Python是一門腳本語言，因為能將其他各種編程語言寫的模塊粘接在一起，也被稱作膠水語言。強大的包容性、強悍的功能和應用的廣泛性使其受到越來越多的關注，想起一句老話：你若盛開，蝴蝶自來。
對于沒有女朋友打電話噓寒問暖的程序員同志來說，研究Python大概是填補內心空虛的一個好選擇，最近就有很多朋友來找小編咨詢Python的用途和未來發展方向……那干脆今天就和大家一起梳理一下Python語言到底能做哪些事~
1、WEB開發
在國內，豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基于Python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。
盡管目前Python并不是做Web開發的***，但一直都占有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的Web項目中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的“膠水”特性，很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發時的輕便快捷。
使用Python中的Flask搭建一個Web版的Hello world，也只需要幾行而已：
- from flask import Flask
- app = Flask(__name__)
- @app.route("/")
- def hello():
- return "Hello World!"
- if __name__ == '__main__':
- app.run()
除此之外，Python中還有大量“開箱即用”的模塊，用于與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個微信公眾號相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種服務器交互細節，專注于功能實現即能完成開發。
目前，國內的Python web開發主要有兩個技術棧：
a、Django
Django是一個高級的敏捷web開發框架，如果學會了，擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度，基于ruby的Ruby on rails顯然更快，但是Django有一個優勢就是性能優秀，更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社區Pinterest早期也是基于Django開發的，承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發一個網站，還能兼顧APP客戶端的API調用需求，Django是可以信賴的。
b、 Flask
相對于Django，Flask則是一個輕量級的web框架，Flask的***的優勢是性能優越，適合配合手機客戶端開發后臺API服務。國內基于Flask的Restful API服務這快很火，也是需求***的。知名的比如百度、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統的web網站，還是建議使用Django，Flask的優勢是后端、API，不適合構建全功能網站。
2、網絡爬蟲
網絡爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用采集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了。
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Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用于模擬HTTP請求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自動化分布式爬取任務的Scrapy，還是用于最簡化數據庫訪問的各種ORM，都使得Python成為數據爬取的***語言之一。特別是，爬取后的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網絡爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。
3、人工智能（AI)與機器學習
人工智能是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了***的潛力?，F在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什么呢？因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼，即可借助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什么框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯于數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
4、數據分析處理
數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對于數據科學家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。
其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。而后續復雜計算中，對接機器學習相關算法，或者提供Web訪問接口，或是實現遠程調用接口，都非常簡單。
- import seaborn as sns
- sns.set()
- # Load the example tips dataset
- iris = sns.load_dataset("iris")
- # Plot tip as a function of toal bill across days g = sns.lmplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species",
- truncate=True, size=5, data=iris)
- # Use more informative axis labels than are provided by default
- g.set_axis_labels("Sepal length (mm)", "Sepal width (mm)")
Python在數據分析處理中典型的應用量化交易，簡單來說就是說借助于強悍的數學模型數據分析來實現利益***化損失最小化，目前已經有許多很好的框架可以使用。
5、服務器運維及其它小工具
Python對于服務器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。
更有意思的是，Python社區的開發者們還制作了諸如itchat這樣的開發工具包，你大可以用微信來管理服務器或是各種服務的運行。想想看，一個微信機器人，能夠在出現異常時，又或者每天固定時刻匯報服務器或是程序運行情況，甚至包含用matplotlib/seaborn繪制的圖表，一目了然，而你對它發上簡簡單單一句話，即可完成對服務器的調整。
6、桌面程序
除此之外，Python也可以用于桌面軟件開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。Python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優雅，可以很輕松的開發界面復雜的桌面程序，并且能輕松實現跨平臺特性。
7、多媒體應用
可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理，還可以用Python生成動態圖表和統計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。
曾經為“阿貝斯(Abyss)”、“星際迷航(Star Trek)”、“Indiana Jones”等超級大片制作過特技和動畫的工業光魔公司(Industrial Light)就采用Python進行商業動畫制作。然而在很早以前，Python就是一種游戲編程的輔助工具，在《星球大戰》的制作中扮演了重要的角色，現在，完全可以通過Python寫出非常棒的游戲程序。
很多小白用戶已經迫不及待的開始編寫代碼，但是一個很現實的問題出現了，到時該用什么工具去寫代碼，既快速又好用，安裝方便,長的美觀大方(好像找媳婦，出了聊廳堂，進的聊廚房~~扯遠了).畢竟工欲善其事，必先利其器。修煉武功還是要選一個稱手的兵器，于是我整理了一些Python的開發工具并結合我自己的經驗，列出了2種***人氣的工具給大家參考
Python就像一本武林秘籍，想要修煉起來，一定要找一個順手的兵器，可以說挑選一個好的開發工具是極其重要的，一個好的IDE會幫助你方便地編寫Python程序，使你的編程更加舒適。
我用python已經有好幾年了，中間陸陸續續用過一些IDE，我覺得有2款神器是非常適合初學者的，用了之后感覺就像行云流水，愛不釋手，寫起代碼來非常的爽~~ 推薦給大家，不好勿噴
一個好的開發工具應該是德才兼備:長的要漂亮，功能要強大，使用要簡單，下面這2個都是這樣的爆款
1.Sublime Text:發燒友級
Sublime 一個字就是炫，非常的酷，用了之后視覺效果上非常享受的?，F在已經到Sublime Text3了.而且現在是非常流行的編輯器，基本上前端開發HTML、CSS、JS都用它。
***它非常簡潔，第二有龐大的插件庫，第三字體配色實在是太好看了(我用了這么多工具，眾里尋他千百度，驀然回首發現還是它的字體配色***看)
當然優點雖然很多，但也是有一些缺陷，就是交互不是特別的好，需要裝一些插件來彌補，一般來說python 開發必裝的有:
Package Control,Emmet,PyV8,SublimeREPL(終端的交互調試)，SublimeCodeIntel(代碼的提示)
2.Pycharm:專業級
如果說只能推薦一款python IDE,那么非Pycharm莫屬,因為它的功能非常強大，
而且很多功能(調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制)這些已經都已經內置了,不用另外安裝插件。最爽的是它的代碼跳轉非常實用，當你寫一個大幾千行的項目，里面的類，函數很多的時候，就需要它方便的跳轉.
而且這款神器結合了 Flask,Django,H5,AngularJS 都包含了。這樣對于web開發就不用再安裝其他的IDE了。
另外還有一個非常重要的功能就是支持代碼重構，相信資深碼農都知道代碼重構的重要性，我就不多說了。
以上2款是我強烈推薦的，工具一定要順手，當然公司也有大牛用vim，然后接了2個顯示器寫python,氣場強大.開發java的同學用慣了Eclipse,也許會說Eclipse+pydev也不錯
總之,開發工具仁者見仁智者見智，關鍵是自己喜歡，用的爽就好.
