python做什么用的？让我们一起了解一下吧！
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品。Python能提供高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
主要用于以下几个方面：
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。
2、数据科学
将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等等。
3、网络爬虫
网络爬虫是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。在爬虫领域，Python是必不可少的一部分。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。
4、自动化运维
把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
5、嵌入式应用开发、游戏开发和桌面应用开发。
以上就是今天分享的全部内容，希望能帮助到大家！
学Python都用来干嘛？这7个方向最热门
Python是当下最热门的编程语言之一。
学会python之后，我们可以利用它来做很多事情。
本期，老K就要分享那些Python可以实现的功能以及相应的小项目。
一起来看看都有哪些功能吧。
一、制作游戏Python可以做游戏，而且做出来的游戏，除了3D渲染可能不太行，其它各方面效果还不错！
以下是几个小项目：
1.1 pyxel这是一个基于 Python 编程程语言实现的复古游戏引擎。
示例代码：
# 代码中导入 Pyxel 模块后import pyxel# 首先使用 init 函数指定窗口大小pyxel.init(160, 120)def update(): if pyxel.btnp(pyxel.KEY_Q): pyxel.quit()def draw(): pyxel.cls(0) pyxel.rect(10, 10, 20, 20, 11)# 最后然后使用 run 函数启动 Pyxel 应用程序pyxel.run(update, draw)
这个项目是用来开发游戏的Python库。
Pygame已经持续更新多年，网上的教程和资料十分充足，虽然在游戏开发领域Python只是个弟弟，但如果只是用这个库开发个2D小游戏还是很顺手的。
推荐给想用Python写个小游戏的朋友。
1.3 PyBoyPython写的GameBoy模拟器。不仅可以用来怀念童年，还能用这个库写“外挂”，之前虐你千百遍的游戏，现在用 Python 找回场子，放学别走，学校门口见！
示例代码：
from pyboy import PyBoypyboy = PyBoy('ROMs/gamerom.gb')while not pyboy.tick(): pass
数据分析是Python常见的应用领域之一，涉及数据分析的实际场景也很多。
数据分析的形式多种多样，有数据清洗、数据治理、数据可视化等更多细分领域，是一个可以深挖的应用常见。
以下分享几个小项目：
2.1 superset企业级的数据探索、展示平台。功能很强大，可以用来做数据分析、展示。如下图：
2.2 dash一款只用几百行 Python 代码就可以轻易实现数据分析可视化的利器，是目前 Python 社区数据可视化主要的工具之一。
具有：使用简单、易于扩展、开发团队活跃等特点。
2.3 altair强大的数据可视化 Python 库。支持多种数据展示方式、接口简单、效果炫酷，示例代码和效果如下：
import altair as altfrom vega_datasets import datasource = data.cars()brush = alt.selection(type='interval')points = alt.Chart(source).mark_point().encode( x='Horsepower', y='Miles_per_Gallon', color=alt.condition(brush, 'Origin', alt.value('lightgray'))).add_selection( brush)bars = alt.Chart(source).mark_bar().encode( y='Origin', color='Origin', x='count(Origin)').transform_filter( brush)points & bars
Python还可以对图形进行各种处理，这种处理不仅限于图片，也包括视频，是离日常应用非常近的应用，也有很多新兴企业是基于这些业务场景发展起来的。
以下是几个小项目：
3.1 Real-ESRGAN图像超分辨率模型，修复漫画图像的效果惊艳。通过 AI 技术将低分辨率、模糊的图像修复成高清图像，可用于图像放大和提升质量。基于它实现的桌面工具，还有可以直接使用的 Python 脚本，快去试试效果吧
3.2 diagrams用 Python 代码图解系统架构。
程序员在做技术方案的时候，系统架构图是必不可少的。该项目将绘制架构图时所需的图标，封装成了对应的类极易调用，文档还提供了丰富的示例，让你分分钟就能上手，轻松用 Python 快速绘制出一份精美且清晰的架构图，这样不仅能省去拖拽调整连线的步骤，而且代码还可以复用，以便应对不断迭代升级的架构。
