python學來主要是做什麼的
在大多是人的眼中,python只是用來做網路爬蟲的。其實python有它的強大之處,今天我們來扒一扒python為什麼這麼火,它到底都能幹啥?
一張圖片看懂python主要應用領域:
1、雲端運算 PYTHON語言算是雲端運算最火的語言, 典型應用OpenStack。
2、WEB前端開發 python相比php\ruby的模組化設計,非常便於功能擴展;多年來形成了大量優秀的web開發框架,並且在不斷迭代;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,與自動化維運結合性佳。 python已成為自動化維運平台領域的事實標準;眾多大型網站皆為Python開發,Youtube, Dropbox, 豆瓣。
3、人工智慧應用 基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持,目前世界優秀的人工智慧學習框架如穀歌的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社群的神經網路庫Karas等是用python實現的。甚至微軟的CNTK(認知工具包)也完全支援Python,而且微軟的Vscode都已經把Python當作第一級語言來支援。
4、系統運維工程項目 Python在與作業系統結合以及管理上非常密切,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組可以使用,例如目前主流的自動化組態管理工具:SaltStackAnsible(目前是RedHat的)。目前在幾乎所有網路公司,自動化維運的標配就是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是所有維運人員的必備技能
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,生產效率遠高於c,c ,java,尤其擅長策略回測。
6、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數據分析堆疊:Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython),也形成了自己獨特的科學計算的Python發行版Anaconda,而且這幾年一直在快速進化和完善,對傳統的資料分析語言如R MATLAB SAS Stata形成了非常強的替代性。
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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

VS Code可以在Windows 8上運行,但體驗可能不佳。首先確保系統已更新到最新補丁,然後下載與系統架構匹配的VS Code安裝包,按照提示安裝。安裝後,注意某些擴展程序可能與Windows 8不兼容,需要尋找替代擴展或在虛擬機中使用更新的Windows系統。安裝必要的擴展,檢查是否正常工作。儘管VS Code在Windows 8上可行,但建議升級到更新的Windows系統以獲得更好的開發體驗和安全保障。

VS Code 可用於編寫 Python,並提供許多功能,使其成為開發 Python 應用程序的理想工具。它允許用戶:安裝 Python 擴展,以獲得代碼補全、語法高亮和調試等功能。使用調試器逐步跟踪代碼,查找和修復錯誤。集成 Git,進行版本控制。使用代碼格式化工具,保持代碼一致性。使用 Linting 工具,提前發現潛在問題。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。

VS Code 擴展存在惡意風險,例如隱藏惡意代碼、利用漏洞、偽裝成合法擴展。識別惡意擴展的方法包括:檢查發布者、閱讀評論、檢查代碼、謹慎安裝。安全措施還包括:安全意識、良好習慣、定期更新和殺毒軟件。
