Python如今最常见的几个应用领域

介绍一些Python如今最常见的应用领域，以及每个应用领域内所用的一些工具。

系统编程

Python的标准库绑定了POSIX以及其他常规操作系统(OS)工具：环境变量、文件、套接字、管道、进程、多线程、正则表达式模式匹配、命令行参数、标准流接口、Shell 命令启动器、文件名扩展等。

用户图形接口

Python的简洁以及快速开发周期十分适合开发GUI 程序。Python内置了TKinter的标准面向对象接口TK GUI API，使Python程序可以生成可移植的本地观感的GUI。通过适当的库，你可以在Python中使用其他的GUI工具包，例如，通过PyQt使用Qt、通过 PyGTK使用 GTK、通过PyWin32使用 MFC、通过 IronPython使用 .NET，以及通过 Jython(Java版本的Python)使用Swing等。

Internet脚本

Python提供了标准的Internet模块，它使得Python程序能够广泛地在多种网络任务发挥作用，无伦是在服务端还是客户端都是如此。不仅如此，涌现了许多针对Python的 Web开发工具包，例如，Django、TurboGears、web2py、Pylons、Zope 和 WebWare，它们使得Python能够快速构建功能完善和高质量的网站。

组件集成

在上面千锋武汉Python小编也提到过，Python是一门“胶水”语言，它可以通过C/C++系统进行扩展，并能够嵌套C/C++系统的特性，使其能够作为一种灵活的黏合语言。例如，将一个 C 库集成到Python中，能够利用Python进行测试并调用库中的其他组件。

数据库编程

对于数据库，Python提供了对所有主流关系数据库系统的接口，例如，Sybase、Oracle、Informix、ODBC、MySQL、PostgreSQL、SQLite 等。Python标准的pickle模块提供了一个简单的对象可持久化系统：它能够让程序轻松地将整个Python对象保存和恢复到文件和文件类的对象中。

数值计算和科学计算编程

Python在这方面提供了一个非常好的库NumPy，它包括很多高级工具，例如，矩阵、标准数学库的接口等。

游戏、图像、人工智能、机器人等

Python的应用领域很多，例如：

1. 可以利用Pygame系统使用Python对图形和游戏进行编程。

2. 使用PySerial扩展在Windows、Linux以及更多系统上进行串口通信。

3. 用PIL、PyOpenGL、Blender、Maya和其他的一些工具进行图像处理。

4. 用PyRo工具包进行机器人控制编程

5. 使用神经网络仿真器和专业的系统shell 进行AI编程。

6. 使用NLTK包进行自然语言分析。

以上就是Python最常见的一些应用领域。

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！

1. WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2. 网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3. 爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4. 云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为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，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6. 自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

7. 金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

8. 科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，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。

9. 游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于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，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。

10. 桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

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