Python这么火，能干什么？这三大主要用途是你必须得知道的

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01 Web开发

Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。

这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。

主要区别

Flask：能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。

Django：提供了全面的体验：你可以获得管理面板、数据库接口、ORM(对象关系映射)以及开箱即用的应用程序和项目的目录结构。

如何选择

Flask：如果你关注的是经验和学习的机会，或者你想更多地控制使用哪些组件，比如你想使用哪些数据库以及如何与其进行交互。

Django：如果你关注最终产品，或者你正在研究一个简单的应用，比如新闻网站、网店或博客，并且你希望有单一实现的方式。

02 数据科学

数据科学，这里包括机器学习，数据分析和数据可视化。

1. 机器学习是什么

假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。

给出图2，希望程序能识别这是一张桌子。

机器学习算法的方式大致相同。

我们可以将相同的想法应用于：

• 推荐系统：比如YouTube，亚马逊和Netflix
• 人脸识别
• 语音识别
  

3. 数据分析和数据可视化

假设你在一家在线销售产品的公司工作。作为数据分析师，你会绘制这样的条形图。

从这张图中可以看到在某个周日，男性用户购买了400多件产品，女性用户购买了350件产品。

不止看周日的数据，还要看到一周的数据。从这张图表中可以看出，在不同的日子里这种差异比较一致。

从这个分析中你会得出结论：这种产品在男性中比在女性中更受欢迎。

但如果你看到像这样的图表呢？

4. 使用Python进行数据分析/可视化

进行数据可视化时，Matplotlib是非常热门的库。

Matplotlib很棒，因为：

• 容易上手
• seaborn等库是基于它的，学习Matplotlib可以帮助你以后学习其他库。
  

5. 如何用Python学习数据分析/可视化

你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后，学习统计学基础知识也将会很有帮助。

04 其他用途

1. 嵌入式应用

我不是这方面的专家，但我知道Python可以与Rasberry Pi一起用，在硬件爱好者中很流行。

2. 游戏开发

你可以用PyGame来开发游戏，但这并不是最受欢迎的游戏引擎。你可以用它来开发业余爱好项目，但如果你对游戏开发很认真，建议不要选它。

顺便说一下，Python不是编写后端代码的唯一选择，还有基于JavaScript的Node.js等选择。