pythonai使用場景

A. python編程的應用場景在哪裡

bitTorrent BT, Zope... gentoo portage anaconda gnome下有一大把桌面程序是用python寫的

B. python的應用范圍有哪些

Python是一門簡單、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麼？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伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web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. 網路編程

網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、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，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步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一門編程語言，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. 人工智慧

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，各種人工智慧演算法都基於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是一門綜合性的語言，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」、「Dual Thrust 交易策略」等。

8. 科學運算

Python是一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、Enthought librarys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. 游戲開發

在網路游戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

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體！

C. Python+人工智慧為什麼越來越受歡迎

Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言。憑借著其語法簡潔清晰，簡單易學，具有豐富和強大的庫、開發速度快，規范的代碼等特性成為當下最受歡迎的編程語言。
並且，作為一種通用語言，Python幾乎可以用在任何領域和場合，角色幾乎是無限的。Python主要可以用來做一下幾方面：
1、Web應用開發
伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等；國外的Google、Dropbox等。
2、系統網路運維
在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
3、科學與數字計算
Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
4、3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。
5、圖形界面開發
Python可編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
6、網路編程
除了網路和互聯網的支持，Python還提供了對底層網路的支持，有易於使用的Socket介面和一個非同步的網路編程框架Twisted Python。
7、人工智慧
Python語言對於人工智慧來說是最好的語言。隨著人工智慧的普及，Python使用也會越來越廣泛。
Python應用廣泛，市場前景十分光明，人才需求大，這就是Python這么火的主要原因。

D. python為什麼適合用於人工智慧

Python藉助AI和數據科學，目前已經攀爬到了編程語言生態鏈的頂級位置，可以說Python基本上與AI已經緊密捆綁在了一起了。為什麼人工智慧開發要使用到python語言？小編認為基於以下幾個原因：
簡潔高效
Python作為一門編程語言，對於程序員來說，想要從事AI和機器學習相關的工作，Python是再合適不過的選擇。簡潔優美、開發效率高，Python語言已經得到了越來越多公司的青睞，很多公司都開始選用Python進行網站Web、搜索引擎、雲計算、大數據、人工智慧、科學計算等方向的開發。
可移植性強
Python希望看到一個更加優秀的人創造並經常改進。由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上。如果你小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼你的所有Python程序無需修改就可以在下述任何平台上面運行。
龐大的標准庫
Python既支持面向過程的函數編程也支持面向對象的抽象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他主要的語言如C++和java相比，Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程，標准庫確實很龐大。
有的語言過於依賴背後金主的商業支持，好的時候風光無限，一旦被打入冷宮，連生存下去都成問題。更多的語言，剛剛取得一點成功，就迫不及待的想成為全能冠軍，在各個方向上拚命的伸展觸角，特別是在增強表達能力和提升性能方面經常過分積極，不惜將核心語言改得面目全非，終將變成誰都無法掌控的龐然大物。
相比之下，Python 是現代編程語言設計和演化當中的一個成功典範。Python之所以在戰略定位上如此清晰，戰略堅持上如此堅定，歸根結底是因為其社區構建了一個堪稱典範的決策和治理機制。因此穩坐人工智慧語言頭把交椅Python也是實至名歸。

