导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python语言有多少计算生态的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python的应用领域有哪些
Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua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，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！
Python的主要应用领域有哪些
python主要应用领域：
1、云计算：
PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。
2、WEB前端开发
python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。
python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。
3、人工智能应用
基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。
甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。
4、系统运维工程项目
Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。
目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。
5、金融理财分析
量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。
5、大数据分析
Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）
并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。
参考资料：百度百科_Python
在科学计算方面具有强大计算生态的python可以替代matlab吗？请简要分析。
除了matlab一些专业性很强的工具箱无法被替代外，大部分功能都可以在python世界中找到相应的第三方库，而且完全免费。matlab主要专注于工程和科学计算，但在文件管理，界面设计，通信方面就勉强。而python后来居上，可以轻易完成各种高级任务，随着扩展库的壮大，已经在向工业工程方面渗透。可以说在科学计算方面，两者已经没啥差距。
关于python的计算生态介绍
有人说python除了不能生孩子，其他什么都可以。这足以说明python有多强大，而python的强大离不开背后强大的计算生态。
python语言的用途？
一、Web开发
Python诞生时间比Web还早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率很高，所以非常适合用于Web开发，像Django和Flask这样基于Python的Web框架，最近在Web开发中变得越来越流行。
二、网络爬虫
许多人喜欢编程的原因，网络爬虫是Python非常常用的一个场景，带动了整个Python语言的发展，现在使用Python收集网上的资源比以前容易多了，比如可以再各大网站爬取商品信息、爬取音乐某一类歌曲的所有评论、按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格。
三、人工智能
是非常火的一个方面，让Python语言充满了无限的潜力，并且Python非常适合人工智能领域，比如numpy、scipy可以做数值计算，sklearn做机器学习，pybrain做神经网络，matplotlib将数据可视化，数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到了广泛的支持和应用。
四、数据分析
Python有完备的生态环境，大数据分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python都有成熟的模块可以完成其功能，无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言，都是十分便利的。
五、自动化运维
Python能满足绝大部分自动化运维的需求，既能做后端C/S架构，还能用Web框架快速开发处Web界面，当开发者有能力做出一套运维自动化系统的时候，自身的价值就会大大体现出来。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python语言有多少计算生态的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python语言有多少计算生态的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
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