基于Python语言编程特点及应用之探讨

◆葛书荣

基于Python语言编程特点及应用之探讨

◆葛书荣

（陕西省安康职业技术学院 陕西 725000）

Python语言是一种面向对象的计算机程序设计语言，其编程语言灵活，功能强大，最大的特点是代码简练整齐，优雅干净，并且拥有非常丰富的跨平台的标准库和第三方库。Python的关键词较少，缩进格式不仅带来了阅读上的便捷，也有利于程序的进一步订正修改。目前正处在大数据的时代，而Python站在了人工智能和大数据的风口浪尖上，因其众多的标准库以及方便性，能更加方便快捷地实现高阶算法。本文将从Python语言的编程特点与其应用出发，深化学习者对Python语言的认识。

Python；编程特点；应用；大数据

1 引言

Python是由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计。相较于语法结构复杂的传统编程语言如C、C++、java而言，Python语言的解释性和交互性十分强大，在实际编程工作中十分便捷。Python作为脚本语言，拥有广泛的场景运用，无论是基础的程序处理、数据爬虫，还是Web开发以及游戏设计的运用，Python的开发效率都非常高。

2 Python编程特点

2.1 Python的简洁性

对于一个良好的Python程序而言，阅读方便是其很重要的一个特点，就像在阅读一段严格要求层级的论文稿件一样。在使用的过程中不必注重语言本身，而是更关心如何解决问题，对于学习者而言更能直接培养编程逻辑思维。

2.2 面向对象

Python包括面向过程与面向对象。面向对象，是通过定义出函数与数据的名称，把事物对象化，方便使用者再次调用。而面向过程是以过程为中心，思考出每一个步骤，用函数逐一实现。Python的简洁性使其能够非常方便快捷地实现面向对象和面向过程编程[1]。

2.3 可移植性

Python能够在众多平台上运行，这是因为其开源的特性。只要能够仔细地避免过度依赖系统，那么在众多平台上运行Python程序，是没有没问题的。这些平台常见的包括了Windows、Linux、Android平台等等。

2.4 解释性

计算机不能够直接理解高级语言，必须通过编译性语言。例如C或者是C++语言写出来的程序，它们可以将源文件里的语言通过编译转到计算机能够理解的机器语言。而Python有一个非常优越的特点，即用Python编写的程序可以直接由内在的解释器将源文件转为字节码的中间形式，再转化为计算机能够理解的机器语言，而不需要编译为二进制的代码[2]。

2.5 开源性

Python的代码是开源的。使用者可以从GitHub或是其他社区中下载软件的源代码，将它进行任意删减增加的改动，也可以将其中一部分用于软件开发中。Python是FLoss之一，FLOSS的理念是将知识进行共享，希望有非常多优秀的人加入Python，让Python变得更加优秀。

3 Python应用分析

3.1 Web应用开发

在Web应用开发中，Python应用的非常高，其中有很多Web框架，如Django，TurboGears等，可以让使用者轻松地创建与管理Web应用程序。面对数量如此之多的框架，人们可能会不知作何选择，但是在实际应用上，框架与框架有很多类似的地方，代码之间也可以重复利用。

Web应用开发包括了桌面应用程序开发，Web应用程序开发，Web前端开发以及Web后端开发。今天的网络发展随处可见，互联网也不断更迭，但这也是未来桌面应用程序和网络程序发展的最大趋势。这将是技术性的。科学技术是改变生活方式技术的首要原因。

3.2 科学计算

Python在处理科学计算方面有着十分高的效率。相较于Matlab而言，随着Numpy、Pandas、Matplotlib等标准库的开发，Python不仅编程代码简单易懂，而且还能简单绘制出高质量的数据分析图像。除了在科学计算中，在云计算、人工智能以及数据处理等方面都有着十分广泛的运用。它已经逐渐成为各大理工类学科甚至是文史类学科领域的科研计算工具[3]。

（1）NumPy

Numpy是Python的开源数值计算扩展。这个工具库能够非常方便以及快速地处理大型矩阵，使得其在进行多维数组的操作时能够大大减少所耗时间，而且比Python的嵌套列表结构要高效得多。另外，在数组的操作中，numpy能够提供大量的数学函数库，使用者只需简单调用就能够实现复杂的数学功能。对于数值编程功能而言，如矩阵数据计算、3D图像矩阵处理以及精密的数字处理等，处理起来也是十分方便。