with Diagram("Advanced Web Service with On-Premise", show=False): ingress = Nginx("ingress") metrics = Prometheus("metric") metrics << Grafana("monitoring") with Cluster("Service Cluster"): grpcsvc = [ Server("grpc1"), Server("grpc2"), Server("grpc3")] with Cluster("Sessions HA"): primary = Redis("session") primary - Redis("replica") << metrics grpcsvc >> primary with Cluster("Database HA"): primary = PostgreSQL("users") primary - PostgreSQL("replica") << metrics grpcsvc >> primary aggregator = Fluentd("logging") aggregator >> Kafka("stream") >> Spark("analytics") ingress >> grpcsvc >> aggregator
Facebook 开源的一个数据增强 Python 库。该库目前支持音频、图像、文本和视频四种模式，一方面可以用现实数据对数据进行增强，另一方面还可以检测出相似内容，消除重复数据带来的干扰。
自从Python的广泛应用，已经有越来越多的人开始用Python来完成之前Office负责的工作了，这里包括邮件、文档等的处理。
再分享几个小项目：
4.1 MrDoc一个基于 Python 开发的在线文档系统。支持 Markdown 语法、文集分类、科学公式、流程图、思维导图等内容。清爽的阅读界面，还可以把内容打包导出为 Markdown 文件、EPUB 文件、PDF 文件。
适合作为个人和小型团队的私有文档服务。
4.2 OCRmyPDF可以把 PDF 文件变成可搜索文件的工具。
它使用 Tesseract OCR 引擎，将 PDF 的内容识别成文本，然后给 PDF 文件增加 OCR 文本层。从而实现可搜索和复制 PDF 的内容，已支持 100 多种语言。
4.3 python-mini-projects一个简单的 Python 迷你脚本集合。虽然代码简单但其中不乏实用的 Python 脚本，比如图片添加水印、批量下载图片、发送电子邮件、定时截屏等。
无所不能的Python，甚至可以帮你完成简单的动画制作，这里有几个不错的项目分享：
5.1 manim一个生成数学教学视频的动画引擎。它用编程的方式创建精美的数学动画，让数学更加易懂。效果如 3Blue1Brown 的视频中所展示的那样，效果炫酷。但要学会和用好这个工具需要花些精力。
5.2 PathPlanning常见的路径规划算法集合。项目包含了 Python 代码实现、运行过程动画以及相关论文。
5.3 vardbg一款能够把 Python 程序执行过程，导出成视频或动图的代码调试工具。可用于动画学算法、制作代码讲解视频等场景。
这是任何一种编程语言都应该具备的能力，Python当然也不例外！
Python有着大量实用、高效的网站开发框架，主流的有Flask、Django等。
6.1 redditreddit.com 网站的源码，通过这个项目，可以学习 Python 在构建大型项目中的使用、项目结构、代码风格、Python 技巧的使用方法等。
6.2 ArchiveBox基于 Python 实现的网站归档平台。就是可以自动把网页（HTML、PDF、图片等）变成静态页面，下载到本地存储和管理的工具。可以用来做镜像站、档案馆、离线阅读等。
6.3 pinry分享图片的开源网站。该项目前后端分离采用 Vue.js Django 等技术栈，网站以平铺的方式展示图片，支持浏览、上传和搜索图片以及管理后台、个人页、增加标签等功能。
最后提到的是人工智能，这也是Python能站上这一轮编程语言风口上的原因。现实中有太多人工智能算法应用到的场景了。
大致分一下类可以归纳以下几种：计算机视觉、自然语言处理、结构数据挖掘、推荐系统等。
7.1 annoy用于近似最近邻搜索的算法库。近似最近邻(ANN)方法是指一系列解决最近邻查找问题的近似算法，多用于内容推荐、搜索等场景。该项目是封装好的 C /Python Annoy 算法库。Annoy 是用树为数据结构的 ANN 算法实现，它通过随机投影创建二叉树构建索引提升查询效率，采用优先队列和“森林”查询方法提高准确率，实现海量数据下的实时搜索。
from annoy import AnnoyIndeximport randomf = 40 # Length of item vector that will be indexedt = AnnoyIndex(f, 'angular')for i in range(1000): v = [random.gauss(0, 1) for z in range(f)] t.add_item(i, v)t.build(10) # 10 treest.save('test.ann')# ...u = AnnoyIndex(f, 'angular')u.load('test.ann') # super fast, will just mmap the fileprint(u.get_nns_by_item(0, 1000)) # will find the 1000 nearest neighbors
一个封装了 7 种启发式算法的 Python 代码库。分别是：差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法，示例代码：
from sko.GA import GA_TSPga_tsp = GA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=500, prob_mut=1)best_points, best_distance = ga_tsp.run()
贪吃蛇游戏 AI 版，通过算法实现让小蛇通过吃豆，最后蛇的身体填满整个地图算结束。该项目详细描述实现思想以及相关算法的讨论
暂时先分享到这里啦。
分享的这些项目仅作抛砖引玉，更多的应用场景，需要你自己动手发现！
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结束语我是，专注于编程开发的经验总结和项目分享，对编程有兴趣、正在学习编程的同学可以关注我。
