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何時使用python
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Python作為通用的多用途編程語言，能為不同領域構建應用程序和系統(tǒng)，并解決各種現實世界中的問題。
Python自帶有一個標準庫，它包括大量對于解決各種問題有用的庫和模塊。除了標準庫，互聯網上還有數以千計的第三方庫隨時可用，它們用于鼓勵開源和積極開發(fā)。官方存儲庫是Python的程序包索引（Python Package Index，PyPI），用于托管第三方庫以及Python增強開發(fā)的工具。
你可以訪問https://pypi.python.org并查看各種程序包。目前，可以安裝和使用的程序包超過80,000個。
Python可以用來解決大量問題，下面列出一些最受歡迎的應用領域：
腳本（Scripting）：Python被稱為腳本語言。它可以用于執(zhí)行許多任務，例如：與網絡、硬件的接口，處理文件和數據庫，執(zhí)行操作系統(tǒng)操作，以及接收和發(fā)送電子郵件。Python也廣泛用于服務器端腳本，甚至用于開發(fā)服務網頁的整個Web服務器。許多Python腳本是以ad-hoc方式用于自動化操作，譬如：網絡套接字通信，處理電子郵件，解析和提取網頁，通過FTP進行文件共享和傳輸，通過不同協議進行通信，以及其它多種操作。
Web開發(fā)（Web development）：有很多廣泛用于Web開發(fā)的強大且穩(wěn)定的Python框架，包括Django、Flask、Web2Py和Pyramid。你可以使用它們來開發(fā)完整的企業(yè)Web應用程序，Python支持各種架構風格，如RESTful API和MVC架構。Python還提供數據庫交互的ORM支持，并在其上使用OOP。Python甚至還有像Kivy這樣的框架，可以支持跨平臺開發(fā)，用于在iOS、Android、Windows和OS X等多個平臺上開發(fā)應用程序。Python也用于在IronPython中開發(fā)具有Silverlight框架支持的富互聯網應用程序（rich internet applications，RIA），IronPython是一個受歡迎的Microsoft .NET框架和pyjs完美集成的Python版本，RIA開發(fā)架構支持Python到JavaScript的編譯器和AJAX框架。
圖形用戶界面（Graphical user interfaces，GUIs）：使用Python可以輕松構建大量具有GUI的桌面應用程序。Tkinter、PyQt、PyGTK和wxPython之類的庫和API允許開發(fā)人員通過簡單/復雜的接口開發(fā)基于GUI的應用程序。多樣化的框架使得開發(fā)人員能夠為不同的操作系統(tǒng)和平臺開發(fā)基于GUI的應用程序。
系統(tǒng)編程（Systems programming）：作為一門高級語言，Python具有與低級OS服務和協議的大量接口，并且這些服務之上的抽象使得開發(fā)人員能夠編寫強大而可移植的系統(tǒng)監(jiān)視和管理工具。我們可以使用Python執(zhí)行操作系統(tǒng)操作，包括創(chuàng)建、處理、搜索、刪除和管理文件和目錄。Python標準庫（Python standard library，PSL）提供操作系統(tǒng)和POSIX綁定，可用于處理文件、多線程、多處理、環(huán)境變量、控制套接字、管道和進程。這也增強了Python腳本編寫能力，以最少的工作和代碼行來執(zhí)行系統(tǒng)級的管理任務。
數據庫編程（Database programming）：Python用于連接和訪問來自不同類型數據庫的數據，無論是SQL還是NoSQL。MySQL、MSSQL、MongoDB、Oracle、PostgreSQL和SQLite之類的數據庫都有API和連接器。事實上，SQLite是一個輕量級的關系數據庫，現在它是作為Python標準發(fā)布版的一部分。SQLAlchemy和SQLObject這類的熱門庫提供了訪問各種關系數據庫的接口，并且還具備ORM組件來幫助在關系表之上實現OOP風格的類和對象。
科學計算（Scientific computing）：Python在數值和科學計算等領域展示了多用途的稟賦。你可以使用Python執(zhí)行簡單和復雜的數學運算，包括代數和微積分。諸如SciPy和NumPy這樣的庫能夠幫助研究人員、科學家和開發(fā)人員利用高度優(yōu)化的函數和接口進行數值和科學編程。這些庫也是在機器學習等各個領域開發(fā)復雜算法的基礎。
機器學習（Machine learning）：Python被視為當今最流行的機器學習語言之一。Python有一套廣泛的庫和框架，如scikit-learn、h2o、tensorflow、theano，甚至還有numpy和scipy這樣的核心庫，不僅能夠實現機器學習算法，而且還使用它們來解決現實世界中的高級分析問題。
文本分析（Text analytics）：如上所述，Python可以很好地處理文本數據，這方面產生了幾個流行的庫用來進行NLP、信息檢索和文本分析，如nltk、gensim和pattern。你還可以應用標準機器學習算法來解決與文本分析相關的問題。Python生態(tài)系統(tǒng)中易于使用的程序包可以減少開發(fā)的時間和工作量。我們將在本書中探討其中的幾個庫。
盡管上述列表看起來顯得非常強大了，但這些只不過是用Python可能解決的問題領域中的冰山一角。它還廣泛應用于人工智能（AI）、游戲開發(fā)、機器人、物聯網（IoT）、計算機視覺、多媒體處理以及網絡和系統(tǒng)監(jiān)控等幾個領域，上面僅列舉幾例。
當前文章：創(chuàng)新互聯Python教程：什么時候用python
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