少儿编程之编程语言介绍：Python 编程应用情况详细介绍

1. Python 是怎样一门编程语言

Python 更接近自然语言，非常易于编写及阅读。从 Python 设计开发的早期开始，Python 就注重实现其尽可能地更易于使用这一目标。强调可读性是 Python 编程语言区别与其他编程语言的主要特征。

Python 是一种解释性编程语言，在运行时不需要先被转换为机器可读的语言，可以不用编译直接运行。Python 也是一种高级（ high-level）通用编程语言。1991 年，Guido van Rossum 创建了 Python 编程语言，发展到今天早已成为编程世界里一道亮丽的风景线。

另外，Python 的设计目标是生成更清晰，更有逻辑性的代码，不仅仅为小型项目，大型项目同样也是如此。

Python 的使用非常灵活，就像魔方一样，在很多方面可以按需要组装变化，游刃有余。Python 编程语言具有处理大量不同类型计算机任务的能力，并基于这种能力产生出令人叹为观止的技术应用。

下面是 Python 在一些知名项目里的应用，通过这些应用你也可以对这门编程语言的的影响及其使用情况有一个大概的了解：

• 著名的 BitTorrent（BT，基于一种高效内容分发协议的应用）程序最初就是用 Python 开发的。
• 美国国家安全局（NSA - National Security Agency）将 Python 用于情报分析及信息加密。
• 知名视频网站 Youtube 使用 Python 作为其开发语言之一。
• Google 对 Python 应用很多，其网络搜索系统就是基于 Python 开发的。

2. Python 在机器学习领域的应用

机器学习作为一个革命性的概念出现，并已在个性化应用及未来趋势预测方面发挥了重要作用。在过去的几年中，人工智能已经为各个行业领域带来了巨大的改变与提升。它作为一种全新的，之前闻所未闻的技术，在很短的时间内获得了飞快的发展。而在这个过程中，Python 起到了举足轻重的作用。

创建以人工智能驱动的应用软件听上去很复杂。简单来说，使用 Python 进行的机器学习，就是教计算机学习特定的模式并加以识别，就像人们教孩子学习一样。经过这样的学习之后，计算机可以在评估潜在答案并对信息做出精度很高的预测。

机器学习由神经网络驱动，而神经网络则主要是由 Python 这门编程语言驱动的。这也是 Python 的主要用途之一。Python 驱动的神经网络就像是一个由类似人脑算法组成的系统。开发人员使用 Python 编程语言，创建高级网络算法，指导计算机通过分析大批量样本数据完成学习过程。

3. Python 是人工智能开发最佳编程语言

Python 能成为人工智能开发领域最佳编程语言，有下面几个方面的原因：

• Python 良好的生态系统对人工智能和机器学习提供了强大的支持。Python 有许多维护良好的工具库、框架，项目资源及教程，有丰富活跃的人工智能和深度学习开发社区。
• Python 能在人工智能领域获得广泛应用，另一个重要原因是其在数据管理、数据分析方面的卓越表现。Python 在这方面具有很高的成本收益比率，而这为人工智能高效率、低成本地处理大量复杂数据提供了强大的支持。
• Python 的语法更接近英语自然语言，更容易学习掌握及使用。同时这门编程语言又具有处理及掌控复杂情况与复杂系统的能力。这也是 Python 在包括人工智能在内的很多领域得到广泛应用的另一个重要原因。

3.1 Python 人工智能项目成功案例

使用 Python 驱动的人工智能应用早已被被证明是非常成功的。Skyscanner 使用了无监督 Python 机器学习算法，可以做到低成本且高效率的对新的飞行路线做出评估，对旅行者的潜在目的地做出很好的预测。并最终为旅游业带来了很大的提升。

另一个能够证明 Python 是人工智能最佳编程语言的例子，是其在医疗保健领域获得的进展。Python 人工智能项目正在彻底改变疾病预测及伤害检测方面的情况，使追踪及维护患者的健康状况的难度大为降低。

此外，在 Python 相关技术驱动下出现了很多健康管理相关的应用程序。AiCure 作为可以帮助患者确保按处方服药的移动应用就是其中之一。而这正体现了 Python 这门编程语言的典型用途：推动技术进步并改善我们的生活。

如果有兴趣了解下 Python 机器学习方面的更多信息，从 Keras 工具库开始将会是一个不错的选择，Keras 提供了一个创建 Python 神经网络的简化版本。在这以后可以继续深入了解 TensorFlow、PyTorch 或 Theano。

4. Python 在网络机器人方面的应用

网络机器人（bots）是一种通过互联网自动执行特定任务的程序。通过编程方式驱动的应用程序，在执行重复动作的某些任务面前，相比较人类无疑具有无可比拟的优势。

例如，机器人在社交网站有很多应用，像是每天向用户发送的大量相同或相似的消息。机器人程序也被用于很多自动响应系统，如聊天机器人或客服机器人，对大量的用户输入的做出快速响应，让客户支持变得更有成效。

Python 是创建机器人程序的主要编程语言之一。下面我们来看一下 Python 在这方面的应用情况：

• python-rtmbot 是一个流行的机器人开发框架，基于 WebSockets 上实现 Slack 自动实时消息交互 API。
• GitHub 上有大量的活跃的 Python 机器人开源资源，包括项目、代码片段和文档参考信息。
• Errbot 是一个开源的 Python 聊天机器人项目，可以用来创建不同场景下的自动交互应用。

