摘要：Python的用途較為廣泛，適用于網(wǎng)站、桌面應(yīng)用開發(fā)，自動化腳本，復雜計算系統(tǒng)，科學計算，生命支持管理系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)，游戲，機器人，自然語言處理等很多方面。而且，既使對于那些從沒有開發(fā)經(jīng)驗的人來講，Python的代碼也是簡潔易懂的。從商業(yè)角度來看，需要的成本降低，程序員的效率提高。

關(guān)鍵詞：Python語言;學習;應(yīng)用

中圖分類號：TP312文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）13-0136-01

1python是什么編程語言

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經(jīng)多年的發(fā)展，其在編程上發(fā)揮著越來越大的作用。首先，Python是一門解釋型語言意味著Python是比較容易入門的。Python的語法更接近英語的語法，通過解釋器執(zhí)行basic程序可以讓計算機讀懂指令。當然，這樣對開發(fā)者而言，Python的程序代碼更好理解，但執(zhí)行代碼需要逐句翻譯，所以和C類語言相比也較為占用硬件資源。和MATLAB一樣，既然是解釋型語言，可以讓我們這樣不是非常精通計算機語言但需要在工作中處理數(shù)據(jù)的人來說，Python是做數(shù)據(jù)分析的一件利器。

2Python的特點

（1）高級語言：當你用Python語言編寫程序的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內(nèi)存一類的底層細節(jié)。

（2）可移植性：由于它的開源本質(zhì)，Python已經(jīng)被移植在許多平臺上（經(jīng)過改動使它能夠工作在不同平臺上）。如果你小心地避免使用依賴于系統(tǒng)的特性，那么你的所有Python程序無需修改就幾乎可以在市場上所有的系統(tǒng)平臺上運行。

（3）可擴展性：如果你需要你的一段關(guān)鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然后在你的Python程序中使用它們。

（4）可嵌入性：你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。

3Python的應(yīng)用領(lǐng)域

強大而豐富的庫是Python的一大特點，其次就是對C類語言的粘合性強，這使得Python在數(shù)據(jù)處理方面能夠得心應(yīng)手。

3.1數(shù)據(jù)分析與處理。通常情況下，Python被用來做數(shù)據(jù)分析。用C設(shè)計一些底層的算法進行封裝，然后用Python進行調(diào)用。因為算法模塊較為固定，所以用Python直接進行調(diào)用，方便且靈活，可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計的需要靈活使用。Python也是一個比較完善的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)，其中matplotlib經(jīng)常會被用來繪制數(shù)據(jù)圖表，它是一個2D繪圖工具，有著良好的跨平臺交互特性。日常做描述統(tǒng)計用到的直方圖、散點圖、條形圖等都會用到它，幾行代碼即可出圖。我們?nèi)粘？吹降腒線圖、月線圖也可用matplotlib繪制。如果在證券行業(yè)做數(shù)據(jù)分析，Python是必不可少的。

再如Pandas也是Python在做數(shù)據(jù)分析時常用的數(shù)據(jù)分析包，也是很好用的開源工具。Pandas可對較為復雜的二維或三維數(shù)組進行計算，同時還可以處理關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，和R語言相比，data.frame計算的范圍要遠遠小于Pandas中的DataFrame的范圍，這也從另一個側(cè)面說明Python的數(shù)據(jù)分析功能要強于R。

除以上兩點之外，SciPy還可有解決很多科學計算的問題，比如微分方程、矩陣解析、概率分布等數(shù)學問題。

3.2Web開發(fā)應(yīng)用。Python是Web開發(fā)的主流語言，但不能說是最好的語言。同樣是解釋型語言的Java，在Web開發(fā)中應(yīng)用的已經(jīng)較為廣泛，原因是其有一套成熟的框架。但Python也具有獨特的優(yōu)勢。比如Python相比于JS、PHP在語言層面較為完備，而且對于同一個開發(fā)需求能夠提供多種方案。庫的內(nèi)容豐富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django和flask等?？梢哉f用Python開發(fā)的Web項目小而精，支持最新的XML技術(shù)，而且數(shù)據(jù)處理的功能較為強大。

3.3人工智能應(yīng)用。在人工智能的應(yīng)用方面，得益于Python強大而豐富的庫以及數(shù)據(jù)分析能力。比如說在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習方面，Python都能夠找到比較成熟的包來加以調(diào)用。而且Python是面向?qū)ο蟮膭討B(tài)語言，且適用于科學計算，這就使得Python在人工智能方面?zhèn)涫芮嗖A。雖然人工智能程序不限于Python，但依舊為Python提供了大量的API，這也正是因為Python當中包含著較多的適用于人工智能的模塊，比如sklearn模塊等等。調(diào)用方便、科學計算功能強大依舊是Python在AI領(lǐng)域最強大的競爭力。

4結(jié)論

Python的定位是“優(yōu)雅”、“明確”、“簡單”，所以Python程序看上去總是簡單易懂，初學者學Python，不但入門容易，而且將來深入下去，可以編寫那些非常非常復雜的程序。

開發(fā)效率非常高，Python有非常強大的第三方庫，基本上你想通過計算機實現(xiàn)任何功能，Python官方庫里都有相應(yīng)的模塊進行支持，直接下載調(diào)用后，在基礎(chǔ)庫的基礎(chǔ)上再進行開發(fā)，大大降低開發(fā)周期，避免重復造輪子。

參考文獻：

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[7]《Python程序設(shè)計 [An Introduction to Programming Using Python]》[美] 戴維 I.施奈德（David I. Schneider） 著，車萬翔 譯，機械工業(yè)出版社，2016.03

作者簡介：陳超，性別：男，出生年月：1981.07，籍貫：重慶，職稱：講師，學歷：碩士，研究方向：數(shù)據(jù)分析和挖掘。