基于Python語言編程特點及應用之探討

◆葛書榮

基于Python語言編程特點及應用之探討

◆葛書榮

（陜西省安康職業技術學院 陜西 725000）

Python語言是一種面向對象的計算機程序設計語言，其編程語言靈活，功能強大，最大的特點是代碼簡練整齊，優雅干凈，并且擁有非常豐富的跨平臺的標準庫和第三方庫。Python的關鍵詞較少，縮進格式不僅帶來了閱讀上的便捷，也有利于程序的進一步訂正修改。目前正處在大數據的時代，而Python站在了人工智能和大數據的風口浪尖上，因其眾多的標準庫以及方便性，能更加方便快捷地實現高階算法。本文將從Python語言的編程特點與其應用出發，深化學習者對Python語言的認識。

Python；編程特點；應用；大數據

1 引言

Python是由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum于1990 年代初設計。相較于語法結構復雜的傳統編程語言如C、C++、java而言，Python語言的解釋性和交互性十分強大，在實際編程工作中十分便捷。Python作為腳本語言，擁有廣泛的場景運用，無論是基礎的程序處理、數據爬蟲，還是Web開發以及游戲設計的運用，Python的開發效率都非常高。

2 Python編程特點

2.1 Python的簡潔性

對于一個良好的Python程序而言，閱讀方便是其很重要的一個特點，就像在閱讀一段嚴格要求層級的論文稿件一樣。在使用的過程中不必注重語言本身，而是更關心如何解決問題，對于學習者而言更能直接培養編程邏輯思維。

2.2 面向對象

Python包括面向過程與面向對象。面向對象，是通過定義出函數與數據的名稱，把事物對象化，方便使用者再次調用。而面向過程是以過程為中心，思考出每一個步驟，用函數逐一實現。Python的簡潔性使其能夠非常方便快捷地實現面向對象和面向過程編程[1]。

2.3 可移植性

Python能夠在眾多平臺上運行，這是因為其開源的特性。只要能夠仔細地避免過度依賴系統，那么在眾多平臺上運行Python程序，是沒有沒問題的。這些平臺常見的包括了Windows、Linux、Android平臺等等。

2.4 解釋性

計算機不能夠直接理解高級語言，必須通過編譯性語言。例如C或者是C++語言寫出來的程序，它們可以將源文件里的語言通過編譯轉到計算機能夠理解的機器語言。而Python有一個非常優越的特點，即用Python編寫的程序可以直接由內在的解釋器將源文件轉為字節碼的中間形式，再轉化為計算機能夠理解的機器語言，而不需要編譯為二進制的代碼[2]。

2.5 開源性

Python的代碼是開源的。使用者可以從GitHub或是其他社區中下載軟件的源代碼，將它進行任意刪減增加的改動，也可以將其中一部分用于軟件開發中。Python是FLoss之一，FLOSS的理念是將知識進行共享，希望有非常多優秀的人加入Python，讓Python變得更加優秀。

3 Python應用分析

3.1 Web應用開發

在Web應用開發中，Python應用的非常高，其中有很多Web框架，如Django，TurboGears等，可以讓使用者輕松地創建與管理Web應用程序。面對數量如此之多的框架，人們可能會不知作何選擇，但是在實際應用上，框架與框架有很多類似的地方，代碼之間也可以重復利用。

Web應用開發包括了桌面應用程序開發，Web應用程序開發，Web前端開發以及Web后端開發。今天的網絡發展隨處可見，互聯網也不斷更迭，但這也是未來桌面應用程序和網絡程序發展的最大趨勢。這將是技術性的。科學技術是改變生活方式技術的首要原因。

3.2 科學計算

Python在處理科學計算方面有著十分高的效率。相較于Matlab而言，隨著Numpy、Pandas、Matplotlib等標準庫的開發，Python不僅編程代碼簡單易懂，而且還能簡單繪制出高質量的數據分析圖像。除了在科學計算中，在云計算、人工智能以及數據處理等方面都有著十分廣泛的運用。它已經逐漸成為各大理工類學科甚至是文史類學科領域的科研計算工具[3]。

（1）NumPy

Numpy是Python的開源數值計算擴展。這個工具庫能夠非常方便以及快速地處理大型矩陣，使得其在進行多維數組的操作時能夠大大減少所耗時間，而且比Python的嵌套列表結構要高效得多。另外，在數組的操作中，numpy能夠提供大量的數學函數庫，使用者只需簡單調用就能夠實現復雜的數學功能。對于數值編程功能而言，如矩陣數據計算、3D圖像矩陣處理以及精密的數字處理等，處理起來也是十分方便。

