Google、YouTube、Instagram、Reddit 和 Spotify 除了是世界上最受欢迎的一些软件服务之外，还有什么共同点？没错：他们都使用 Python。

Python无处不在。你甚至无法想象它有多宽。最重要的是，Python 易学、易读、易写。它还具有很高的开发速度，而不会影响可靠性或可扩展性。

由于对 Python 的高需求，它得到了很好的支持并且非常受欢迎。

但是 Python 到底是用来做什么的呢？Python 从哪项技术或业务中受益最多？如果您想进入以下任何一个领域，请考虑是否要选择 Python 来开发您的技术。

用于 Web 开发的 Python

在当前市场上，可能存在没有网站的业务。此外，这一趋势正在寻找越来越多令人印象深刻的 Web 应用程序，其中包括：

完美的移动和桌面版本

不对称布局

渐进式网络应用程序

综合动画

机器学习聊天机器人

今天，在构建（或可能重新构建）您的网站或 Web 应用程序时，选择正确的工具比以往任何时候都更加重要。

使用 Python 进行 Web 开发的好处

Python 有很多好处可以帮助您在 Web 开发中快速获得出色的结果：

1. Python 拥有大量的预构建库，可用于几乎所有内容。例如，用于科学计算、图像处理、数据处理、机器学习、深度学习等的库。

2- Python 代码由于其简单明了的语法而花费更少的时间来编写。正因为如此，用 Python 编写的代码可以非常好且快速地构建原型。

3- Python 加速商业项目的投资回报。这样做的原因与前一点类似：您可以更快地编写和发送代码。这对初创公司尤其重要。

1. Python 有一个内置的单元测试框架。这有助于您发送无错误代码。除了 Python 的标准功能外，其在 Web 开发中最重要的优势之一是提供的各种 Web 框架。

借助多种受支持的框架，您可以为任何项目找到正确的起点。Python 为您提供了自信地完成工作的工具：

快速且开箱即用的实施解决方案

需要很多专业微服务协同的解决方案

一个性能非常重要的程序

顶级 Python Web 框架

Django：Python 最广泛的 Web 框架 - 至少直到最近。Django 商标是完整的，因为它旨在提供在单个包中构建 Web 应用程序所需的所有工具。如果您的程序相对标准，这是一个不错的选择，因为它允许您搜索基础知识并更快地找到有效的解决方案。

Flask：相比 Django，Flask 更侧重于次要服务，这可能是其基于 JetBrains 的新人气第一的原因。与 Django 都在一个包中不同，Flask 更像胶水，允许您将库混合在一起。Flick 将自己投入到一种重复的方法中，“偶尔”添加新功能和服务。

Bottle：Bottle 是另一种框架，它倾向于忽略这样一个事实，即它用它可能需要的任何其他东西掩盖了用户。这个框架是轻量级的，除了标准 Python 库 (stdlib) 之外没有任何外部依赖项。非常适合原型制作、作为学习工具或用于构建和运行简单的个人 Web 应用程序。

Pyramid：Pyramid 的完美来自于之前两个框架?的遗产：Pylons 和 repoze.bfg.Now，它们现在已集成到 Pyramid 中。Pylons 是 Python 的顶级框架之一。Pyramid 相对于 Django 最重要的优势是非常容易定制，而 Django 更“周到”。这使得 Pyramid 成为可能更复杂的非标准项目的绝佳选择。

用于物联网 (IoT) 的 Python

根据您的观点，物联网可以有不同的理解。由于这种解释，假设我们谈论的是系统连接到 Internet 的嵌入式系统中的物理对象。

这些“对象”现在拥有自己的 IP 地址，并且可以使用网络远程或本地与其他“对象”通信。物联网经常参与涉及无线传感器网络、数据分析、网络物理系统、大数据和机器学习的项目。此外，物联网项目通常涉及实时分析和流程。

