python八大應用領域

一、人工智能
Python在人工智能大范疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用，最流行的神經網路框架如Facebook的PyTorch和Google的TensorFlow都采用了Python語言，

二、資料分析
由于Python擁有非常豐富的庫，使其在資料分析領域也有廣泛的應用，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib等眾多程式庫的開發和完善，Python越來越適合于做科學計算和資料分析了，它不僅支持各種數學運算，還可以繪制高質量的2D和3D影像，和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python比Matlab所采用的腳本語言的應用范圍更廣泛，可以處理更多型別的檔案和資料，
python資料分析學習路徑
第一階段：Python編程語言核心基礎，快速掌握一門資料科學的有力工具，

第二階段：Python資料分析基本工具，通過介紹NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具備資料分析的專業范兒，

第三階段：Python語言描述的數學基礎，概率統計、線性代數、時間序列分析、隨機程序是構建資料科學的基石，這里獨樹一幟，通過python語言描述這些數學，快速讓數學知識為我所用，融會貫通，

第四階段：機器學習典型演算法專題，這一部分利用前面介紹的基礎知識，對機器學習的常用核心演算法進行抽絲剝繭、條分縷析、各個擊破，

第五階段：實戰環節深度應用，在這一部分利用已有的知識進行實戰化的資料分析，例如：對基金投資策略、城市房屋租賃等熱門資料展開圍獵，

三、自動化運維
作為運維工程師首選的編程語言，在很多作業系統里，Python是標準的系統組件，大多數Linux發行版和MacOSX都集成了Python，可以在終端下直接運行Python，Python標準庫包含了多個呼叫作業系統功能的庫，通過pywin32這個第三方軟體包，Python能夠訪問Windows的COM服務及其它WindowsAPI，使用IronPython，Python程式能夠直接呼叫.NetFramework，一般說來，Python撰寫的系統管理腳本在可讀性、性能、代碼重用度、擴展性幾方面都優于普通的shell腳本，

四、云計算
Python的最強大之處在于模塊化和靈活性，而構建云計算的平臺的IasS服務的OpenStack就是采用Python的，云計算的其他服務也都是在IasS服務之上的，

五、游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用，相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與 Lua 相比，Python 更適合作為一種 Host 語言，即程式的入口點是在 Python 那一端會比較好，然后用 C/C++ 在非常必要的時候寫一些擴展，Python 非常適合撰寫 1 萬行以上的專案，而且能夠很好地把網游專案的規模控制在 10 萬行代碼以內，
很多游戲使用C++撰寫圖形顯示等高性能模塊，而使用Python或者Lua撰寫游戲的邏輯、服務器，相較于Python，Lua的功能更簡單、體積更小，然而Python則支持更多的特性和資料型別，Python的PyGame庫也可用于直接開發一些簡單游戲，

六、網路爬蟲
網路爬蟲俗稱網路蜘蛛，或者也可以叫做網路機器人，網路爬蟲是根據一定的預先設定的搜索規則，通過相關的資料資訊，進行網路資源的搜尋，并且利用實作撰寫的網路爬蟲腳本對這些定向的資訊進行下載存盤，從而實作資料資訊的搜尋和獲取作業，或者從另一種說法來看，網路爬蟲是根據互聯網的整體關聯性，通過相應的網路爬蟲腳本對資訊進行獲取，網路爬蟲機器人可以對這些資訊進行準確的定位，并將這些定位反饋給搜尋者，從而實作相關資源的獲取，網路爬蟲技術可以實作資料的挖掘，所謂資料挖掘是指在大量、無序、模煳的資料中挖掘出其中有用的資訊的程序，它能實作資訊的分類、聚類并進行偏差分析，在這個資訊爆炸的時代里，人們獲取的資訊量是非常驚…

python爬蟲的用途
Python爬蟲是用Python編程語言實作的網路爬蟲，主要用于網路資料的抓取和處理，相比于其他語言，Python是一門非常適合開發網路爬蟲的編程語言，大量內置包，可以輕松實作網路爬蟲功能，
Python爬蟲可以做的事情很多，如搜索引擎、采集資料、廣告過濾等，Python爬蟲還可以用于資料分析，在資料的抓取方面可以作用巨大！
Python爬蟲架構組成

1. URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，傳送待爬取的url給網頁下載器；

2. 網頁下載器：爬取url對應的網頁，存盤成字串，傳送給網頁決議器；

3. 網頁決議器：決議出有價值的資料，存盤下來，同時補充url到URL管理器，

Python爬蟲作業原理

Python爬蟲通過URL管理器，判斷是否有待爬URL，如果有待爬URL，通過調度器進行傳遞給下載器，下載URL內容，并通過調度器傳送給決議器，決議URL內容，并將價值資料和新URL串列通過調度器傳遞給應用程式，并輸出價值資訊的程序，

七、web開發
Python 有很多現成的 Web 開發框架，幾行代碼就能生成一個功能齊全的 Web 服務，比較著名的就是 Django 和 Flask，Django 集成的功能更多，開箱即用，好比全副武裝的戰士，Flask 輕量快速，只包含核心功能，其他都需要自行擴展，好比輕裝上陣的刺客，

八、網路編程
Python提供了豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程式，很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet, BitTorrent和Google都在廣泛地使用它，

哪些公司在用Python：
谷歌：Google App Engine 、http://code.google.com 、Google earth 、谷歌爬蟲、Google廣告等專案都在大量使用Python開發
CIA: 美國中情局網站就是用Python開發的NASA: 美國航天局(NASA)大量使用Python進行資料分析和運算
YouTube:世界上最大的視頻網站YouTube就是用Python開發的
Dropbox:美國最大的在線云存盤網站，全部用Python實作，每天網站處理10億個檔案的上傳和下載
Instagram:美國最大的圖片分享社交網站，每天超過3千萬張照片被分享，全部用python開發
Facebook:大量的基礎庫均通過Python實作的Redhat: 世界上最流行的Linux發行版本中的yum包管理工具就是用python開發的
豆瓣: 公司幾乎所有的業務均是通過Python開發的
知乎: 國內最大的問答社區，通過Python開發(國外Quora)春雨醫生：國內知名的在線醫療網站是用Python開發的除上面之外，還有搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、百度、阿里、淘寶 、土豆、新浪、果殼等公司都在使用Python完成各種各樣的任務，
（以上資料來源于知乎）

Python的優缺點
優點：
Python的定位是“優雅”、“明確”、“簡單”，所以Python程式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，可以撰寫那些非常非常復雜的程式，
*****開發效率非常高：*****Python有非常強大的第三方庫，基本上你想通過計算機實作任何功能，Python官方庫里都有相應的模塊進行支持，直接下載呼叫后，在基礎庫的基礎上再進行開發，大大降低開發周期，避免重復造輪子，
***高級語言：***當你用Python語言撰寫程式的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程式使用的記憶體一類的底層細節
***可移植性：***由于它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工 作在不同平臺上），如果你小心地避免使用依賴于系統的特性，那么你的所有Python程式無需修改就幾乎可以在市場上所有的系統平臺上運行
***可擴展性：***如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程式用C或C++撰寫，然后在你的Python程式中使用它們，
***可嵌入性：***你可以把Python嵌入你的C/C++程式，從而向你的程式用戶提供腳本功能，
缺點：
***速度慢：***Python 的運行速度相比C語言確實慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此這也是很多所謂的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其實這里所指的運行速度慢在大多數情況下用戶是無法直接感知到的，必須借助測驗工具才能體現出來，比如你用C運一個程式花了0.01s,用Python是0.1s,這樣C語言直接比Python快了10倍,算是非常夸張了，但是你是無法直接通過肉眼感知的，因為一個正常人所能感知的時間最小單位是0.15-0.4s左右，哈哈，其實在大多數情況下Python已經完全可以滿足你對程式速度的要求，除非你要寫對速度要求極高的搜索引擎等，這種情況下，當然還是建議你用C去實作的，
***代碼不能加密：***因為PYTHON是解釋性語言，它的原始碼都是以名文形式存放的，不過我不認為這算是一個缺點，如果你的專案要求源代碼必須是加密的，那你一開始就不應該用Python來去實作，執行緒不能利用多核問題，這是Python被人詬病最多的一個缺點，GIL即全域解釋器鎖（Global Interpreter Lock），是計算機程式設計語言解釋器用于同步執行緒的工具，使得任何時刻僅有一個執行緒在執行，Python的執行緒是作業系統的原生執行緒，在Linux上為pthread，在Windows上為Win thread，完全由作業系統調度執行緒的執行，一個python解釋器行程內有一條主執行緒，以及多條用戶程式的執行執行緒，即使在多核CPU平臺上，由于GIL的存在，所以禁止多執行緒的并行執行，