Python的实际应用领域（9个）

Python 是一门高级动态语言，有着丰富的模块/库，在以下几个方面有着广泛的应用。

1. Web开发

Python 可以快速创建 Web 应用，这得益于其强大的基础库和丰富的网络框架，例如著名的 Django、Flask、Tornado 和 web.py 等。

使用这些 Web 框架，用户开发 Web 网站会更加安全与便利。

2. 游戏开发

Python 也能用来开发互动性的游戏。

PySoy 可以提供 3D 引擎，而 pygame 则可以提供开发一款游戏的基本功能和库支持。例如 Civilization IV、Disney's Toontown Online 和 Vega Strike 等游戏都是通过 Python 开发的。

在网络游戏开发中，Python 也有很多应用。相比 Lua，Python 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。

3. 桌面应用程序

Python 可用于桌面应用程序开发。它提供了可用于开发用户界面的库和模块等，如 tkinter、wxPython 和 PyQt 等，可用于在多个平台上创建桌面应用程序。

4. 网络爬虫

在网络爬虫领域，Python 非常强大，其几乎可将网络中的一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。

现在已经有非常成熟的爬虫工具和框架，如 Requests、Scrapy 和 pyspider 等,可以利用它们高效地构建网络爬虫，获取需要的数据。

5. 云计算

Python 是从事云计算工作的人员必须掌握的一门编程语言，云计算框架 OpenStack 就是由 Python 开发的，读者如果想要深入学习云计算框架 OpenStack 并进行二次开发，就需要具备 Python 操作技能。

6. 自动化运维

Python 是一门综合性语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，同时由于大数据时代的到来和人工智能的快速发展，自动化运维可能会替代人工运维。

而 Python 语言因其强大的第三方程序库，如 Fabric、Ansible 和 SaltStack 等，在系统运维方面有着非常大的优势。

7. 科学计算与数据可视化

自 1997 年起，美国国家航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）就大量使用 Python 进行各种复杂的科学计算，为 Python 积累了丰富的科学计算库。

并且 Python 和其他解释型语言（Shell、JavaScript、PHP）相比，在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以使 Python 开发人员高效编写科学计算程序。同时基于 Matplotlib、seaborn，Python又能用于方便地绘制图形，能更直观地展现数据。

8. 金融分析与量化交易

Python 拥有大量的金融计算库，并且可以提供 C++、Java 等语言的接口以实现高效率的分析，因此成为金融领域快速开发和应用的一门关键语言。

由于 Python 是开源的，因此降低了金融计算的成本，而且人们还可以通过广泛的社交网络获得大量 Python 用于金融的应用实例，极大地缩短了金融分析与量化交易的学习路线。

9. 机器学习与人工智能

机器学习和人工智能是当下较热门的话题，Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。

目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 公司的 TensorFlow 神经网络框架、Facebook（现更名为Meta）公司的 PyTorch 神经网络框架以及开源社区的 Keras 神经网络库等，都是用 Python 实现的。

Microsoft 公司的微软认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit，CNTK）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为一级语言进行支持。

Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。

随着“人工智能时代”的来临，Python是“人工智能时代头牌语言”这件事，几乎可以确定。