Python运用于什么地方-python的用途有哪些

Python可运用于地方有这些：Web开发、网络编程、爬虫开发、云计算开发、人工智能、自动化运维、金融分析、科学运算及游戏开发等。如果想具体了解Python运用于什么地方，那不妨接着往下看吧!

1. Web开发

最火的Python web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

2. 网络编程

支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

3. 爬虫开发

爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥

4. 云计算开发

目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack，Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!

6. 自动化运维

问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python

7. 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

8. 科学运算

随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、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

9. 游戏开发

在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑。

与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。

Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

1、Web开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。

许多知名的互联网企业将python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……

由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现。

2、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛?就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。

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，如：

从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择;

对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯;

爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云;

按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……

应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。

3、人工智能

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有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、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。

人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。

而Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。

4、数据分析

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。

对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

1、从自身特性看Python发展

Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言，几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。

Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。

2、从企业应用来看Python发展

Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。