使用Python可以做什么

本篇文章给大家带来的内容是介绍使用Python可以做什么?有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你们有所帮助。

Python编程语言可适用于数据科学，机器学习，系统自动化，Web和API开发等。

Python最基本的使用示例就是脚本语言和自动化语言。Python不仅仅是shell脚本或批处理文件的替代品;还用于自动化与Web浏览器或应用程序GUI的交互，或者在Ansible和Salt等工具中进行系统配置和配置。但脚本和自动化只是Python的冰山一角。【相关视频教程推荐：Python教程】

下面我们就来简单了解一下Python可以用来做什么?

1、使用Python进行通用应用程序编程

您可以使用Python创建命令行和跨平台GUI应用程序，并将它们部署为自包含的可执行文件。虽然Python不具有从脚本生成独立二进制文件的本机能力，但是可以使用诸如cx_Freeze和PyInstaller之类的第三方包来实现这一点。

2、使用Python进行数据科学和机器学习

复杂的数据分析已经成为其中最快的领域之一，也是Python的经典使用案例之一。大多数用于数据科学或机器学习的库都具有Python接口的，这使得该语言成为机器学习库和其他数值算法最流行的高级命令接口。

3、Python中的Web服务和REST API

Python的本地库和第三方Web框架提供了快速方便的方法来创建从几行代码中的简单RESTAPI到成熟的数据驱动站点的所有内容。Python的最新版本对异步操作有很强的支持，允许站点使用正确的库每秒处理数万个请求。

4、Python中的元编程和代码生成

在Python中，语言中的所有东西都是一个对象，包括Python模块和库本身。这使Python能够作为高效的代码生成器工作，从而能够编写操纵它们自己的函数并具有在其他语言中很难或不可能实现的那种可扩展性的应用程序。

Python还可以用来驱动代码生成系统，例如LLVM，以高效地创建其他语言的代码。

5、Python中的“胶水代码”

Python通常被描述为“粘合语言”，意思是它可以让不同的代码(通常是具有C语言接口的库)进行相互操作。它在数据科学和机器学习中的应用就是这样的，但这只是一个总体概念的化身。

总结：

1、首先在Window 上在安装 Python时，已经已经安装了默认的交互式编程客户端，提示窗口：在 python 提示符中输入以下文本信息，然后按 Enter 键查看运行效果。

2、然后，通过脚本参数调用解释器开始执行脚本，直到脚本执行完毕。当脚本执行完成后，解释器不再有效。所有 Python 文件将以 .py 为扩展名。将以下的源代码拷贝至 test.py 文件中。

3、然后，假定您的Python解释器在/usr/bin目录中，使用以下命令执行脚本。

4、然后，在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字头。Python 中的标识符是区分大小写的。

5、最后，是行和缩进，学习 Python 与其他语言最大的区别就是，Python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类，函数以及其他逻辑判断。

解释器是交互式的，类似于很早的basic，不太适用直接粘贴。所以建议你：

在windows之下安装的python有一个idle

集成开发环境

，在那里new个新文件，复制粘贴

源代码

，点run菜单运行即可。也可在windows的“

命令提示符

”下用python直接执行你用记事本写好的.py文件。像我们一般都用比较专业的开发环境，比如vs里面包含的python，总之有很多种选择，就看自己的喜好了我爱编程网