现实世界中最令人着迷的 12 个 Python 应用程序 [2022]

众所周知，Python 是编码和数据科学社区中最流行的编程语言之一。 但是你有没有想过为什么 Python 如此受欢迎？ Python 在全球范围内取得成功和成名的秘诀是什么？

我们将在一行中为您提供答案——Python 是所有顶级编程语言之一！

无论您的开发和数据科学需要什么，您都可以命名 - Python 可以处理它。 Python 是一种开源的、高级的、通用的编程语言，它结合了面向对象、结构化和函数式编程的特性。

早在 1989 年由 Guido Van Rossum 创建，Python 强调 DRY（不要重复自己）原则，这增强了 Python 代码的可读性。 Python 强大的字符串操作、大量用户友好的库和简单的 shell 访问使其成为快速自动化重复任务的有用工具。

虽然 Python 的简单语法允许编写可读代码，但可以进一步应用于复杂的软件开发过程，以促进测试驱动的软件应用程序开发、机器学习和数据分析。 Python 可以在所有主要操作系统上运行，包括 Windows、Linux 和 iOS。

由于它在跨平台操作系统上运行，Python 可用于开发大量应用程序，包括 Web 应用程序、游戏应用程序、企业级应用程序、ML 应用程序、图像处理、文本处理等等。

但除了与生俱来的简单性和多功能性之外，让 Python 脱颖而出的是其种类繁多的库和包，可以满足广泛的开发和数据科学需求。

是什么让 Python 成为“最佳中的佼佼者”？

以下是 Python 的一些最值得注意的特性，使其成为所有技能水平的专业人士的绝佳工具：

Python = 简单

这一点我们怎么强调都不为过，但是 Python 不仅易于学习，而且易于使用和实现。 使用类似于英语的语法，您可以在几天内掌握 Python 编码的精髓。 此外，Python 是动态类型的，这使得缩进是强制性的，从而增强了它的可读性。

它是一种开源语言

您无需支付安装和使用 Python 的费用——它是开源的。 这意味着 Python 的源代码可以免费向公众开放。 可以从 Python 的官网下载。 不仅如此，Python 还支持FLOSS（自由/自由和开源软件）模型，这意味着您还可以对其进行更改和分发。 这允许 Python 社区对其进行调整并不断改进其功能。

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它是一种高级语言

由于 Python 是一门高级语言，你不需要记住它的系统架构，也不需要执行内存管理。 此功能有助于 Python 的用户友好性。

它被解释为

与 C++ 和 Jave 等编译语言不同，您必须编译代码然后运行它，Python 是一种解释性语言。 这意味着 Python 不是一次执行所有源代码，而是逐行执行它。 这使得调试 Python 代码变得更容易，因为您可以在编写代码时进行调试。

它既是面向对象的又是函数式的

面向对象的编程语言可以对现实世界的数据进行建模，而函数式语言则侧重于函数（可重用的代码）。 Python 支持面向对象和函数式编程特性。 此外，与 Java 不同，Python 支持多重继承。

它是便携式的

Python 具有可移植性且高度灵活，这意味着为 Windows 机器或 Linux 机器编写的 Python 代码也可以在 iOS 上运行，反之亦然——您无需对代码进行任何更改。 因此，使用 Python 无需为不同的机器编写不同的代码（只需确保 Python 代码中没有系统相关的功能）。

它是可扩展和可嵌入的

Python 是一种可扩展的语言，因为它允许您使用其他编程语言（例如 C++）编写 Python 代码的特定部分。 同样，您也可以将您的 Python 代码嵌入到其他语言的源代码中。 这允许您将 Python 的脚本功能集成到用另一种语言编写的代码中。

它带有大量的图书馆

下载 Python 时，您将自动下载大量 Python 库。 这些库是内置的，因此您不必为每一件事编写单独的代码。 Python 具有用于 Web 浏览器、线程、数据库、正则表达式、图像处理、文档生成、单元测试、CGI、电子邮件等的库和包。

