除了AI，你不该忽视Python在这4大领域的应用！
人工智能为Python火热增长动力
借着人工智能的东风，Python在这两年逐渐火了起来，Python在编程语言排行中的不断攀升，不得不说有着人工智能的很大功劳。凭借Python简洁易于上手的语法和丰富的扩展，Python在人工领域的应用越来越广泛。
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仿佛学了Python就会人工智能，又仿佛要学习人工智能就必须学习Python。
诚然，Python各种第三方机器学习、神经网络模块的诞生大大降低了对机器学习算法、模型的建构、训练和测试的难度。使得普通人通过简单地调用模块的API就能够实现可进行预测的某某神经网络。
但是Python不只是为了人工智能而生，人工智能也不只是Python的专属。Python从上个世纪90年代诞生至今，从玩具语言，到万能语言。它所能带给我们的，不仅仅是人工智能的风口热点，作为一门胶水语言，其在其他领域的发展和应用也十分显著和高效，其中一些方面还能够与人工智能紧密地结合在一起。也值得我们去运用和了解。
如果仅仅局限Python在人工智能领域的应用，未免浪费了Python大好的生态环境。下面，跟随州的先生（微信公众号：zmister2016）一起来了解一下，Python在其他5大领域的应用。
网络爬虫——大数据时代，没有数据怎么行？
都说现在是大数据时代了，大数据，大数据，没有海量的数据怎么能够称之为大数据。大数据的来源大概有这么几种：
● 企业内部原始积累数据。
经过长年累月的业务沉淀，企业内部的数据库中积累的海量的数据可供应用；
● 外部采集数据
外部采集数据，通过各种软件（八爪鱼、火车头等采集器）直接进行数据采集，或者使用各种编程语言编写网络爬虫进行数据采集。
说到使用编程语言编写网络爬虫，就不得不提到Python的简便、高效和、强大了。在几年之前，大多数网络爬虫还是使用java进行编写的，但是随着Python生态的不断壮大，其简洁的语法搭配强大的功能，使得Python在编写网络爬虫有着得天独厚的优势。
从 HTTP请求 ，到页面 数据解析 ，到 数据存储 ，甚至于其间的 模拟登陆 ， 验证码识别 ， 代理IP 使用， 并发请求 都能够很好的进行处理。
州的先生（微信公众号：zmister2016）也曾在博客中写过一个简单的Python爬虫入门系列文章： https://zmister.com/archives/category/scrap/pythonscrapbook 其PDF版的文章合集可以在公众号内（微信公众号：zmister2016）回复关键词“ 爬虫教程电子书 ”进行获取。
Web开发——让世界看到你的作品
虽说在Web开发领域，PHP占了大头，世界上绝大多数的网站都是使用PHP开发的，但是这也丝毫掩盖不了Python在Web开发领域的光彩。
在Python中进行Web开发，主要依赖于各个Web开发框架，流行的有：
● 功能强大，采用MTV架构的Django框架；
● 轻量简洁的Flask；
● 性能超群的tornado；
……
使用这些框架可以快速地根据自己的需求开发出一个合格的Web应用。小到个人博客，大到商品化的产品，Python中的Web框架都能够胜任。
州的先生主要使用Django框架进行Python的Web开发，相较于其他的Python Web框架，Django有几个显著的特点吸引了我：
● 功能全面，不需要安装其他的第三方模块进行基础功能的应用；
● 顺手的ORM，数据模型异常的强大和好用；
● 强大的后台系统，自带强大的后台管理系统，一些不复杂的后台管理都可以通过它来实现；
……
使用Django框架进行开发的Web应用中比较出名的有Instagram，一个国外的移动端照片视频分享应用。其使用Django作为应用后端服务，支撑了7亿的月活用户。
Instagram Logo
数据分析——看到数据的背后的真相
数据分析也是随着大数据的概念再次兴起的一个领域。有了大量的数据，自然需要对其进行数据清理、数据提取和数据分析。
在科学计算和数据分析领域，Python一直没有缺席。在这些方面都有非常成熟的第三方模块和活跃的社区，使python成为数据处理任务的一个重要解决方案。
NumPy和Pandas等模块，为数据处理提供了非常大的便利。
matplotlib、pyecharts等模块也是非常优秀的数据可视化模块。
Jupyter Notebook模块则为数据分析人员提供了一种全新的数据分析流。
很多人通过Python编写爬虫采集数据（影评、歌评，各种评）之后，直接就可以继续使用Python的pandas模块分析采集下来的数据，并用诸多数据可视化模块生成漂亮的报表和图表，最后以一篇图文并茂的文章《XXX用Python爬取了XXX的XXX条数据，告诉你不一样的XXX》，风靡朋友圈。很赞的。
GUI开发——向更多人分享你的编程成果
如果代码永远都只是停留在代码层面，那么其能够实现的功能永远都不方便传播和供大多数人使用，所以将其通过桌面程序包装出来，就很有必要。
比如我们使用Python写了一个自动签到小程序，写了一个特定网站的采集程序，嗯，觉得很好用，想分享给同事、同学或者其他小伙伴。如何包装这个程序，给他们都能使用呢，最好的做法还是编写打包出GUI的图形用户界面桌面程序，直接将打包好的程序文件发送过去。既方便编写者传播，也方便使用者使用。
Python在编写GUI程序方面，有多种选择，都能够实现不错的功能。其中：
● Tkinter，是Python的内置模块，无需安装第三方的模块，就可以使用，实现编写一些简单，交互不复杂的GUI程序。
● PyQt5/PySide2:，Qt的Python封装包，功能强大，可编写复杂的GUI程序。
● WxPython，是wxWidgets的Python封装包，与PyQt5类似。
● Kivy，新兴的跨平台GUI开发模块，支持移动端的GUI开发。
……
最后…
Python是一门胶水语言，这是它的劣势，同时也是它的优势，通过各种扩展，Python能够实现绝大多数领域的应用。其作为一门通用性的编程语言，适合衔接不同的领域，实现所谓的All in Python。
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