（2）Matplotlib

Matplotlib是Python中最著名的绘图库。Matplotlib能够在Python上绘制二维图形，类似于基于Python的MATLAB图表绘制系统。开发者可以仅仅使用几行代码，便可以生成直方图、散点图、动态图表等。它拥有一套与Matlab类似的命令，所以在进行出图时十分地方便。在GUI应用中也可以将绘图控件插入其中。通常使用Numpy或者其他标准库处理大量数据时，需要将数据可视化，增加研究结论的可视性与其美观性，让人能够更加直观了解到数据的分布、趋势以及其变化等等。

Python在科学计算中的运用十分便捷，例如在3D的坐标下画出网络图，其代码在下方，结果如图1所示。

图1 3D作图

from mpl_toolkits．mplot3dimportaxes3d

import matplotlib．pyplot as plt

import numpy as np

fig = pit．figure（）

ax = fig．Add_subplot（111，projection= ‘3d’）

X，Y，Z = axes3d．get_test_data（0．2）

ax．plot_wireframe（X，Y，Z）

pit．show（）

Python简洁的代码与其动态代码的特性给其带来了非常明显的优势。它在科学计算上的运用已经十分广泛，并且在云计算方面也有自己的计算特点。因此在科学计算时可以更多地重视Python的运用，发挥其在科研领域的价值。

3.3 人工智能

自从2016年Alphago在人机互动围棋比赛中的表现以来，AI掀起了一股新的热潮，在这之后Ai技术发展突飞猛进。技术的发展到成熟的应用用了短短不到几年。人工智能的实现主要是通过机器学习算法，它涉及概率论、统计学、凸分析等学科，是人工智能的核心。机器通过分析大量数据来学习。例如，只需要输入大量的猫和狗的图片给机器进行学习，它们可以通过图片进行练习来总结和识别特定的目标，最终将任何一张图片送给模型学习，模型都能够分辨出是不是猫或者狗。

人工智能在实际生活中有十分多的应用场景。

（1）自动驾驶：近年来，无人驾驶成为了一门热门话题，许多的研究所都投入了对自动驾驶的研究，甚至在许多地区已经有自动驾驶的打车公司开始运营，如百度自动租车服务在2020年宣布开始在北京全面开放。百度曾推出了“百度无人驾驶汽车”的研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车阿波罗也出现在2018年央视春节联欢晚会上。

（2）人脸识别：也称人像识别、面部识别，是一种基于人脸信息特点来进行身份确认的生物识别技术。人脸识别技术是计算机视觉里的热门研究领域，主要由人脸检测和人脸识别两个环节组成，其中也集成了人工智能、机器学习、深度学习等专业技术。在20世纪60年代到20世纪80年代之间，人脸识别技术从研究开始，到计算机技术和光学成像技术的不断发展，人脸识别技术水平得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已经深度普及到了日常生活中，生物识别技术不仅方便了整个社会，也促进了技术的不断更新。

4 结语

综上所述，本文从五个方面探讨了Python语言的五大特点以及三大场景应用。Python自1991年开始，其动态编程语言的特点让其在今天广受欢迎。Python的魅力来源于其根据信息化对最新领域的快速应用，发展至今，在医学、工学、理学、生物等研究领域中，Python都有着出色的应用。在这个技术更迭以及互联网信息高速发展的时代，像Python这样开源性强，简洁性高，并且拥有大量标准库的编程语言能够引导人们更加方便快捷、直接深入地探索科学中的未知领域。

[1]裘锴. Python语言编程在计算机理论教学上的应用探索[J]. 纳税，2017，000（021）：188-188.

[2]谢生锋. 基于Python的动态语言特点探讨[J]. 电脑知识与技术，2017（33）：131-132.

[3]姚建盛，李淑梅. Python在科学计算中的应用[J]. 数字技术与应用，2016（11）：76-76.

[4]肖旻，陈行. 基于Python语言编程特点及应用之探讨[J]. 电脑知识与技术，2014（34）：8177-8178.