理想情况下，您用于 IoT 项目的编程语言应该已经是上述领域的强大选择，而且轻巧且可扩展。Python 非常符合这些标准。

在物联网中使用 Python 的优势

1. Python 的流行是一项重要的资产。该语言得到了一个庞大而有用的社区的支持，这导致了大量预先编写的库的创建以及工作解决方案的更容易实施和部署。

2- Python 是可移植的、可扩展的和嵌入式的。这使得 Python 独立于系统，并允许它支持市场上的许多计算机，无论体系结构或操作系统如何。

Python 非常适合管理和组织复杂的数据。这对于数据量特别大的物联网系统尤其有用。

4- 学习 Python 很容易，无需强迫您熟悉许多格式标准和选项。最直接的结果是更快的结果。

5- Python 代码由于其简洁的语法而紧凑且易于阅读。这在内存和计算能力有限的小型设备上很有用。此外，语法是 Python 日益流行的部分原因，并进一步加强了其社区。

1. Python 与科学计算的紧密联系为物联网的发展铺平了道路。如果社会科学家或生物学家想在实验室中为他或她的智能设备创建程序，他们会很乐意使用他们最喜欢的语言。在大多数情况下，这种语言将是 Python，因为这项技术已经成为科学计算。
2. Python 是树莓派的首选语言。这很重要，因为 Raspberry Pi 是市场上最受欢迎的微控制器之一。
3. Python 提供了简化 IoT 开发过程的工具，例如 webrepl。此选项允许您使用浏览器为 IoT 执行 Python 代码。此外，mqtt 消息传递协议允许您更新代码或配置。
4. 由于 Python 是一种解释性语言，因此您无需编译代码或刷写设备即可轻松测试您的解决方案。使用 C 程序，您必须在您的 PC 上编译代码，然后将其上传到您的“对象”。Python 允许你直接输入关于你的“对象”的解释器，这个实验让不同的解决方案更容易。
5. AWS 为 AWS IoT 提供 Python 开发工具包。现在就把它想象成美味蛋糕上的樱桃。

物联网中有哪些适用于 Python 的工具？

树莓派

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你在网上见过有趣的物联网项目吗？如果是这样，您可能已经看过 Raspberry Pi。

树莓派：

它很小（Raspberry Pi 3 为 85 毫米 56 毫米）。

消耗很少的能量。

配备 USB 端口、HDMI 端口、以太网端口和 Micro SD 支持。

最重要的是，该软件搭载了 Linux，这意味着它还使用 Python，使 Raspberry Pi 加密变得简单且便携。Raspberry Pi 是一款用途广泛的设备，您可以使用它来构建任何东西：媒体中心、操作系统游戏设备、延时摄影机、机器人控制器、FM 广播电台、Web 服务器、具有动作捕捉功能的系统安全性、Twitter 机器人、小型台式电脑。它也是最流行的编程教学工具之一。

Raspberry Pi 是一款用途极为广泛的设备，您可以使用它来制作任何东西：

媒体中心，

游戏机与操作系统的集成，

相机随着时间的推移，

控制器机器人

调频广播电台，

网络服务器，

带动作捕捉的安全系统，

推特机器人，

小型台式电脑。

它也是最流行的编程教学工具之一。

微Python

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说到物联网的 Python 解决方案，它并不比 MicroPython 小：一个在只有几平方英寸大小的屏幕上运行 Python 的小型微控制器。

该套件包含一个包，因此如果您刚开始使用 Python 开始物联网，则不再需要寻找更多。

MicroPython 最吸引人的特性之一是 WebREPL（读取-评估-打印循环），它类似于命令行，可通过网页访问。使用 WebREPL，您可以使用浏览器中的简单终端在 IoT 设备上运行 Python 代码，而无需串行连接。