现在我们已经详细讨论了 Python 是多么伟大的工具，让我们来看看 Python 的12 个实际应用程序。

Python 的 12 个实际应用

1. 网页开发

在 Web 开发方面，Python 应该是您的首选工具。 为什么？

这是因为 Python 为 Web 开发提供了许多选项。 例如，您有 Django、Pyramid、Flask 和 Bottle 用于开发 Web 框架，甚至是 Plone 和 Django CMS 等高级内容管理系统。 这些 Web 框架包含标准库和模块，可简化内容管理、数据库交互以及与 HTTP、SMTP、XML、JSON、FTP、IMAP 和 POP 等互联网协议的接口等任务。

Python Web 框架以其安全性、可扩展性和灵活性而闻名。 除此之外，Python 的 Package Index 还附带有用的库，例如 Requests、BeautifulSoup、Paramiko、Feedparser 和 Twisted Python。

2. 游戏开发

正如我们之前提到的，Python 加载了许多有用的扩展（库），这些扩展对于开发交互式游戏非常有用。 例如，像 PySoy（支持 Python 3 的 3D 游戏引擎）和 PyGame 等库是两个广泛用于游戏开发的基于 Python 的库。 Python 是流行游戏的基础，例如战地 2、Frets on Fire、坦克世界、迪士尼的 Toontown Online、Vega Strike 和 Civilization-IV。

除了游戏开发之外，游戏设计师还可以使用 Python 开发工具来简化特定操作，例如关卡设计或对话树创建，甚至可以使用这些工具以主要游戏引擎可以使用的格式导出这些任务。 此外，Python 被许多游戏引擎用作脚本语言。

3. 科学和数值应用

由于其庞大的库库，Python 已成为科学和数值计算的重要工具。 事实上，Python 为处理计算和科学数据处理的应用程序提供了框架。 FreeCAD（3D 建模软件）和 Abaqus（有限元方法软件）等应用程序是用 Python 编码的。

一些用于科学和数值计算的最有用的 Python 包包括：

• SciPy（科学数值库）
• Pandas（数据分析库）
• IPython（命令外壳）
• 数值 Python（基本数值包）
• 自然语言工具包（数学和文本分析）

4.人工智能和机器学习

AI 和 ML 模型和项目本质上不同于传统的软件模型。 当我们谈论 AI/ML 项目时，所使用的工具和技术以及所需的技能与传统软件项目开发中使用的完全不同。 AI/ML 应用程序需要一种稳定、安全、灵活的语言，并配备能够处理此类项目的各种独特要求的工具。 Python 具有所有这些品质，因此，它已成为数据科学专业人士最喜欢的语言之一，Python 是数据科学课程中的必备工具。

Python 的简单性、一致性、平台独立性、丰富的资源库集合和活跃的社区使其成为开发 AI 和 ML 应用程序的完美工具。 一些用于 AI 和 ML 的最佳 Python 包是：

• 用于高级计算的 SciPy
• 用于通用数据分析的 Pandas
• Seaborn 用于数据可视化
• 用于机器学习的 Keras、TensorFlow 和 Scikit-learn
• 用于高性能科学计算和数据分析的 NumPy

除了这些库之外，还有其他基于 Python 的库，例如 NLTK、Caffee、PyTorch 和 Accord.NET，它们对 AI 和 ML 项目很有用。

5.桌面界面

Python 不仅拥有类似英语的语法，而且还具有模块化架构和在多个操作系统上工作的能力。 这些方面，结合其富文本处理工具，使 Python 成为开发基于桌面的 GUI 应用程序的绝佳选择。

Python 提供了许多 GUI 工具包和框架，使桌面应用程序开发变得轻而易举。 PyQt、PyGtk、Kivy、Tkinter、WxPython、PyGUI 和 PySide 是一些基于 Python 的最佳 GUI 框架，允许开发人员创建功能强大的图形用户界面 (GUI)。

