浅析对Python语言的学习和应用领域的认知

摘要：Python的用途较为广泛，适用于网站、桌面应用开发，自动化脚本，复杂计算系统，科学计算，生命支持管理系统，物联网，游戏，机器人，自然语言处理等很多方面。而且，既使对于那些从没有开发经验的人来讲，Python的代码也是简洁易懂的。从商业角度来看，需要的成本降低，程序员的效率提高。

关键词：Python语言;学习;应用

中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）13-0136-01

1python是什么编程语言

python是一门非常有潜力的高级语言，历经多年的发展，其在编程上发挥着越来越大的作用。首先，Python是一门解释型语言意味着Python是比较容易入门的。Python的语法更接近英语的语法，通过解释器执行basic程序可以让计算机读懂指令。当然，这样对开发者而言，Python的程序代码更好理解，但执行代码需要逐句翻译，所以和C类语言相比也较为占用硬件资源。和MATLAB一样，既然是解释型语言，可以让我们这样不是非常精通计算机语言但需要在工作中处理数据的人来说，Python是做数据分析的一件利器。

2Python的特点

（1）高级语言：当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

（2）可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行。

（3）可扩展性：如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。

（4）可嵌入性：你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。

3Python的应用领域

强大而丰富的库是Python的一大特点，其次就是对C类语言的粘合性强，这使得Python在数据处理方面能够得心应手。

3.1数据分析与处理。通常情况下，Python被用来做数据分析。用C设计一些底层的算法进行封装，然后用Python进行调用。因为算法模块较为固定，所以用Python直接进行调用，方便且灵活，可以根据数据分析与统计的需要灵活使用。Python也是一个比较完善的数据分析生态系统，其中matplotlib经常会被用来绘制数据图表，它是一个2D绘图工具，有着良好的跨平台交互特性。日常做描述统计用到的直方图、散点图、条形图等都会用到它，几行代码即可出图。我们日常看到的K线图、月线图也可用matplotlib绘制。如果在证券行业做数据分析，Python是必不可少的。

再如Pandas也是Python在做数据分析时常用的数据分析包，也是很好用的开源工具。Pandas可对较为复杂的二维或三维数组进行计算，同时还可以处理关系型数据库中的数据，和R语言相比，data.frame计算的范围要远远小于Pandas中的DataFrame的范围，这也从另一个侧面说明Python的数据分析功能要强于R。

除以上两点之外，SciPy还可有解决很多科学计算的问题，比如微分方程、矩阵解析、概率分布等数学问题。

3.2Web开发应用。Python是Web开发的主流语言，但不能说是最好的语言。同样是解释型语言的Java，在Web开发中应用的已经较为广泛，原因是其有一套成熟的框架。但Python也具有独特的优势。比如Python相比于JS、PHP在语言层面较为完备，而且对于同一个开发需求能够提供多种方案。库的内容丰富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django和flask等。可以说用Python开发的Web项目小而精，支持最新的XML技术，而且数据处理的功能较为强大。

3.3人工智能应用。在人工智能的应用方面，得益于Python强大而丰富的库以及数据分析能力。比如说在神经网络、深度学习方面，Python都能够找到比较成熟的包来加以调用。而且Python是面向对象的动态语言，且适用于科学计算，这就使得Python在人工智能方面备受青睐。虽然人工智能程序不限于Python，但依旧为Python提供了大量的API，這也正是因为Python当中包含着较多的适用于人工智能的模块，比如sklearn模块等等。调用方便、科学计算功能强大依旧是Python在AI领域最强大的竞争力。

4结论

Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。

开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。

参考文献：

[1]《Python程序设计与算法基础教程》. 江红，余青松 主编. 清华大学出版社. 2018

[2]《Python成型设计案例教程——从入门到机器学习》. 张思民 编著. 清华大学出版社. 2018

[3]基于Python的网络爬虫技术研究[J]. 王碧瑶. 数字技术与应用. 2018.05

[4]网络爬虫技术研究[J]. 于成龙. 东莞理工学院学报. 2011.06

[5]《网络爬虫-Python和数据分析》.王澎. 中国科技大学. 2018.06

[6]张若愚 Python 科学计算[M].北京：清华大学出版社.2012

[7]《Python程序设计 [An Introduction to Programming Using Python]》[美] 戴维 I.施奈德（David I. Schneider） 著，车万翔 译，机械工业出版社，2016.03

作者简介：陈超，性别：男，出生年月：1981.07，籍贯：重庆，职称：讲师，学历：硕士，研究方向：数据分析和挖掘。