除了AI，你不該忽視Python這4大領域的應用！
藉著人工智慧的東風，Python在這兩年逐漸火了起來，Python在程式語言排行中的不斷攀升，不得不說有著人工智慧的很大功勞。憑藉Python簡潔易於上手的語法和豐富的擴充套件，Python在人工領域的應用越來越廣泛。
彷彿學了Python就會人工智慧，又彷彿要學習人工智慧就必須學習Python。
誠然，Python各種第三方機器學習、神經網路模組的誕生大大降低了對機器學習演算法、模型的建構、訓練和測試的難度。使得普通人通過簡單地呼叫模組的API就能夠實現可進行預測的某某神經網路。
但是Python不只是為了人工智慧而生，人工智慧也不只是Python的專屬。
Python從上個世紀90年代誕生至今，從玩具語言，到萬能語言。它所能帶給我們的，不僅僅是人工智慧的風口熱點，作為一門膠水語言，其在其他領域的發展和應用也十分顯著和高效，其中一些方面還能夠與人工智慧緊密地結合在一起。也值得我們去運用和了解。
如果僅僅侷限Python在人工智慧領域的應用，未免浪費了Python大好的生態環境。下面一起來了解一下，Python在其他4大領域的應用。
網路爬蟲——大資料時代，沒有資料怎麼行？
都說現在是大資料時代了，大資料，大資料，沒有海量的資料怎麼能夠稱之為大資料。
大資料的來源大概有這麼幾種：
● 企業內部原始積累資料。
經過長年累月的業務沉澱，企業內部的資料庫中積累的海量的資料可供應用；
● 外部採集資料
外部採集資料，通過各種軟體（八爪魚、火車頭等採集器）直接進行資料採集，或者使用各種程式語言編寫網路爬蟲進行資料採集。
說到使用程式語言編寫網路爬蟲，就不得不提到Python的簡便、高效和、強大了。在幾年之前，大多數網路爬蟲還是使用java進行編寫的，但是隨著Python生態的不斷壯大，其簡潔的語法搭配強大的功能，使得Python在編寫網路爬蟲有著得天獨厚的優勢。
從HTTP請求，到頁面資料解析，到資料儲存，甚至於其間的模擬登陸，驗證碼識別，代理IP使用，併發請求都能夠很好的進行處理。
Web開發——讓世界看到你的作品
雖說在Web開發領域，PHP佔了大頭，世界上絕大多數的網站都是使用PHP開發的，但是這也絲毫掩蓋不了Python在Web開發領域的光彩。
在Python中進行Web開發，主要依賴於各個Web開發框架，流行的有：
● 功能強大，採用MTV架構的Django框架；
● 輕量簡潔的Flask；
● 效能超群的tornado；
使用這些框架可以快速地根據自己的需求開發出一個合格的Web應用。小到個人部落格，大到商品化的產品，Python中的Web框架都能夠勝任。
，相較於其他的Python Web框架，Django有幾個顯著的特點吸引了我：
● 功能全面，不需要安裝其他的第三方模組進行基礎功能的應用；
● 順手的ORM，資料模型異常的強大和好用；
● 強大的後臺系統，自帶強大的後臺管理系統，一些不復雜的後臺管理都可以通過它來實現；
……
使用Django框架進行開發的Web應用中比較出名的有Instagram，一個國外的移動端照片視訊分享應用。其使用Django作為應用後端服務，支撐了7億的月活使用者。
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資料分析——看到資料的背後的真相
資料分析也是隨著大資料的概念再次興起的一個領域。有了大量的資料，自然需要對其進行資料清理、資料提取和資料分析。
在科學計算和資料分析領域，Python一直沒有缺席。在這些方面都有非常成熟的第三方模組和活躍的社群，使python成為資料處理任務的一個重要解決方案。
NumPy和Pandas等模組，為資料處理提供了非常大的便利。
matplotlib、pyecharts等模組也是非常優秀的資料視覺化模組。
Jupyter Notebook模組則為資料分析人員提供了一種全新的資料分析流。
很多人通過Python編寫爬蟲採集資料（影評、歌評，各種評）之後，直接就可以繼續使用Python的pandas模組分析採集下來的資料，並用諸多資料視覺化模組生成漂亮的報表和圖表。
GUI開發——向更多人分享你的程式設計成果
如果程式碼永遠都只是停留在程式碼層面，那麼其能夠實現的功能永遠都不方便傳播和供大多數人使用，所以將其通過桌面程式包裝出來，就很有必要。
比如我們使用Python寫了一個自動簽到小程式，寫了一個特定網站的採集程式，嗯，覺得很好用，想分享給同事、同學或者其他小夥伴。如何包裝這個程式，給他們都能使用呢，最好的做法還是編寫打包出GUI的圖形使用者介面桌面程式，直接將打包好的程式檔案傳送過去。既方便編寫者傳播，也方便使用者使用。
Python在編寫GUI程式方面，有多種選擇，都能夠實現不錯的功能。其中：
● Tkinter，是Python的內建模組，無需安裝第三方的模組，就可以使用，實現編寫一些簡單，互動不復雜的GUI程式。
● PyQt5/PySide2:，Qt的Python封裝包，功能強大，可編寫複雜的GUI程式。
● WxPython，是wxWidgets的Python封裝包，與PyQt5類似。
● Kivy，新興的跨平臺GUI開發模組，支援移動端的GUI開發。
最後
上面介紹了4個在日常使用Python中經常會涉及到的一些領域的應用。其實除此之外，還有很多領域都有Python的身影，比如 網路安全，滲透測試，自動化運維，等等 。
Python是一門膠水語言，這是它的劣勢，同時也是它的優勢，通過各種擴充套件，Python能夠實現絕大多數領域的應用。其作為一門通用性的程式語言，適合銜接不同的領域，實現所謂的 All in Python 。
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