• 1.1.2 Python的应用领域

Python的发展速度很快，应用领域也越来越广，主要应用领域包括Web、爬虫、科学计算、人工智能等。下面进行简要介绍。

1. Web

Django：Python最著名的Web开发框架，采用MVC架构，有一个大而全的后台管理系统。只需建好Python类与数据库表之间的映射关系，就能自动生成对数据库的管理功能。

Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架，没有太多复杂功能，开箱即用，可以快速上手。

2. 爬虫

Requests：一个易于使用的HTTP请求库，主要用来发送HTTP请求，如get、post、put、delete等。

Beautifulsoup：一个网页文本解析工具，与Requests搭配使用，可以很简便地完成爬虫开发和数据提取。

Scrapy：一个快速、高层次的Web抓取框架，可抓取Web站点并从页面中提取结构化数据，便于修改和拓展；用途广泛，常用于自动化测试、监测、数据挖掘等。

3. 科学计算

NumPy：可用于存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效得多，多用于数值计算场景。

Pandas：一个基于NumPy的数据分析工具包。Pandas引入了大量计算库和标准的数学模型，并提供了高效操作大型数据集所需的工具。Pandas广泛应用于金融、神经科学、统计学、广告学、网络分析等领域。

Matplotlib：一个Python的2D绘图库，用于生成高质量的数据可视化图表。通过Matplotlib，开发者仅需编写几行代码，便可以生成折线图、直方图、功率谱、条形图、误差线、散点图等。

4. 人工智能

在人工智能（AI）领域，Python几乎处于绝对领导地位，PyTorch、Caffe2、Sklearn等都是在Github上非常流行的机器学习库。大名鼎鼎的深度学习框架Tensorflow接近一半的功能是通过Python开发的。