python用于什么

你正在开发一个企业应用程序，并试图决定使用哪种语言？看看Go和Python的比较。

Golang vs Python的性能在开发人员和业务最终用户中是一个备受争议的话题。一个企业只有与其提供的服务一样好，以及它如此迅速而高效地完成工作，这就是Golang与Python的问题出现的原因。几乎每个企业的每一个方面都依赖于其技术备份。数据安全，入侵检测，虚拟专用网络和存储只是企业开发人员需要处理的几个问题中的一部分。鉴于这种情况，大多数企业更倾向于外包他们的IT服务，以便专注于他们最擅长的事情。然而，大多数顶级管理人员忽视了极端重要的是监督IT服务公司用于开发程序，Web应用程序，数据分析等的编程语言。

尽管您选择将IT服务外包给大多数公司，但以您的名义作出此决定; 总是最好是一个消息灵通的新手。对于企业开发，一些最常用的编程语言是Python，Java，Golang，Perl，PHP等。当您在众多选项中进行选择时，您可能需要考虑一个事实，即“Google Golang击败Java，C ，Python到年度冠军的编程语言。“

Python是Golang的紧密竞争对手。因此，我们帮助您理解为什么Golang仍然是Python满足您所有企业需求的更好选择。我们来讨论Go vs Python：

去与Python：语言之战

1.可扩展的业务

任何现代企业需要的首要事情之一就是可扩展性。企业迅速增长，IT系统支持这种增长势在必行。这里值得一提的是，基于Python的Web应用程序很难在单个机器上跨多个内核进行扩展。这是由于全球解释器锁（GIL）的局限性。

另一方面，Golang拥有许多内置功能，可处理多个“并发Web请求”，这反过来又使其成为编译程序的高效语言，而不是Python。当语言能够处理多个并发请求时，它自动也具有很高的可伸缩性。随着企业的发展，所使用的程序将需要同时做许多事情。因此，随着Golang对其后端程序的支持，任何不断增长的业务都将能够更好地处理可伸缩性问题。

2.更快的性能和并发性

在Golang和Python之间，Golang执行起来要快得多（有时快2倍或3倍）是一个确定的事实。这是因为与Python相比，Golang更节约资源。Python使用资源要求较高的线程，而Golang使用独立的goroutine，这有助于节省CPU和内存等资源。这种资源效率不仅有助于提高性能，还能带来成本效益。

3.安全

由于每个变量必须具有与之相关的类型，因此Golang是一种非常安全的语言。这意味着开发人员不能跳过可能导致错误的细节。因此，企业可以节省搜索错误并最终调试的时间和成本。因此，在敏捷性非常重要且给企业带来竞争优势的时代和时代，编程语言中的优秀调试工具是一个非常重要的优势。

4.清除语法

由于其语法清晰，Golang网络编程非常简单，其中包含零不必要的组件。由于实用程序是Golang的关键组件，开发人员现在可以自由地专注于开发本身。这有助于缩短上市时间，并可避免最终纠错的成本。

所有这些因素汇集在一起，都有助于Golang的巨大普及，甚至与Python所建立的语言相比。尽管不能排除Python的优势，但可以肯定地说Golang是企业应用程序开发的一种优秀语言。

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，常被昵称为胶水语言。随着互联网的迅猛发展，Python也被看做是人工智能时代最佳的编程语言。然而这并不是Python的唯一标签，作为一门多领域交叉学科，机器学习的常用语言也是Python。为什么Python可以适用于机器学习，它有什么独特优势?下面千锋郑州就来给大家介绍一下。

首先，Python让编程更简单。

Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。机器学习应用程序呈现复杂、多阶段的工作流程，而Python的语言设计在机器学习中很有帮助的另外一个关键因素是，它提供了高层的、基于对象的任务抽象。

其次，Python提供了机器学习的代码库。

Python提供大量机器学习的代码库和框架，在数学运算方面有NumPy、SciPy，在可视化方面有MatplotLib、SeaBorn，结构化数据操作可以通过Pandas，针对各种垂直领域比如图像、语音、文本在预处理阶段都有成熟的库可以调用。Python的代码库生态系统可以让你在工作空间内，简单地的通过一行命令安装很多的这些框架，而这是许多机器学习框架所必须的。

