Python 通常用于什么？

Python 几乎可以用于任何事情，从网络和软件开发到机器学习和人工智能（AI）。下面我们来看一个最常见的用例。

如果你运行它，你将会看到一些笑话，通常 Python 工程师无聊时会用来笑一笑。

言归正传，下面我们从一些领域来对 Python 的现状做介绍：

1.Web 和软件开发领域

Python 是一种用于 Web 和软件开发的流行语言，因为您可以在保证简洁、可读的代码基础上创建复杂的多协议的应用程序。事实上，一些最流行的应用程序都是用 Python 构建的。此外，Python 的开源社区为开发人员提供了大量的可重用代码、框架和支持。比如 Django，就是由一群经验丰富的开发人员设计的最常用的 Python 框架之一，旨在帮助其他人高效的进行应用程序的开发，解决可能阻碍他们推进项目的一些常见问题。

2.任务自动化

使用 Python 的一个重要好处是它能够自动执行一些流程化或者是重复的任务。使用 Python，您可以学习如何通过使用内置模块或从其健壮的库中预先编写的代码来实现任何事情的自动化。或者您也可以编写自己的自定义脚本来执行特定的操作。例如，您可以使用 “smtplib” 模块轻松地自动发送电子邮件，或使用 “shutil” 模块复制文件。Python 还拥有一组健壮的测试框架，这使它成为测试自动化的优秀语言。像 Pytest、Behave 和 Robot 这样的框架一样允许开发人员编写简单而有效的测试，以确保其构建的质量。

3.机器学习和大数据

这里有一个有趣的事实：Python 是数据科学和研究的首选语言。由于它的语法易于理解和适应性强，因此，几乎没有开发经验的人可以很容易地学习 Python，并使用它来操作数据，用于研究、报告、预测或回归分析等等。对于数据科学家来说，收集和解析数据是一项耗时的任务。而 Python 作为训练机器学习（ML）模型的主要语言之一，通过特定的算法，可以分析和识别这些模型数据中的特征，从而根据这些数据做出预测或决策。还可以基于以前的数据集进行不断优化调整，以应对新的变量。训练ML模型的数据科学家和开发人员经常使用一些库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等完成自动化的数据清洗、转换和可视化等功能。

4.金融或财务分析

与 Python 如何帮助数据科学家处理大型数据集类似， Python 在金融业被广泛用于快速执行复杂的计算。股票市场会产生大量的数据， Python 可以用来导入有关股票价格的数据，并通过算法生成策略来识别交易机会。该语言还可用于投资组合优化、风险管理、财务建模和可视化、加密货币分析，甚至欺诈检测。

5.人工智能

Python 也可以在一些最复杂的人工智能 （AI） 技术中用到，它实际上是人工智能的首选语言之一。Python 的简洁和可读代码允许开发人员创建一致、可靠的系统，它庞大的库提供了许多像 PyBrain 这样的框架，它为开发人员提供了机器学习任务强大的算法。此外， Python 的可视化功能可以帮助将这些 AI 或 ML 的大型数据集转换为可理解的图形或报告。有趣的是，人工智能研究实验室 OpenAI 正是利用 Python 框架 Pytorch 作为他们的深度学习的标准框架，而且用来训练它的人工智能系统。