python是怎樣的編程語言？

Python 是一個高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。

Python 的設(shè)計具有很強的可讀性，相比其他語言經(jīng)常使用英文關(guān)鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結(jié)構(gòu)。

· Python 是一種解釋型語言： 這意味著開發(fā)過程中沒有了編譯這個環(huán)節(jié)。類似于PHP和Perl語言。

· Python 是交互式語言： 這意味著，您可以在一個 Python 提示符 >>> 后直接執(zhí)行代碼。

· Python 是面向?qū)ο笳Z言: 這意味著Python支持面向?qū)ο蟮娘L格或代碼封裝在對象的編程技術(shù)。

· Python 是初學者的語言：Python 對初級程序員而言，是一種偉大的語言，它支持廣泛的應(yīng)用程序開發(fā)，從簡單的文字處理到 WWW 瀏覽器再到游戲。

(https://www.runoob.com/python/python-intro.html)

主要用途

1、Web開發(fā)

提到web開發(fā)，大家腦海中閃現(xiàn)的一定是當前主流的開發(fā)語言Java,但你可能想不到的是python也可以做web開發(fā)，他由于開發(fā)迅速、部署飛快，變更起容易，代碼量小深受開發(fā)者的喜愛，并且還有強大的框架來進行web開發(fā)。最經(jīng)典的Django、Flask、Tornado，使程序員快速開發(fā)復雜的代碼和應(yīng)用，開發(fā)高質(zhì)量的web程序。我們的金主知乎、豆瓣、Google、YouTube等企業(yè)均將python作為主要的開發(fā)語言，怎么樣強大吧?。。?/p>

2、自動化運維

隨著公司的發(fā)展、業(yè)務(wù)需求的持續(xù)并快速的增長，往往一個運維工程師通常要管理成百上千臺服務(wù)器，運維工作變的重復、繁雜。那么將運維工作自動化，把運維工程師從服務(wù)器的管理中解放出來，讓運維工作變得簡單、快速、準確，這是使用python來做的持續(xù)高效的事，那么為什么選擇Python呢，一來，大部分的開源運維工具都是由純Python編寫的，如Celery、ansible、Paramiko、airflow等，二來，Python與其他語言相比，更加優(yōu)雅、明確和簡單。

3、數(shù)據(jù)分析/可視化

作為數(shù)據(jù)分析的一大利器--Python,除了自身語言簡潔高效易上手的優(yōu)點，還有許多強大的功能。

支持非常多的庫用于分析需求：Pandas：一個強大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集，基礎(chǔ)是 Numpy（提供高性能的矩陣運算）；可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導入數(shù)據(jù)；可以對各種數(shù)據(jù)進行運算操作，比如歸并、再成形、選擇，還有數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)加工特征。NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。NumPy 是一個運行速度非?？斓臄?shù)學庫，主要用于數(shù)組計算，包含：一個強大的N維數(shù)組對象 ndarray；廣播功能函數(shù)；整合 C/C++/Fortran 代碼的工具；線性代數(shù)、傅里葉變換、隨機數(shù)生成等功能。Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。 它可與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。 它也可以和圖形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

4、網(wǎng)絡(luò)爬蟲

瀏覽網(wǎng)頁時，發(fā)現(xiàn)好多對我們有用的數(shù)據(jù)，但怎樣從互聯(lián)網(wǎng)上抓取對于我們有價值的信息呢，這個時候我們需要一款利器—python，比如：豆瓣的推薦電影列表、社區(qū)留言、音樂軟件評論等

5、機器學習

機器學習是一類算法的總稱，這些算法企圖從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱含的規(guī)律，并用于預測或者分類，更具體的說，機器學習可以看作是尋找一個函數(shù)，輸入是樣本數(shù)據(jù)，輸出是期望的結(jié)果，只是這個函數(shù)過于復雜，以至于不太方便形式化表達，機器學習的算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、支持向量機及隨機森林，基本道理和上述相似，應(yīng)用場景很多：例如推薦系統(tǒng)、人臉識別及語音識別等。

對于機器學習庫和Python框架，scikit-learn和TensorFlow算是兩個比較熱門的。下面是scikit-learn中文學習網(wǎng)站，大家可以訪問學習