3、Python功能强大。

Python在机器学习领域大放异彩的不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。

综合来看，如果你想在人工智能领域大放异彩，如果你想在机器学习方面独占鳌头，那就绝不能错过Python。

在进行后端选型的时候，要选择的实际上是一个框架。后端领域所使用的技术和框架已经趋于稳定，我们只需要框架。当有多个框架适合时，再选择适合的语言。本文选自《全栈应用开发：精益实践》

不得不指出的是，当我们喜欢一种语言的时候，我们可能会偏爱于在这门语言里寻找可用的方案。这自然是有好有坏，好的一点是：我们可以成为这门语言的专家；不好的一点是：选择的可能不是最合适的方案。

下面先探索一下可用的语言，以及它们对应的Web 框架（以下内容均为个人观点）。

JavaScript

按照当前的流行趋势来看，JavaScript 是一门性价比非常高的语言。因为只要是Web，就会有前端，只要有前端，就需要有JavaScript。与此同时，Node.js 在后台中的地位已经愈发重要了。对一般的项目而言，可以使用它来完成前端和后台，除此之外，还有移动应用。

在那些可以使用浏览器来运行的设备上，我们都可以使用 JavaScript 来开发使用，例如：

使用Node.js 作为后台语言，Express、Koa 等作为后台MVC 框架，再选择一个前端框架来实现前台。使用基于浏览器内核的桌面应用Electron，加上Node.js 生态系统里的模块来实现桌面应用。使用混合应用移动框架Cordova，混合应用框架Ionic 来实现跨平台的移动应用。使用Tessel 和Ruff 等硬件来开发移动应用。

人们使用 WebView 和JavaScript 来开发应用的很大一部分原因是成本比较低。除了可以高效地开发UI，还支持跨平台运行，即只需要编写一次代码就可以在不同的操作系统上运行，并且当应用对性能要求不高时，只要适当地优化，它就可以表现得相当不错。

在这门语言里，有两个后台 MVC 框架比较流行。

Express：是在Node.js 上最早的MVC 框架，它由Ruby 上的轻量级框架Sinatra启发而来的。其框架本身封装了大量实用的功能，核心特性是使用中间件来处理HTTP 请求。Koa：是由Express 的核心开发者基于 ES6 新特性打造的新框架。与Express相比，去除了一些框架自带的功能，更加轻量级，可以让开发者有更多的选择。

当然，这也意味着需要用户自己去搭建这些环境。

简单对比一下两者，Express 发展得比较早，其生态系统比较丰富，很容易找到所需要的插件。Koa 则基于ES6 语言带来一些新的特性，实时解决旧语言的一些问题，如回调等。

Python

Python 诞生得比较早，其语言特性是做事情只有一种方法，这个特点也决定了这门语言很简单。与JavaScript 相比，它仍是一门性价比非常高的语言，只是它不能在前端运行。

Python 是一门简洁的语言，有大量的数学、科学工具、人工智能的库，这意味着在不远的将来它会发挥更大的作用。同时在Web 开发领域也有广泛的应用，除了正常的Web开发，它还在网络爬虫中广受欢迎。

同样，在Python 语言里也有两个不错的框架可以选择，其中的Django 是重量级框架，Flask 则是轻量级框架。

Django：最早是被应用于内容管理系统而开发的，其框架里自带了相当多的组件：ORM、表单序列化及验证系统、后台系统、缓存框架、中间件支持等。在其官网上宣称是：The Web framework for perfectionists with deadlines，它既可以满足完美主义者，又可以在截止期限前交付软件。Flask：是一个轻量级的框架，它只有简单的核心部分。换句话说，你可以按自己的需要添加ORM、用户认证、文件上传等功能。在今天来看，它的生态系统也相当丰富，可以完成绝大部分功能。

