python第一天Python能干些什么

1.为什么要学python

   Python编程语言由于自身具有的“清晰”、“简略”等特点而受到众多使用Python编程语言的IT从业者喜爱。而且，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。加上很多企业都使用Python编程语言，促进了Python程序员的市场需求量增加。

   首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

 比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

 所以Python是一种相当高级的语言。

 我赞成把Python作为入门语言：

 1、语法简单明了。第一门语言，其实就是语法+Flow control（控制），而Python的语法简单，代码可读性高，容易入门。

 2、Python的哲学是「做一件事情应该只有一种最好的方法」，对于初学者规范自己的学习有很大的帮助，同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。

 3、养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨，特别是缩进（Indentation），对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。

 4、Python的语法设计非常优秀，思想也比较现代，可以更快的理解现代编程语言的一些思想。

 5、Python仍然是传统基于Class的OO，和Java、C#、Ruby一样，比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。

 6、Python的内置数据结构清晰好用，优秀的代码很多。

 7、Python免费的书很多（英文），可以找到许多资料啃。同时（国外）社区比较集中，有问题可以向高手问。

 8、Python在其他领域，比如科学计算等等有广泛的运用，对于学一门语言作为工具来说，Python很合适。

  

Python在一些公司的应用： 

 谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发

• CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的
• NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算
• YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的
• Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载
• Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发
• Facebook:大量的基础库均通过Python实现的
• Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的
• 豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的
• 知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)
• 春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的
• 除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。 

 2.目前Python主要应用领域：

Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。

  云计算: 云计算最火的语言， 典型应用OpenStack

• WEB开发: 众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django
• 科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas
• 系统运维: 运维人员必备语言
• 金融：量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测
• 图形GUI: PyQT, WxPython,TkInter

 

01 Web开发
   Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。

这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。

1. 为什么需要Web框架

 因为用Web框架可以更容易地构建通用后端逻辑。这包括将不同的URL映射到Python代码块，处理数据库以及生成用户在浏览器中看到的HTML文件。

 2. 应该使用哪种Python Web框架

 Django和Flask是最流行的两种Python Web框架。如果你刚刚入门，我建议使用其中一种。

 3. Django和Flask有什么区别

 Gareth Dwyer 关于这个问题有一篇出色的文章，在这里我引用几段：

 主要区别

 Flask：能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。

 Django：提供了全面的体验：你可以获得管理面板、数据库接口、ORM(对象关系映射)以及开箱即用的应用程序和项目的目录结构。

 如何选择

 Flask：如果你关注的是经验和学习的机会，或者你想更多地控制使用哪些组件，比如你想使用哪些数据库以及如何与其进行交互。

 Django：如果你关注最终产品，或者你正在研究一个简单的应用，比如新闻网站、网店或博客，并且你希望有单一实现的方式。

 换句话说，如果你是初学者，Flask可能是更好的选择，因为它要掌握的组件更少。此外，如果你想要更多的定制，那就选Flask。

 根据我的数据工程师朋友Jonathan T Ho的说法，由于Flask 的灵活性，在创建REST API时，Flask 比Django 更适合。

 另一方面，如果你想直接构建一些东西，Django可能会让你更快实现。

  02 数据科学

 数据科学，这里包括机器学习，数据分析和数据可视化。

 1. 机器学习是什么

   假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。

给出图2，希望程序能识别这是一张桌子。

你可能会说，我可以写一些代码来做到这点。例如，如果图片中有很多浅棕色像素，那么可以识别是狗。

 或者可以检测图片中的边缘，如果有很多直的边缘，那么就是桌子。

 但这种方法很快就不好用了。如果图片中的狗不是棕色毛的怎么办？如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办？

 这里就需要用到机器学习了。

 机器学习通过实现算法，该算法能够自动检测输入中的模式。

 例如，你将1000张狗的图片和1000张桌子的图片输入给机器学习算法，让它掌握狗和桌子间的区别。那么当你给出新的图片让它识别是狗还是桌子时，它就能够进行判断。

 这有点类似孩子学习新事物的方式。孩子是如何学习认知狗或桌子的呢？就是通过大量的例子。

 你不会明确告诉孩子：“如果某个毛茸茸的东西有浅棕色的毛发，那么就可能是狗。”

