Python应用领域有哪些？（python学习方向、高手进阶必看）

Python是一种解释型脚本语言，当初设计的目的是编写自动化脚本(Shell)，随着版本的不断更迭和新的语言特性增加，越来越多地被用于独立的大型项目开发，覆盖了 Web 应用开发、数据抓取、科学计算和统计、人工智能与大数据、系统运维、图形界面开发等诸多领域。

Python的应用领域

1. Web 应用开发

Python包含标准的Internet 模块，可用于实现网络通信及应用。例如，通过mod_wsgi模块，Apache 可以运行用 Python 语言编写的 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。Python 的第三方框架，如 Django、TurboGears、web2py、Zope、Flask 让程序员可以使用Python 语言快速实现一个网站或Web 服务，轻松地开发和管理复杂的Web 程序。目前许多大型网站均是用 Python 开发的，如 Google 爬虫、豆瓣、视频网站 YouTube 、网络文件同步工具 Dropbox 等。

2. 科学计算和统计

Python语言的简洁性、易读性和可扩展性使它被广泛应用于科学计算和统计领域。专用的科学计算扩展库包括 NumPy、SciPy、Matplotlib 等，它们分别为 Python 提供了快速数组处理、数值运算和绘图功能。因此， Python 语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表、绘制高质量的2D和3D图像，甚至开发科学计算应用程序。众多开源的科学计算软件包都提供了 Python 的调用接口，例如，著名的计算机视觉库 OpenCV、三维可视化库 VTK、医学图像处理库 ITK 等。

3. 人工智能与大数据

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。随着人工智能、大数据的发展，Python 语言的地位正在逐步提高，其相对简单的代码编写促使越来越多的人选择学习，目前 Python 语言已成为数据分析的主流语言之一。

Python 语言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。基于大数据分析和深度学习发展出来的人工智能本质上已经无法离开Python 语言的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如 Google 的TensorFlow、Facebook 的 PyTorch 和开源社区的神经网络库Karas 等都是用 Python 语言实现的。微软的 CNTK(认知工具包)也完全支持 Python 语言，而且微软的VSCode 已经把 Python 语言作为第一级语言进行支持。

4. 系统运维

Python语言是运维工程师首选的编程语言， Python 标准库包含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 服务及其他Windows API。使用IronPython, Python 程序能够直接调用.NET Framework。一般来说，Python 语言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。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 macOS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。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获得了广泛的应用，如 Saltstack 和 Ansible 都是大名鼎鼎的自动化平台。目前，几乎所有的互联网公司，自动化运维的标准配置就是Python + Django / Flask。另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的 OpenStack 也是由 Python 实现的，可以说，Python 语言是所有运维人员的必学语言之一。

5. 图形界面开发

从 Python 语言诞生之日起，就有许多优秀的 GUI 工具集整合到 Python 当中，使用 Tkinter、wxPython、PyQt 库等可以开发跨平台的桌面软件。这些优秀的 GUI 工具集使得 Python 也可以在图形界面编程领域大展身手。由于 Python 语言的流行，许多应用程序都是由 Python 结合那些优秀的 GUI 工具集编写的。

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参考书籍

《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》

内容简介
本书不仅适合初级Web开发人员学习阅读，更是Python程序员用来学习高级Web开发技术的优秀参考书。
• 学习Flask应用的基本结构，编写示例应用；
• 使用必备的组件，包括模板、数据库、Web表单和电子邮件支持；
• 使用包和模块构建可伸缩的大型应用；
• 实现用户认证、角色和个人资料；
• 在博客网站中重用模板、分页显示列表以及使用富文本；
• 使用基于Flask的REST式API，在智能手机、平板电脑和其他第三方客户端上实现可用功能；
• 学习运行单元测试以及提升性能；
• 将Web应用部署到生产服务器。

《利用Python进行数据分析》（第二版）

内容简介

本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。
第2版中的主要更新包括：
• 所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本（第1版中使用的是Python 2.7）
• 更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引
• 更新pandas库到2017年的新版
• 新增一章，关于更多高级pandas工具和一些使用提示
• 新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