,要获取其中的信息可以用正则式。

 

Python的应用场景


  • Web应用开发

       Python经常被用于Web开发。比如,通过mod_wsgi模块,Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的通信。一些Web框架,如Django,TurboGears,web2py,Zope等,可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。

  • 操作系统管理、服务器运维的自动化脚本

       在很多操作系统里,Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和MacOSX都集成了Python,可以在终端下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写,比如Ubuntu的Ubiquity安装器,RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器。GentooLinux使用Python来编写它的Portage包管理系统。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包,Python能够访问Windows的COM服务及其它WindowsAPI。使用IronPython,Python程序能够直接调用.NetFramework。一般说来,Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。

  • 科学计算

       NumPy,SciPy,Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。

  • 桌面软件

       PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速开发桌面应用程序的利器。

  • 服务器软件(网络软件)

       Python对于各种网络协议的支持很完善,因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步网络编程和多数标准的网络协议(包含客户端和服务器),并且提供了多种工具,被广泛用于编写高性能的服务器软件。

  • 游戏

  很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块,而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python,Lua的功能更简单、体积更小;而Python则支持更多的特性和数据类型。

  • 构思实现,产品早期原型和迭代

       YouTube、Google、Yahoo!、NASA都在内部大量地使用Python。

 

Python的应用方向


      1.常规软件开发

      Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

      2.科学计算

      随着NumPy,SciPy,Matplotlib,

Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

       3.自动化运维

  这几乎是Python应用的自留地,作为运维工程师首选的编程语言,Python在自动化运维方面已经深入人心,比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

       4.云计算

  开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的,搞云计算的同学都懂的。

       5.Web开发

  基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

       6.网络爬虫

  也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据,那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一,其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

       7.数据分析

  在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

       8.人工智能

       Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。


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