为了使这笔交易更甜蜜，您不需要将电路板连接到 WiFi，因为它可以创建您自己的网络。

泽林斯

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Zerynth 被誉为“物联网和工业 4.0 中介”。

它为开发人员提供了完整的工具生态系统，包括 IDE、开发工具、实时 RTOS、设备管理器和用于监控和控制支持 Zerynth 的设备的移动友好型应用程序。

Zerynth 允许您使用 Python 或 C 和 Python 的组合编写文章，从而加速 IoT 开发。

您可以使用 Zerynth 对最流行的 32 位微控制器进行编程，将它们连接到云基础架构，并使用最新的无线固件版本运行您的设备。它也非常紧凑，只需要 60-80 KB 的闪存和 5-5 KB 的 RAM。

家庭助理

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Home Assistant 是一个用于智能家居自动化的开源 Python 项目。您可以将其安装在您的 PC 或 Raspberry Pi 上。

家庭助理自动工作；例如，它可以控制您家中的灯光并测量每个房间的温度。

此外，Home Assistant 兼容多种驱动程序和传感器。

用于机器学习 (ML) 的 Python

机器学习是软件开发领域的最新领域。由于其看似无限的可能性，它的受欢迎程度有规律且正确地增加。计算机可以主动学习而不是按照书面规则工作的想法非常令人兴奋。这提供了一种全新的解决问题的方法。

Python 处于机器学习的前沿。许多研究显然欢迎 Python 作为机器学习和数据科学最流行的语言。但这是为什么呢？Python的秘密是什么？

使用 Python 进行机器学习的优势

Python 是学习汽车的最佳方式有几个原因：

Python 语法高效准确；

Python 的入口点很低。

Python 可以很好地与其他编程语言集成。

但这是 Python 的另一个论点，它更多地是关于机器学习而不是其他任何东西：广泛的开源库支持。

用于机器学习的顶级 Python 库

Python以其众多的库而闻名，尤其是在数据科学方面。这是 Python 被视为机器学习解决方案的主要原因。以下是一些最流行的机器学习 Python 库。

scikit-学习

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Scikit-Learn 是用于机器学习的最著名的 Python 库。scikit-Learn 是使用 SciPy 和 NumPy 构建的，旨在与它们进行交互。开源，所有人都可以访问，并且可以在许多领域重复使用。

这个库有多种算法：分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。这些算法包括：支持向量机 (SVM)、随机森林、梯度提升、K-means 和 DBSCAN。

scikit-Learn 提供了选项，提供的数据挖掘和数据分析工具简单高效。

TensorFlow

TensorFlow 最初由 Google 工程师和研究人员开发，以满足他们对可以检测和训练神经网络以查找关系和模式的系统的需求。这个过程的设计方式与人类推理和学习的方式相同。

开源库的灵活、高性能架构使跨多个操作系统（从台式机到服务器集群再到移动设备）的数值计算变得容易。

TensorFlow 被 Uber、Dropbox、eBay、Snapchat 或可口可乐等公司使用。

学习

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Nilearn 是一个高级 Python 库，用于轻松快速地对神经成像数据进行统计学习。由于其先进的机器学习技术，例如模式识别或多元统计，该库从 scikit-learn 中学习。它的应用包括预测建模和连接分析。

特定领域特征的工程对于机器学习专业人士来说具有最高的 nilearn 价值。这意味着将神经成像数据塑造成适合统计学习或其他方法的特征矩阵。

米皮

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Mlpy 是一个高性能 Python 库，用于构建在 SciPy、NumPy 和 GNU 科学库之上的预测建模。它是多媒体和开源的。mlpy 提供了广泛的开创性方法来为有监督和无监督的问题提供解决方案。