6. 软件开发

Python 包和应用程序旨在简化软件开发过程。 从开发涉及科学和数值计算的复杂应用程序到开发桌面和 Web 应用程序，Python 可以做到这一切。 这就是软件开发人员使用 Python 作为构建控制、测试和管理的支持语言的原因。

例如，SCons 专为构建控制而设计，Buildbot 和 Apache Gump 允许自动持续编译和测试，Roundup 和 Trac 非常适合错误跟踪和项目管理。

Python 还支持数据分析和可视化，从而进一步简化了创建自定义解决方案的过程，减少了额外的工作和时间投资。

7.企业级/业务应用

企业级软件或业务应用程序与标准应用程序截然不同，因为前者需要可读性、可扩展性和可伸缩性等特性。 从本质上讲，业务应用程序旨在满足组织的需求，而不是单个客户的需求。

因此，这些应用程序必须能够与现有数据库和非 Web 应用程序等遗留系统集成。 由于开发了业务应用程序，牢记定制需求以满足组织运营模型的特定需求，因此整个开发过程变得非常复杂。

这就是 Python 可以发挥重要作用的地方。 Python 的高性能、可扩展性、灵活性和可读性只是开发功能齐全且高效的业务应用程序所需的特性。 此外，Python 还有其他用于业务应用程序开发的工具，例如：

• Odoo，一个多合一的管理软件，形成了一套完整的企业管理应用程序。
• Tryton 是一个三层、高级、通用的应用程序平台，是构建业务应用程序的另一个出色工具。

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8. 教育计划和培训课程

如果有任何对初学者友好的编程语言，那就是 Python。 我们之前已经说过很多次了，现在我们再重复一遍——Python 的语法非常简单，类似于英语。 它的学习曲线很短，因此是初学者的绝佳选择。 Python 的简单学习曲线和简单性是它成为教育程序中最常用的编程语言之一的两个主要原因，无论是初级还是高级。

然而，Python 不仅作为一种入门语言很棒——即使是世界各地的专业开发人员和编码人员也严重依赖 Python。

9. 语言发展

多年来，Python 的设计和模块架构一直是许多新编程语言（如 Boo、Swift、CoffeeScript、Cobra 和 OCaml）开发背后的灵感。 所有这些语言在对象模型、语法和缩进等方面与 Python 有许多相似之处。

10. 操作系统

是的，Python 也是许多操作系统背后的秘密成分，最流行的是 Linux 发行版。 基于 Linux 的 Ubuntu 的 Ubiquity 安装程序以及 Fedora 和 Red Hat Enterprise 的 Anaconda 安装程序是用 Python 编码的。 甚至 Gentoo Linux 也利用了 Python Portage（包管理系统）。 通常，Python 与 C 编程语言相结合来设计和开发操作系统。

11. 网页抓取应用

Python 是一个很好的工具，用于从网站和网页中提取大量数据。 拉取的数据一般用于不同的现实世界流程，包括职位列表、价格比较、研发等。

BeautifulSoup、MechanicalSoup、Scrapy、 LXML 、Python Requests、Selenium 和 Urllib 是一些基于 Python 的最佳网络抓取工具。

12. 图像处理和平面设计应用：

除了上面提到的所有用途之外，Python 还在图像处理和图形设计应用程序中找到了一个独特的用例。 该编程语言在全球范围内用于设计和构建 2D 成像软件，如 Inkscape、GIMP、Paint Shop Pro 和 Scribus。 此外，Python 还用于多个 3D 动画包，例如 Blender、Houdini、3ds Max、Maya、Cinema 4D 和 Lightwave，仅举几例。

结论

在阅读了 Python 的所有这些多功能和多样化的实际应用程序之后，可以肯定地得出结论，Python 能够处理几乎所有的开发需求。 在过去的几年里，Python 应用程序在数据科学领域也获得了新的关注，特别是在机器学习领域。

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