5. Python 在 Web 开发方面的应用

Web 开发包含比较广泛的内容，它通过创建网站的形式来完成特定任务及不同业务需求。其复杂性完全取决于产品类型及业务需求。

Python 是 Web 后端开发的主要编程语言之一。Django、Flask 和 Falcon 是其最流行的编程开发框架，借助这些活跃的框架及社区资源，开发人员可以更容易的实现其开发目标。

Web 前端浏览器并不能直接执行 Python，虽然可以使用 pyjs 工具库将 Python 编译为 JavaScript 做到这一点，但这种应用场景并不多见。像很多用于 Web 开发的编程语言一样，大多数 Web 应用程序至少同时包含 JavaScript 和 Python 这两种编程语言：前端浏览器运行 JavaScript，而 Python 在服务器端执行。

6. Python 在数据挖掘方面的应用

Python 在科学计算、数据管理、数据分析、数据挖掘方面的具有卓越的表现，具有很高的成本收益比率，被认为是这方面最好的编程语言之一。

Python 在数据挖掘方面有广泛的应用。数据挖掘是一个通过分析大量数据以构建趋势预测的过程。这个过程通常会很复杂。从事数据挖掘工作的工程师或科学家首先需要对大量信息信息进行调研，并以此为基础做出某些假设并设计算法及构建数据模型。数据挖掘在很多方面如社交网络数据分析、犯罪影像分析都有广泛的应用。

Python 在这方面的另一个用途是对数据进行管理，组织并清理数据。

Python 因其全系列的开发框架及活跃的开发社区而闻名，大量的项目信息、代码片段及参考资源，为开发人员带来很大便利。这适用于几乎所有的 Python 使用场景，包括前面提到的人工智能、Web 开发，数据处理、数据挖掘在方面也不例外。以下是 Python 在数据分析数据处理方面的最为流行的框架或工具库列表：

• Numpy 是为 Python 数值计算而设计并被广泛使用的领先框架。
• SciPy 是一个集合了科学、数学及工程各方面应用的模块。
• Scikit-Learn 是一个用于数据挖掘的 Python 机器学习框架，支持回归、聚类、模型选择、预处理和分类等多种处理方式及算法。
• Dask 是一个支持大规模数据存储与读取、分析、并行计算运行框架。

7. Python 在 GUI 开发方面的应用

图形用户界面（GUI）相关的应用开发，也是 Python 的用途之一。GUI允许人们使用可视化元素（如图标或图片）而不是基于文本的命令与计算机交互。有许多模块可用于使用Python创建GUI。因此，我们简要指出最常用的：

• Tkinter 是一个内置的 Python 图形用户界面开发工具包。这个工具包可以运行在所有常见的操作系统上，如 Microsoft、Linux 和 Mac OS X。
• PyGTK 是一个帮助创建图形界面的免费工具包。
• wxPython 是一套跨平台的优秀的 GUI 图形库。允许 Python 程序员很方便的创建完整的、功能键全的图形用户界面。WXPython 本身使用 C++ 开发创建。
• Kivy 一个用于生成移动应用程序和多点触摸应用程序软件的 Python 工具库。它是定义用户界面和交互的一个很好的选择。

8. Python 在游戏及 3D 图形开发方面的应用

Python 在游戏及 3D 图形开发方面，也是一个有实力的候选者。在这方面 Python 同样也有为数众多的优秀框架及工具：

• PyGame 可能是使用 Python 进行游戏开发的首选。这个优秀的工具库提供了制作功能齐全的游戏和多媒体程序模块。初学者可以考虑使用这个框架，并通过社区丰富的示例源码学习并理解游戏开发内容。
• PyOpenGl 是 OpenGL 编程开发的包装器。它包含了许多如何创建三维模型的示例。
• Panda3D 是一个用于 3D 渲染和游戏开发的开源框架。
• Blender 是一个复杂的工具，用于创建三维图形模型。这些工具应用一个嵌入式Python 解释器来生成 3D 游戏。
• Arcade 是一个用于开发 2D 游戏开发的 Python 库。

9. 结论

Python 灵活易用，社区资源活跃，并有丰富的扩展工具包及框架支持，应用非常广泛。仅通过一篇文章对 Python 的用途及特点进行全面详细的介绍，并不是那么容易。你还可以在网站找到更多少儿编程 Python 介绍内容，或者直接进行 Python 少儿编程相关课程学习：

少儿编程之编程语言介绍：为什么 Python 对于编程入门学习来说，是一门很棒的语言
少儿编程之编程语言选择：Python 与 C++ 详细比较

在结束本篇内容之前，让我们快速回顾一下上面提到的主要内容信息：

• Python 是一种灵活的编程语言，其在包括数据分析方面的良好表现为机器学习提供了强大的支持，并推动了机器学习的发展。
• Python 是创建人工智能应用最佳编程语言之一。
• Python 是数据分析处理工程师及科学家首选编程语言之一，使用 Python 可以简化分析数据、洞察数据及完成预测等一系列复杂数据处理过程。
• 在网络机器人、桌面 GUI 应用、Web及游戏开发等领域，Python 也是经常被使用的主要编程语言之一。