導讀：本篇文章首席CTO筆記來給大家介紹有關python語言有多少計算生態的相關內容，希望對大家有所幫助，壹起來看看吧。
python的應用領域有哪些Python是壹門簡單、易學並且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完Python基礎用法之後，又會產生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之後能幹些什麽？以下是Python十大應用領域！
1.WEB開發
Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web服務器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Pythonweb框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
2.網絡編程
網絡編程是Python學習的另壹方向，網絡編程在生活和開發中無處不在，哪裏有通訊就有網絡，它可以稱為是壹切開發的“基石”。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網絡部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
3.爬蟲開發
在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網絡壹切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據采集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
4.雲計算開發
Python是從事雲計算工作需要掌握的壹門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。
5.人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智能算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。
6.自動化運維
Python是壹門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。
7.金融分析
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如“雙均線”、“周規則交易”、“羊駝策略”、“DualThrust交易策略”等。
8.科學運算
Python是壹門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。
9.遊戲開發
在網絡遊戲開發中，Python也有很多應用，相比於LuaorC++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述遊戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網遊項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10.桌面軟件
Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟件！
Python的主要應用領域有哪些
python主要應用領域：
1、雲計算：
PYTHON語言算是雲計算最火的語言，?典型應用OpenStack。
2、WEB前端開發
python相比php\ruby的模塊化設計，非常便於功能擴展；多年來形成了大量優秀的web開發框架，並且在不斷叠代；如目前優秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風格，開發效率高、易維護，與自動化運維結合性好。
python已經成為自動化運維平臺領域的事實標準；眾多大型網站均為Python開發，Youtube,?Dropbox,?豆瓣。
3、人工智能應用
基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智能學習框架如Google的TransorFlow?、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網絡庫Karas等是用python實現的。
甚至微軟的CNTK（認知工具包）也完全支持Python，而且微軟的Vscode都已經把Python作為第壹級語言進行支持。
4、系統運維工程項目
Python在與操作系統結合以及管理中非常密切，目前所有linux發行版中都帶有python，且對於linux中相關的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。
目前在幾乎所有互聯網公司，自動化運維的標配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經是事實標準的openstack就是python實現的，所以Python是所有運維人員的必備技能。
5、金融理財分析
量化交易，金融分析，在金融工程領域，Python語言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單，庫豐富，成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高於c,c++,java,尤其擅長策略回測。
5、大數據分析
Python語言相對於其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態，在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫（python數據分析棧：Numpy?Pandas?ScipyMatplotlipIpython）
並且還形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda，而且這幾年壹直在快速進化和完善，對傳統的數據分析語言如R?MATLAB?SAS?Stata形成了非常強的替代性。
參考資料：
除了matlab壹些專業性很強的工具箱無法被替代外，大部分功能都可以在python世界中找到相應的第三方庫，而且完全免費。matlab主要專註於工程和科學計算，但在文件管理，界面設計，通信方面就勉強。而python後來居上，可以輕易完成各種高級任務，隨著擴展庫的壯大，已經在向工業工程方面滲透。可以說在科學計算方面，兩者已經沒啥差距。
關於python的計算生態介紹有人說python除了不能生孩子，其他什麽都可以。這足以說明python有多強大，而python的強大離不開背後強大的計算生態。
python語言的用途？壹、Web開發
Python誕生時間比Web還早，由於Python是壹種解釋型的腳本語言，開發效率很高，所以非常適合用於Web開發，像Django和Flask這樣基於Python的Web框架，最近在Web開發中變得越來越流行。
二、網絡爬蟲
許多人喜歡編程的原因，網絡爬蟲是Python非常常用的壹個場景，帶動了整個Python語言的發展，現在使用Python收集網上的資源比以前容易多了，比如可以再各大網站爬取商品信息、爬取音樂某壹類歌曲的所有評論、按條件篩選獲得豆瓣的電影書籍信息並生成表格。
三、人工智能
是非常火的壹個方面，讓Python語言充滿了無限的潛力，並且Python非常適合人工智能領域，比如numpy、scipy可以做數值計算，sklearn做機器學習，pybrain做神經網絡，matplotlib將數據可視化，數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到了廣泛的支持和應用。
四、數據分析
Python有完備的生態環境，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都有成熟的模塊可以完成其功能，無論對於數據科學家還是對於數據工程師而言，都是十分便利的。
五、自動化運維
Python能滿足絕大部分自動化運維的需求，既能做後端C/S架構，還能用Web框架快速開發處Web界面，當開發者有能力做出壹套運維自動化系統的時候，自身的價值就會大大體現出來。
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