 你会说，“这是狗，这也是狗。而这是桌子，那个也是桌子。“

 机器学习算法的方式大致相同。

 我们可以将相同的想法应用于：

 推荐系统：比如YouTube，亚马逊和Netflix

人脸识别

语音识别

 以及其他应用。

 你听过的热门机器学习算法包括：

神经网络

深度学习

支持向量机

随机森林

你可以使用上述任何算法来解决前面提到的图片标签问题。

 2. 将Python用于机器学习

   有一些热门的机器学习库和Python框架。其中两个最热门的是scikit-learn和TensorFlow。

 scikit-learn带有一些内置的热门机器学习算法。

TensorFlow是一个低级库，能让你创建自定义机器学习算法。

 如果你刚开始进行机器学习项目，我会建议你先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题，那么可以使用TensorFlow。

 3. 数据分析和数据可视化

 假设你在一家在线销售产品的公司工作。作为数据分析师，你会绘制这样的条形图。

从这张图中可以看到在某个周日，男性用户购买了400多件产品，女性用户购买了350件产品。

 作为数据分析师，对此你会提出一些可能的解释。明显的解释是，该产品在男性用户中更受欢迎。另一种是样本量太小，而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因，男性往往在周日才购买该产品。

 为了理解哪种解释是正确的，你可以绘制另一个图。

 不止看周日的数据，还要看到一周的数据。从这张图表中可以看出，在不同的日子里这种差异比较一致。

 从这个分析中你会得出结论：这种产品在男性中比在女性中更受欢迎。

 但如果你看到像这样的图表呢？

 折线图2 - 用Python生成

 那么，怎么解释周日的差异呢？

 你可能会说，也许出于某种原因男性只在周日才会更多地购买这款产品。或许这只是巧合。

 我在谷歌和微软工作时所做的数据分析工作与这个例子非常相似，只是更复杂一些。在谷歌时我使用Python进行分析，而我在微软使用JavaScript。

 在这两家公司我都使用SQL从数据库中提取数据。然后，我用Python和Matplotlib(在谷歌)或JavaScript和D3.js(在微软)来可视化和分析这些数据。

 4. 使用Python进行数据分析/可视化

 进行数据可视化时，Matplotlib是非常热门的库。

 Matplotlib很棒，因为：

 容易上手

seaborn等库是基于它的，学习Matplotlib可以帮助你以后学习其他库。

 5. 如何用Python学习数据分析/可视化

 你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后，学习统计学基础知识也将会很有帮助。

03 脚本

  什么是脚本？

 脚本通常是指编写能够自动执行简单任务的小程序。

 我曾经在日本的一家小型创业公司工作，公司有邮件支持系统，这用来回复客户通过邮件发送给我们的问题。

 在那儿工作时，我的任务是计算包含关键字的邮件数量，以便分析我们收到的电子邮件。这可以手动完成，但我写了一个简单的脚本来自动执行此任务。

 当时我们使用了Ruby，但对于这类任务Python也是不错的选择。Python适合这类任务，因为它语法简单，易于编写，而且进行测试也很快。

04 其他用途

 1. 嵌入式应用

 我不是这方面的专家，但我知道Python可以与Rasberry Pi一起用，在硬件爱好者中很流行。

 2. 游戏开发

 你可以用PyGame来开发游戏，但这并不是最受欢迎的游戏引擎。你可以用它来开发业余爱好项目，但如果你对游戏开发很认真，建议不要选它。

 我建议使用Unity的C＃，这是最受欢迎的游戏引擎之一。它能让你为许多平台开发游戏，包括Mac、Windows、iOS和Android。

 3. 桌面应用

 你可以用Python的Tkinter，但这并不是最热门的选择。Java，C＃和C ++等语言似乎更受欢迎。

 最近，一些公司也开始使用JavaScript来开发桌面应用程序。例如，Slack的桌面应用是Electron构建的。它能让你用JavaScript构建桌面应用程序。

 就个人而言，如果我要开发桌面应用，我会选择使用JavaScript。它能让你重新使用网络版本的一些代码。

 当然，我并不是桌面应用的专家，所以如果你有不同的看法，评论中告诉我。

4. Python 3还是Python 2

 我会推荐Python 3，因为它更新而且更受欢迎。

 5. 后端代码与前端代码的区别

 假设你想开发类似Instagram的产品，那么你需要为想要支持类型的设备创建前端代码。

 你可能会用到：

 面向iOS端的Swift

面向Android的Java

面向Web浏览器的JavaScript

 每组代码将在每种类型的设备上运行。这类代码将决定应用的布局样式，点击按键的样式等。

 但是，您还需要存储用户信息和照片的功能。你要将它们存储在服务器上，而不仅仅存储在用户的设备上，以便每个用户的关注者都可以查看其照片。

 这时需要用到后端代码/服务器端代码。你需要编写后端代码来执行以下操作：

 记录关注情况

压缩照片，从而不占用太多存储空间

在发现功能中向每个用户推荐照片和新帐户

 这是后端代码和前端代码之间的区别。