在效率、模块化、可重复性、可维护性和可用性之间找到合理的折衷是 mlpy 的主要目标。

用于监督学习的 Python

监督机器学习是人工智能的应用之一。在监督学习中，算法从输出已知的标记数据集中学习。该组中的两种主要方法是分类和回归。

分类用于将数据分类为任意和离散的类并预测离散值，这有助于评估有效性或辅助医学诊断。

回归用于涉及连续数字的事项，包括需求和财务预测，以及房地产价格估计。这里的预测结果是数值估计。

分类和回归问题归功于大量的 Python 库，包括：

scikit-Learn（备份向量机、线性和二次判别分析、最近邻算法、简单贝叶斯分类器、决策树、集成方法等）；

TensorFlow；

凯拉斯；

火炬；

Caffe2（深度学习）；

XGBoost;

CatBoost;

LightGBM（倾斜助推器）。

用于强化学习的 Python

在没有监督的机器学习中，该算法依赖于它在访问未标记数据集后解决问题的能力，而无需训练指令和已知结果。

聚类和矩阵分解是机器学习的两种常用方法。这两种方法都经常用于客户和推荐人分类系统，基于对象属性之间的相似性，两种方法都用于对元素进行分组。

集群和推荐系统引擎中使用的一些最流行的库是：

惊喜（以邻居为中心的方法、SVD、PMF、SVD ++、NMF）

LightFM（组合隐藏表示与矩阵分解的描述）

Spotlight（使用 PyTorch 构建建议模型）

用于强化学习的 Python

强化学习算法学会在收到反馈后修改他们的行为以做出正确的决定。它们已经在自定进度的解决方案中进行了测试，包括视频游戏和交通灯控制系统。

强化学习的问题通常是具体的，找到解决方案可能非常具有挑战性。这些 Python 库可以帮助您：

Keras-RL（交叉深度提升学习）

TensorForce（用于应用强化学习的 TensorFlow 库）

（教练（NAF、DQN、DFP 和netlify其他）

用于金融科技的 Python

虽然 Python 可能不是一项新技术，但它在对冲基金和投资银行业中日益流行是最近的发展。但是 Python 是金融领域最快的语言这一事实??应该不足为奇。

如果您的公司想进入金融科技领域，您需要一种具有高性能、易于扩展和成熟的编程语言。您选择的技术堆栈还必须有现成的解决方案和许多库才能返回。这让 Python 和 fintech 有了很好的关系。

使用 Python 进行金融科技的优势

对冲基金和投资银行业长期以来一直认为 Python 是金融科技的理想选择，因为它满足了他们许多非常具体的需求：

创建风险管理和交易平台；

稍微解决速率问题；

使用丰富的 Python 库调整信息、适应和数据分析。

为什么为您的金融科技软件产品选择 Python？

金融科技属于 Python 的原因有很多：

简洁的语法：Python 代码非常容易理解，因为它看起来像真正的英语。这使开发人员可以快速学习并在短时间内掌握它。

快速上市：Python 是一种动态语言，比 Java 等静态语言进展更快。使用 Python 编写时，您需要的代码更少，从而可以更快地部署。

有用的库：Python 具有广泛的库，可用于广泛的用途。其中许多都非常适合金融科技和金融。

您需要算法交易库吗？试试 pyalgotrade。用于科学和技术计算的库？有 SciPy。小经济呢？检查 quantecon.py。您的任何问题都将在 Python 中得到解答。

最后一个字

Python 程序数量众多，并且有很多好处。非常适合许多其他事物，例如 Web 开发、物联网、机器学习、初创公司和金融科技。我们已经详细讨论了为什么 Python 适用于所有这些目的。但是，快速回顾一下：

由于其可读性和易用性，Python 允许您通过编写更快的代码来优化您的开发资源。

Python 具有清晰简单的语法，可让您轻松浏览代码。

Python 为您提供现成的和经过测试的框架和库，而不是从头开始构建您需要的一切；

Python 为各种教程和指南以及强大而蓬勃发展的爱好者社区提供了广泛的支持。

Python 被谷歌、YouTube 或 Reddit 等科技巨头使用，所以如果他们信任 Python，你就没有理由不信任它。