python是前端還是後端
python既可用於前端開發,也可用於後端開發。 Python是一種可用於前端和後端開發的電腦程式語言,是一種高階腳本語言,它結合了解釋、編譯、互動和物件導向的腳本;使用Python可進行Web應用開發,也可進行自動化運送維、人工智慧、網路爬蟲、科學計算等的開發。
本教學操作環境:windows7系統、python3版,DELL G3電腦
python既可用於前端開發,也可用於後端開發。
Python 是一種高階腳本語言,它結合了解釋、編譯、互動和物件導向的腳本。 Python 被設計為具有高度可讀性。與其他語言相比,經常使用英文關鍵字,以及其他語言中的一些標點符號。它具有比其他語言更獨特的語法結構。
Python 是一種可用於前端和後端開發的電腦程式語言。 python既可用於前端開發,也可用於後端開發;但python主要用於後端開發。
Python 特點:
易學:Python的關鍵字相對較少,結構簡單,文法明確,學習起來比較容易。
易於閱讀:Python程式碼定義的更清晰。
易於維護:Python 的成功在於它的原始碼相當容易維護。
豐富的標準函式庫:Python 的優勢之一是其豐富的函式庫、跨平台以及在 UNIX、Windows 和 Macintosh 上的良好相容性。
互動模式:互動模式的支持,你可以從終端輸入執行程式碼並獲得結果的語言,互動的測試和偵錯程式碼片段。
可移植:基於其開放原始碼的特性,Python已經被移植到許多平台。
可擴展性:如果你需要一段關鍵的程式碼跑得快,或者想寫一些不想打開的演算法,你可以用C或C 來完成那部分程序,然後從你的Python 程式。
Python的應用領域
1、Web應用開發
在Web開發領域,Python 絕對是一顆冉冉升起的新星。儘管 PHP、JS 目前依然是 Web 開發的主流語言,但 Python 上升勢頭非常猛勁。尤其隨著 Python 的 Web 開發框架逐漸成熟(例如 Django、Flask、Tornado、Web2py 等等),程式設計師可以更輕鬆地開發、管理複雜的 Web 程式。
圖1:Python Web 開發架構
舉個最直觀的例子,全球最大的搜尋引擎 Google,在其網路搜尋系統中就廣泛地使用了 Python 語言。另外,我們常造訪的集電影、閱讀、音樂於一體的豆瓣網(如圖 2 所示),也是使用 Python 開發的。
圖2:用Python 實現的豆瓣網
#不僅如此,全球最大的影片網站Youtube 以及Dropbox(一款網頁檔案同步工具)也都是用Python 實作的。
2、自動化運維
所謂自動化運維,其實就是利用一些開源的自動化工具來管理伺服器,例如業界流行的Ansible(基於Python開發),它能幫忙運維工程師解決重複性的工作。
Python 作為腳本語言,提供了許多方便與伺服器互動的軟體包,例如 Python 標準庫中包含了多個可用來呼叫作業系統功能的程式庫。
例如,透過 pywin32 這個軟體包,我們能存取 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows API;使用 IronPython,我們能夠直接呼叫 .Net Framework。
一般來說,Python 編寫的系統管理腳本,無論是可讀性,效能、還是程式碼重度和擴展性等方面,都要優於 shell 語言編寫的腳本。
3、人工智慧領域
人工智慧是當前非常火熱的一個研究方向,如果要評選目前最熱門、薪水最高的IT 職位,那麼一定非人工智領域的工程師莫屬。
人工智慧的核心是機器學習,機器學習的研究可分為傳統機器學習和深度學習,它們兩者被廣泛的應用於影像辨識、智慧駕駛、智慧推薦、自然語言處理等應用方向。
在眾多程式語言中 Python 絕對是人工智慧的首選語言,這是因為 Python 在機器學習和深度學習方面有著非常出眾的優勢。可以這麼說,人工智慧已經無法離開 Python 的支持,總結原因大致有以下幾點:
目前世界上優秀的人工智慧學習框架,例如Google 的TransorFlow(神經網路框架)、FaceBook 的PyTorch(神經網路框架)以及開源社群的Karas 神經網路庫等,都是用Python 實現的;
微軟的CNTK(認知工具包)也完全支援Python,而該公司開發的VS Code,也已經將Python 作為第一級語言支援;
Python 擅長進行科學計算和數據分析,支援各種數學運算,可以繪製出更高品質的2D 和3D 影像。
總之,AI 時代的來臨,使得 Python 脫穎而出,Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置,基本上無人可撼動!
4、網路爬蟲
Python 語言很早就用來寫網路爬蟲。 Google 等搜尋引擎公司大量使用 Python 語言編寫網路爬蟲。
從技術層面上將,Python 提供有許多服務於編寫網路爬蟲的工具,例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等,也提供了一個網路爬蟲框架 Scrapy。
5、科學計算
自 1997 年,NASA 就大量使用 Python 進行各種複雜的科學運算。
並且,與其它解釋型語言(如Shell、JS、PHP)相比,Python 在資料分析、視覺化方面有相當完善且優秀的函式庫,例如NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等,這可以滿足Python 程式設計師編寫科學計算程式的需求。
6、遊戲開發
很多遊戲都使用 C 編寫圖形顯示等高效能模組,而使用 Python 或 Lua 編寫遊戲的邏輯。與 Python 相比,Lua 的功能更簡單,體積更小;而 Python 則支援更多的特性和資料類型。
比如說,較出名的遊戲 Sid Meier's Civilization(文明,如圖 3 所示)和 EVE(星戰前夕)就是使用 Python 開發的。
圖3:用Python 做遊戲開發
除此之外,Python 可以直接呼叫Open GL 實作3D 繪製,這是高效能遊戲引擎的技術基礎。事實上,有許多 Python 語言實現的遊戲引擎,例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。
以上也僅是介紹了 Python 應用領域的“冰山一角”,其實,我們還可以用 PIL 和其他的一些工具進行圖像處理;用 PyRo 工具包進行機器人控製程式設計等等。有興趣的讀者,可自行搜尋資料詳細了解。
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