E. python為什麼是人工智慧首選

1、人生苦短，我用Python：簡單、高效、易入門
在討論為什麼選擇Python之前我們首先得知道Python是個什麼東西。Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。它的設計初衷就是優雅、明確、簡單。比起同樣是面向對象的Java語言，函數、模塊、字元串、數字對於Python來說全都是對象，而不像Java中還有基本類型一說。
有些小夥伴可能要問了，Python作為腳本語言，運行速度沒有Java和c++快，為什麼還要選擇Python。
人工智慧的核心計算全是C語言寫好的底層，Python只是寫邏輯。不是說C語言寫不了上層邏輯，只是代碼量太大，開發效率低。運行速度可以通過硬體升級來提升，但是開發速度卻不能通過堆人手來提升。對於目前人工智慧的應用來說，快速開發比快速執行更有效。
2、Python具有豐富而強大的庫，昵稱膠水語言
上面我們提到人工智慧真正的計算是依靠於C語言來完成的。要想編寫人工智慧的邏輯，就需要一個從其他語言到C語言的借口，Python是門檻最低最容易的。而且Python在歷史上也一直充當著科學計算和數據分析的重要工具的角色，有numpy這樣的基礎庫既減少了開發的工作量，也方便從業人員上手。
3、python應用領域廣泛，上天支持航天航空系統開發，下至小游戲開發，幾乎無所不能。
Python是通用語言，什麼地方都可以用，不過最佳應用場景是那些追求開發速度而不太在乎運行效率的地方。
Python現在最大的應用是web後台，然後還有linux系統管理，各種平台下快速原型開發，小工具編寫，或者作為粘合語言來調度其他語言寫的東西。
這里我們簡單舉幾個例子。
①web應用開發
伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。
②系統網路運維
在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
③3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等，對於想要進軍游戲行業的同學們，Python也是一個不錯的選擇。
4、2018IEEE Spectrum編程語言排行榜，Python徹底甩掉java，位居48種編程語言之首
Python不但雄踞第一，在綜合指數、用戶增速、就業優勢和開源語言單項中，全都霸佔榜首。開發人工智慧的人不一定都是非常專業的程序員，很多學術界和從事數據分析的人並不熟悉編程。如果說要選擇一門語言來入門編程，Python絕對是首選。
精簡了很多不必要的符號，便於閱讀理解，盡可能的接近自然語言，編程簡單直接，適合初學編程者。即使是非計算機專業的0基礎小白也可以分分鍾入門。這就是為什麼Python可以被這么多人選擇和喜愛的理由。
5、Python作為大中小教育編程語言首先入門語言，可謂上可直通人工智慧，下則對接初高中編程入門
Python作為一門編程語言，今年以來熱度和影響力持續上升，已經上升到了國家戰略的層面上。山東省在最新出版的小學信息技術六年級教材中加入了Python的內容；編程界也一直有傳言浙江省將對中學信息技術教材進行改動，VB已死，Python當立。
國家相關教育部門對於「人工智慧普及」格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智慧的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動「全民學Python」，從而進一步實現人工智慧技術的推動和社會人才結構的更迭。

F. 為何人工智慧(AI)首選Python

為何人工智慧(AI)首選Python？

讀完這篇文章你就知道了。我們看谷歌的TensorFlow基本上所有的代碼都是C++和Python，其他語言一般只有幾千行 。如果講運行速度的部分，用C++，如果講開發效率，用Python，誰會用Java這種高不成低不就的語言搞人工智慧呢？

Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具（MATLAB也能搞科學計算，但是軟體要錢，且很貴），從而積累了大量的工具庫、架構，人工智慧涉及大量的數據計算，用Python是很自然的，簡單高效。

Python有非常多優秀的深度學習庫可用，現在大部分深度學習框架都支持Python，不用Python用誰？人生苦短，就用Python。

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二、Python現狀與發展趨勢

python現在的確已經很火了，這已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 還各有機會，局面尚且不清楚，那麼三年之後，趨勢已經非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開源了 PyTorch 之後，Python
作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。

Python 已經是數據分析和 AI的第一語言，網路攻防的第一黑客語言，正在成為編程入門教學的第一語言，雲計算系統管理第一語言。

Python 也早就成為Web 開發、游戲腳本、計算機視覺、物聯網管理和機器人開發的主流語言之一，隨著 Python 用戶可以預期的增長，它還有機會在多個領域里登頂。

三、Python與人工智慧

如果要從科技領域找出最大的變化和革新，那麼我們很難不說到「人工智慧」這個關鍵詞。人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，上到谷歌、蘋果、網路等巨頭，下到各類創業公司，人工智慧已成為一個現象級的風口。短短幾年時間，圖片自動歸類、人臉識別已經成為非常通用的功能，自然語言作為一種交互方式正在被各種語音助理廣泛運用，無人車駕駛突飛猛進，AlphaGo戰勝圍棋冠軍，仿生機器人的技術迭代，未來幾十年的城市交通和人類的生活方式都將會被人工智慧所改變。