（2）Matplotlib

Matplotlib是Python中最著名的繪圖庫。Matplotlib能夠在Python上繪制二維圖形，類似于基于Python的MATLAB圖表繪制系統。開發者可以僅僅使用幾行代碼，便可以生成直方圖、散點圖、動態圖表等。它擁有一套與Matlab類似的命令，所以在進行出圖時十分地方便。在GUI應用中也可以將繪圖控件插入其中。通常使用Numpy或者其他標準庫處理大量數據時，需要將數據可視化，增加研究結論的可視性與其美觀性，讓人能夠更加直觀了解到數據的分布、趨勢以及其變化等等。

Python在科學計算中的運用十分便捷，例如在3D的坐標下畫出網絡圖，其代碼在下方，結果如圖1所示。

圖1 3D作圖

from mpl_toolkits．mplot3dimportaxes3d

import matplotlib．pyplot as plt

import numpy as np

fig = pit．figure（）

ax = fig．Add_subplot（111，projection= ‘3d’）

X，Y，Z = axes3d．get_test_data（0．2）

ax．plot_wireframe（X，Y，Z）

pit．show（）

Python簡潔的代碼與其動態代碼的特性給其帶來了非常明顯的優勢。它在科學計算上的運用已經十分廣泛，并且在云計算方面也有自己的計算特點。因此在科學計算時可以更多地重視Python的運用，發揮其在科研領域的價值。

3.3 人工智能

自從2016年Alphago在人機互動圍棋比賽中的表現以來，AI掀起了一股新的熱潮，在這之后Ai技術發展突飛猛進。技術的發展到成熟的應用用了短短不到幾年。人工智能的實現主要是通過機器學習算法，它涉及概率論、統計學、凸分析等學科，是人工智能的核心。機器通過分析大量數據來學習。例如，只需要輸入大量的貓和狗的圖片給機器進行學習，它們可以通過圖片進行練習來總結和識別特定的目標，最終將任何一張圖片送給模型學習，模型都能夠分辨出是不是貓或者狗。

人工智能在實際生活中有十分多的應用場景。

（1）自動駕駛：近年來，無人駕駛成為了一門熱門話題，許多的研究所都投入了對自動駕駛的研究，甚至在許多地區已經有自動駕駛的打車公司開始運營，如百度自動租車服務在2020年宣布開始在北京全面開放。百度曾推出了“百度無人駕駛汽車”的研發計劃，其自主研發的無人駕駛汽車阿波羅也出現在2018年央視春節聯歡晚會上。

（2）人臉識別：也稱人像識別、面部識別，是一種基于人臉信息特點來進行身份確認的生物識別技術。人臉識別技術是計算機視覺里的熱門研究領域，主要由人臉檢測和人臉識別兩個環節組成，其中也集成了人工智能、機器學習、深度學習等專業技術。在20世紀60年代到20世紀80年代之間，人臉識別技術從研究開始，到計算機技術和光學成像技術的不斷發展，人臉識別技術水平得到不斷提高。在20世紀90年代后期，人臉識別技術進入初級應用階段。目前，人臉識別技術已經深度普及到了日常生活中，生物識別技術不僅方便了整個社會，也促進了技術的不斷更新。

4 結語

綜上所述，本文從五個方面探討了Python語言的五大特點以及三大場景應用。Python自1991年開始，其動態編程語言的特點讓其在今天廣受歡迎。Python的魅力來源于其根據信息化對最新領域的快速應用，發展至今，在醫學、工學、理學、生物等研究領域中，Python都有著出色的應用。在這個技術更迭以及互聯網信息高速發展的時代，像Python這樣開源性強，簡潔性高，并且擁有大量標準庫的編程語言能夠引導人們更加方便快捷、直接深入地探索科學中的未知領域。

[1]裘鍇. Python語言編程在計算機理論教學上的應用探索[J]. 納稅，2017，000（021）：188-188.

[2]謝生鋒. 基于Python的動態語言特點探討[J]. 電腦知識與技術，2017（33）：131-132.

[3]姚建盛，李淑梅. Python在科學計算中的應用[J]. 數字技術與應用，2016（11）：76-76.

[4]肖旻，陳行. 基于Python語言編程特點及應用之探討[J]. 電腦知識與技術，2014（34）：8177-8178.