Python當下的地位很高，主要是因為Python入門快，學習簡單，學習成本相對較低，支持庫非常豐富，可以滿足于隨時直接調用，實現高效完成工作的目的。python簡單易懂的語法更適合初學者學習和使用。究竟python是做什么的?python可以應用到哪些方面?一起來看一下。

　　一、python用于web開發(fā)

　　因為Python是一種解釋型的腳本語言，開發(fā)效率很高，所以很適合用來做Web開發(fā)。Python有非常多種Web開發(fā)框架，有很多成熟的模板技術，使用Python開發(fā)Web應用，不但開發(fā)效率高，而且運行速度也非常快。常用web開發(fā)框架有：Django、Flask、Tornado 等。一些知名的互聯網企業(yè)將python作為主要的開發(fā)語言，比如豆瓣、知乎、Google、YouTube、Facebook等等。因為后臺服務器的通用性，除了一些狹義的網站之外，很多App和游戲的服務器端也同樣通過Python實現。

　　二、python進階：網絡爬蟲

　　編程技能如果止步不前，那么爬蟲是最好的進階方向之一。網絡爬蟲是Python常用的一個場景，國際上，google在早期頻繁使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發(fā)展。早期國內很多人用采集器采集網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前方便多了，如：從各大網站抓取商品折扣信息，通過比較獲取最優(yōu)選擇;對社交網絡上發(fā)言收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣;爬取網易云音樂某類歌曲評論，生成詞云;按條件篩選獲取豆瓣的電影書籍信息并生成表格……應用范圍十分廣泛，每個人學習爬蟲之后都能夠通過爬蟲去做一些有意思的事。

　　三、python潛力：人工智能

　　人工智能人工智能是現在非?；馃岬囊粭l路，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了潛力?，F在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什么呢?因為Python有很多庫方便做人工智能，比如numpy, scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網絡的，matplotlib將數據可視化的。在人工智能大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流編程語言，得到廣泛的認可和應用。人工智能的核心算法主要還是依賴于C/C++的，因為是計算密集型，需要精細的優(yōu)化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。而Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發(fā)一個其他語言到C/C++的跨語言接口，Python是最容易的，相較而言比其他語言的門檻低很多。

　　四、數據分析處理

　　數據分析處理方面，Python有很完整的生態(tài)環(huán)境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟可靠的模塊可以滿足完成其功能。對于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無論對于數據科學家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。

　　五、自動化運維

　　自動化運維Python對于服務器運維也有非常重要的用途。因為目前幾乎所有Linux發(fā)行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上優(yōu)質的選擇。Python中也包含許多簡單易操作的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監(jiān)控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全面的工具集合，在這個基礎上，結合Web，開發(fā)方便運維的工具會變得很容易。

　　六、python其他應用

　　系統(tǒng)編程、圖形處理、數學處理、文本處理、數據庫編程、網絡編程、Web編程、多媒體應用、黑客編程……

      看了這么多python的應用場景，是不是覺得“python是做什么的”這個答案十分多元？雖然應用場景很多，但是python通常不作為工程語言出現，很多正規(guī)軟件生產主要還是依靠Java、c#、xml、c，因為python實際上還不具備完整的語法檢查，當然了，這并不影響python如今的地位。學習python仍是一件宜早不宜遲的事。更多python培訓課程及python基礎知識，關注千鋒教育！