淺談對Python的理解和應用

陳超

Python的用途較為廣泛，適用于網站、桌面應用開發，自動化腳本，復雜計算系統，科學計算，生命支持管理系統，物聯網，游戲，機器人，自然語言處理等很多方面。而且，既使對于那些從沒有開發經驗的人來講，Python的代碼也是簡潔易懂的。從商業角度來看，需要的成本降低，程序員的效率提高。

一、python是什么編程語言

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮著越來越大的作用。首先，Python是一門解釋型語言意味著Python是比較容易入門的。Python的語法更接近英語的語法，通過解釋器執行basic程序可以讓計算機讀懂指令。當然，這樣對開發者而言，Python的程序代碼更好理解，但執行代碼需要逐句翻譯，所以和C類語言相比也較為占用硬件資源。和MATLAB一樣，既然是解釋型語言，可以讓我們這樣不是非常精通計算機語言但需要在工作中處理數據的人來說，Python是做數據分析的一件利器。

二、Python的特點

1.高級語言：當你用Python語言編寫程序的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

2.可移植性：由于它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工作在不同平臺上）。如果你小心地避免使用依賴于系統的特性，那么你的所有Python程序無需修改就幾乎可以在市場上所有的系統平臺上運行。

3.可擴展性：如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然后在你的Python程序中使用它們。

4.可嵌入性：你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。

三.Python的應用領域

強大而豐富的庫是Python的一大特點，其次就是對C類語言的粘合性強，這使得Python在數據處理方面能夠得心應手。

1.數據分析與處理

通常情況下，Python被用來做數據分析。用C設計一些底層的算法進行封裝，然后用Python進行調用。因為算法模塊較為固定，所以用Python直接進行調用，方便且靈活，可以根據數據分析與統計的需要靈活使用。Python也是一個比較完善的數據分析生態系統，其中matplotlib經常會被用來繪制數據圖表，它是一個2D繪圖工具，有著良好的跨平臺交互特性。日常做描述統計用到的直方圖、散點圖、條形圖等都會用到它，幾行代碼即可出圖。我們日常看到的K線圖、月線圖也可用matplotlib繪制。如果在證券行業做數據分析，Python是必不可少的。

再如Pandas也是Python在做數據分析時常用的數據分析包，也是很好用的開源工具。Pandas可對較為復雜的二維或三維數組進行計算，同時還可以處理關系型數據庫中的數據，和R語言相比，data.frame計算的范圍要遠遠小于Pandas中的DataFrame的范圍，這也從另一個側面說明Python的數據分析功能要強于R。

除以上兩點之外，SciPy還可有解決很多科學計算的問題，比如微分方程、矩陣解析、概率分布等數學問題。

2.Web開發應用

Python是Web開發的主流語言，但不能說是最好的語言。同樣是解釋型語言的Java，在Web開發中應用的已經較為廣泛，原因是其有一套成熟的框架。但Python也具有獨特的優勢。比如Python相比于JS、PHP在語言層面較為完備，而且對于同一個開發需求能夠提供多種方案。庫的內容豐富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django和flask等。可以說用Python開發的Web項目小而精，支持最新的XML技術，而且數據處理的功能較為強大。

3.人工智能應用

在人工智能的應用方面，得益于Python強大而豐富的庫以及數據分析能力。比如說在神經網絡、深度學習方面，Python都能夠找到比較成熟的包來加以調用。而且Python是面向對象的動態語言，且適用于科學計算，這就使得Python在人工智能方面備受青睞。雖然人工智能程序不限于Python，但依舊為Python提供了大量的API，這也正是因為Python當中包含著較多的適用于人工智能的模塊，比如sklearn模塊等等。調用方便、科學計算功能強大依舊是Python在AI領域最強大的競爭力。

四、結論

Python的定位是“優雅”、“明確”、“簡單”，所以Python程序看上去總是簡單易懂，初學者學Python，不但入門容易，而且將來深入下去，可以編寫那些非常非常復雜的程序。

開發效率非常高，Python有非常強大的第三方庫，基本上你想通過計算機實現任何功能，Python官方庫里都有相應的模塊進行支持，直接下載調用后，在基礎庫的基礎上再進行開發，大大降低開發周期，避免重復造輪子。

[1] 《Python程序設計與算法基礎教程》. 江紅，余青松 主編. 清華大學出版社. 2018

[2] 《Python成型設計案例教程——從入門到機器學習》. 張思民 編著. 清華大學出版社. 2018

[3] 基于Python的網絡爬蟲技術研究[J]. 王碧瑤. 數字技術與應用. 2018.05