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小知識

Python簡單易學，入門門檻低，而且可以跨平臺使用，一處編寫處處運行，因此從開發者的視角來說非常高效 。
其穩定性和安全性也在大型實際項目上得到了驗證，一些著名的網站或客戶端應用都是用Python來實現的，例如 YouTube，豆瓣，BitTorrent 和 Dropbox等 。
Python的應用領域
1. Web開發
Python可以快速創建Web應用，這得益于其強大的基礎庫和豐富的網絡框架，例如著名的Django，Flask，Tonardo，Web.py 等 。
通過使用這些Web框架，我們開發Web網站會更加安全與便利，在天下武功唯快不破的時代，何樂而不為呢 。
2. 游戲開發
Python也能用來開發互動性的游戲 。PySoy可以提供3D引擎，而PyGame則可以提供了開發一款游戲的基本功能和庫支持 。例如 Civilization-IV，Disney’s Toontown Online，Vega Strike 等游戲都是通過Python來開發 。
在網絡游戲開發中，Python也有很多應用，相比Lua而言，Python 有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯 。
3. 機器學習與人工智能
機器學習和人工智能是當下最熱的話題，Python 在人工智能領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面，都是主流的編程語言 。原因至少有以下三點：
目前世界上優秀的人工智能學習框架，比如 Google 的 TransorFlow(神經網絡框架)、FaceBook 的 PyTorch(神經網絡框架)以及開源社區的 Karas 神經網絡庫等，都是用 Python 實現的;
微軟的 CNTK(認知工具包)也完全支持 Python，并且該公司開發的 VS Code，也已經把 Python 作為第一級語言進行支持 。
Python 擅長進行科學計算和數據分析，支持各種數學運算，可以繪制出更高質量的 2D 和 3D 圖像 。
如今AI 時代的來臨，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置，已經確定 。
4. 科學計算與數據可視化
自1997 年，NASA 就大量使用 Python 進行各種復雜的科學運算，為 Python 積累了豐富的科學運算庫 。
并且，和其它解釋型語言(如 shell、js、PHP)相比，Python 在數據分析、可視化方面有相當完善和優秀的庫，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，這可以滿足 Python 開發者高效編寫科學計算程序 。
同時基于Matplotlib，Seaborn，又能方便繪制圖形，能讓數據可以更直觀的表現 。
5. 桌面軟件
Python可用于桌面應用程序編程 。它提供了可用于開發用戶界面的庫，如Tkinter，wxPython和pyQT等，可用于在多個平臺上創建桌面應用程序 。

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6. 網絡爬蟲
在爬蟲領域，Python非常強大，將網絡一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據采集以及處理 。
現在已經有非常成熟的爬蟲工具和框架，如Requests，Scrapy, pySpider等 ?？梢岳盟鼈兏咝У臉嫿ňW絡爬蟲，獲取需要的數據 。
7. 云計算
Python是從事云計算工作必需掌握的一門編程語言，目前很火的云計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習并進行二次開發，就需要具備Python的技能 。
8. 金融分析與量化交易
Python擁有大量的金融計算庫，并且可以提供與C，Java等語言的接口以實現高效率的分析，成為金融領域快速開發和應用的一種關鍵語言，由于它是開源的，降低了金融計算的成本，而且還通過廣泛的社交網絡提供大量的應用實例，極大的縮短了金融量化分析的學習路徑 。
9. 物聯網
Python在嵌入式領域的應用使得Python語言打通了整個物聯網開發體系，從設備、網絡、平臺到分析和應用，整個物聯網開發體系都可以采用Python語言來完成功能開發，在5G通信的推動下，未來Python在物聯網領域的應用前景也非常值得期待 。

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