Python的用途較為廣泛，筆者也會(huì)經(jīng)常接觸到各種與Python有關(guān)的項(xiàng)目，也算是一名忠實(shí)的開發(fā)者。能夠遇到關(guān)于Python用途的問題，也很樂意回答。Python這個(gè)概念非常大，它的定位是“計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言”，從它的特點(diǎn)來看，是一種“面向?qū)ο蟆钡恼Z(yǔ)言，同時(shí)也是一門“解釋型”語(yǔ)言。計(jì)算機(jī)的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言有很多，有最經(jīng)典的C，有同樣面向?qū)ο蟮腃++、Java、C#，還有適用于數(shù)據(jù)計(jì)算的R和簡(jiǎn)便易行的go。Python能夠從眾多編程語(yǔ)言中脫穎而出也是由其自身固有特點(diǎn)決定的。

首先，Python是一門解釋型語(yǔ)言意味著Python是比較容易入門的。Python的語(yǔ)法更接近英語(yǔ)的語(yǔ)法，通過解釋器執(zhí)行basic程序可以讓計(jì)算機(jī)讀懂指令。當(dāng)然，這樣對(duì)開發(fā)者而言，Python的程序代碼更好理解，但執(zhí)行代碼需要逐句翻譯，所以和C類語(yǔ)言相比也較為占用硬件資源。和MATLAB一樣，既然是解釋型語(yǔ)言，可以讓我們這樣不是非常精通計(jì)算機(jī)語(yǔ)言但需要在工作中處理數(shù)據(jù)的人來說，Python是做數(shù)據(jù)分析的一件利器。

強(qiáng)大而豐富的庫(kù)是Python的一大特點(diǎn)，其次就是對(duì)C類語(yǔ)言的粘合性強(qiáng)，這使得Python在數(shù)據(jù)處理方面能夠得心應(yīng)手。所以筆者首先要介紹的是Python的數(shù)據(jù)分析與處理功能。

1、數(shù)據(jù)分析與處理

通常情況下，Python被用來做數(shù)據(jù)分析。用C設(shè)計(jì)一些底層的算法進(jìn)行封裝，然后用Python進(jìn)行調(diào)用。因?yàn)樗惴K較為固定，所以用Python直接進(jìn)行調(diào)用，方便且靈活，可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)的需要靈活使用。Python也是一個(gè)比較完善的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)，其中matplotlib經(jīng)常會(huì)被用來繪制數(shù)據(jù)圖表，它是一個(gè)2D繪圖工具，有著良好的跨平臺(tái)交互特性。日常做描述統(tǒng)計(jì)用到的直方圖、散點(diǎn)圖、條形圖等都會(huì)用到它，幾行代碼即可出圖。我們?nèi)粘？吹降腒線圖、月線圖也可用matplotlib繪制。如果在證券行業(yè)做數(shù)據(jù)分析，Python是必不可少的。

再如Pandas也是Python在做數(shù)據(jù)分析時(shí)常用的數(shù)據(jù)分析包，也是很好用的開源工具。Pandas可對(duì)較為復(fù)雜的二維或三維數(shù)組進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)還可以處理關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，和R語(yǔ)言相比，data.frame計(jì)算的范圍要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于Pandas中的DataFrame的范圍，這也從另一個(gè)側(cè)面說明Python的數(shù)據(jù)分析功能要強(qiáng)于R。

除以上兩點(diǎn)之外，SciPy還可有解決很多科學(xué)計(jì)算的問題，比如微分方程、矩陣解析、概率分布等數(shù)學(xué)問題。

2、Web開發(fā)應(yīng)用

Python是Web開發(fā)的主流語(yǔ)言，但不能說是最好的語(yǔ)言。同樣是解釋型語(yǔ)言的JavaScript，在Web開發(fā)中應(yīng)用的已經(jīng)較為廣泛，原因是其有一套成熟的框架。但Python也具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。比如Python相比于JS、PHP在語(yǔ)言層面較為完備，而且對(duì)于同一個(gè)開發(fā)需求能夠提供多種方案。庫(kù)的內(nèi)容豐富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django和flask等?？梢哉f用Python開發(fā)的Web項(xiàng)目小而精，支持最新的XML技術(shù)，而且數(shù)據(jù)處理的功能較為強(qiáng)大。

3、人工智能應(yīng)用

在人工智能的應(yīng)用方面，筆者認(rèn)為還是得益于Python強(qiáng)大而豐富的庫(kù)以及數(shù)據(jù)分析能力。比如說在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方面，Python都能夠找到比較成熟的包來加以調(diào)用。而且Python是面向?qū)ο蟮膭?dòng)態(tài)語(yǔ)言，且適用于科學(xué)計(jì)算，這就使得Python在人工智能方面?zhèn)涫芮嗖A。雖然人工智能程序不限于Python，但依舊為Python提供了大量的API，這也正是因?yàn)镻ython當(dāng)中包含著較多的適用于人工智能的模塊，比如sklearn模塊等等。調(diào)用方便、科學(xué)計(jì)算功能強(qiáng)大依舊是Python在AI領(lǐng)域最強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。