Python作為人工智慧首選編程語言，隨著人工智慧時代的到來，Python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，直接下載調用後，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，還有python的是可移植性、可擴展性、可嵌入性、少量代碼可以做很多事，這就是為何人工智慧(AI)首選Python。

G. Python的應用前景。

目前python被用的還是蠻多的，一些大公司如Google（實現web爬蟲和搜索引擎中的很多組件），Yahoo（管理討論組），NASA，YouTube（視頻分享服務大部分由Python編寫）等等對Python都很青睞。而國內的豆瓣可以說是給Python予千萬寵愛了，它的前台後台清一色的都是Python的身影。另外，我們計算機視覺這塊用的很頻繁的OpenCV也提供了Python的介面，網上還提供了不少Python的機器學習的庫（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一個知名的Python的庫theano，自然語言處理的庫NLTK。此外，Python為數學、科學、工程和繪圖等提供了有趣的標准庫（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python佔有的用戶群越來越廣。
通過網路大概了解了下python的應用領域，如：系統運維、科學計算、人工智慧、網路編程(如搜索引擎、爬蟲、伺服器編程)、web開發、雲計算系統、圖形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了「爬蟲」、「科學計算」和「圖形化」三個關鍵詞，簡單理解就是爬數據、分析挖掘和圖形展示。
Python的應用
在數據爬蟲方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模塊進行爬取想要的網站資料，如搜房、淘寶、京東、微信、今日頭條、中國知網、新浪、貼吧、金融界、電影論壇等等，真正的實現所見即所得。
在數據處理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模塊可以幫助你在計算巨型數組、矢量分析、神經網路等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以發揮出獨特的優勢。
在數據展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模塊可以生成相應的統計圖表或地圖等。另外，利用PyOpenGl模塊，可以非常迅速的編寫出三維場景。
總之是集數據採集、分析、挖掘及展示等功能於一體，典型的萬金油。另外，如果是專業學習python，真是工資高得讓人羨慕，具體多少就不說了，感興趣的可以去查查。

H. Python有哪些優勢為什麼是人工智慧的首選語言

python作為一門高級編程語言，它的誕生雖然很偶然，但是它得到程序員的喜愛卻是必然之路，Python入門簡單，相比於其他語言，初學者很容易入門，除此之外，Python還具有以下優點：
1. 簡單：Python奉行簡潔主義，易於讀寫，它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2. 免費：Python是開源軟體。這意味著你不用花一分錢便能復制、閱讀、改動它，這也是Python越來越優秀的原因——它是由一群希望看到一個更加優秀的Python的人創造並經常改進著的。
3. 兼容性：Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
4. 面向對象：Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。
5. 豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。
6. 規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。
7. 可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然後在你的Python程序中使用它們。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。
Python的學習強度相對於其他的一些編程語言普遍公認的簡單，0基礎也可輕松學會，而且發展前景好，在人工智慧、大數據、雲計算等領域均得到了廣泛的應用，且現階段人才緊缺，薪資普遍高於其他編程語言，因此，是IT轉型的好選擇！

I. python適合做人工智慧的編程語言嗎

非常適合，近幾年python的流行就是因為人工智慧的發展。

J. 學Python 真的能涉及AI領域嗎

不光Python，學Java、C#、C++之類的語言也都能涉及AI領域。
計算機領域就是這樣的，關鍵是演算法，只要有了演算法，就能用各種語言去實現，效果都是一樣的，差別在於工作量和運行效率。
現在的很多AI庫，核心代碼通常是用C/C++寫的，然後再為Python這類語言提供一些介面，然後就能在Python中調用這些功能了。之所以這么做，是因為C/C++性能好，Python使用方便，兩者結合，就能把事情做得又快又好。
但是有一點要注意，Python很有前途，但只會Python毫無前途，連工作都難找。