选择Flask 而不是选择Django 的原因是：Django 本身规定好了一系列的规范和习惯。

因而在编程时，我们只需要按步骤一步步往下走即可。

本书采用 Django 作为Web 开发框架的主要原因是，它适合作为CMS 框架，并且提供了丰富的组件功能，如用户权限管理、自带后台管理系统、ORM 等。

Java

在今天看来，Java 仍然受企业欢迎，除了在企业级Web 系统开发上，它还在Android应用的开发上绽放光彩。

在校期间，笔者一点儿也不喜欢 Java。后来才发现，我从 Java 中学到的东西比从其他语言中学的东西还多。如果 Oracle 不毁坏 Java，那么它会继续存活很久。我可以用JavaScript 造出各种我想要的东西，但是通常我无法保证它们是优雅地实现。过去人们在Java 上花费了很多时间，或在架构上，或在语言上，或在模式上。由于这些投入，都给了人们很多启发。这些都可以用于新的语言和新的设计，毕竟没有什么技术是独立于旧的技术产生的。

由于在 Java 语言里，笔者主要接触的是 Spring 框架，因此下面讨论一下 Spring。

Spring MVC：是由Spring 框架提供的构建 Web 应用程序的全功能 MVC 模块。由于框架本身高度可配置，即可以直接使用编写 XML 而不是 Java 来实现功能。它是一个典型的 MVC 框架，并且也是一个纯正的servlet 系统。Spring Boot：其作用在于创建和启动新的基于 Spring 框架的项目。系统本身做好了对不同框架的配置与集成，我们只需要对其配置，并编写少量的代码即可。

如果你正在考虑使用 Spring 框架，建议使用 Spring Boot。

PHP

PHP 是一门很容易上手的语言，由于其容易上手，并且发展得比较成熟。因此，有相多当的个人网站使用它作为开发语言，如 Facebook 这样大流量的网站也在使用它。另外，不得不提及的是 WordPress 已经占领了 CMS 市场超过一半的份额，并且它也占领了全球网站的四分之一。WordPress 原生是为博客系统而创建的开源框架，由于博客系统和内容管理系统在功能上很多是相似的，因此它成了最具知名度的内容管理系统（contentmanagement systemCMS）。

在这里并不基于 WordPress 来开发内容管理系统，因为它已经是一个相当成熟的框架了。如果你需要一个博客系统或者内容管理系统，首选 WordPress，然后才是自己编写。

PHP 在框架方面有比较多的选择，遗憾的是，笔者只对Laravel 比较了解。它是在PHP 5.3 之后开发的新框架，其类似于Ruby on Rails—为PHP 程序员提供快速开发的机制—提供快速开发的工具集，如生成代码、数据迁移、ORM 等。

Ruby

Ruby 是一门优美而巧妙的语言，它可以使编写出来的代码看上去更自然、简洁，更具有表达力，因此深受程序员欢迎。早期 Ruby 语言的应用场景特别少，直至Ruby OnRails 的出现。它是严格按照MVC 结构开发的Web 开源框架，其致力于提升程序员的快乐感和生产效率—快速创建页面、模板和查询功能等。不过如今由于可维性和性能的问题，它正在逐渐被替换。只是对初创公司来说，它的开发效率仍使得它是一个不错的选择，随后在业务稳定后使用其他框架来替换。

同样，由于Ruby On Rails 是一个重量级的选择，Ruby 程序员也推出了自己的轻量级框架 Sinatra。它是一个基于Ruby 语言的DSL（领域专属语言），由于其代码行数少，且简单、简洁，可以很容易深入理解框架并对其做出定制。

其他

除了上面提到的语言，还有一些语言也很不错，如Go、Scala 等。限于作者能力有限，以及篇幅的原因，在此就不展开详细讨论。

选择框架和语言后，还需要在选型的时候考虑数据存储的问题。

《全栈应用开发：精益实践》

构建全栈Web开发知识体系，含前端后端技术选型、构建系统、上线部署、数据分析等内容。

语言多元化是PayPal编程文化中一个重要的组成部分。在C++和Java长期流行的同时，更多的团队选择了Jva和Scala。同时，Braintree的收购也引入了一个久经世故的Ruby社区。Python作为一门特别的语言，在eBay和PayPal有很长的历史。而且其流行程度依然有增不减。

eBay的开发者支持Python这个应用于基层领域多年的语言。甚至在eBay管理层官方支持Python以前，技术人员就开始使用Python。我在几年前加入PayPal并选择Python来写内部应用，然而，我却发现了PayPal中将近15年以前的Python代码。

目前，Python 支撑着 超过50个项目, 包括:

功能和产品型, 例如 eBay Now 和 RedLaser运营和基础设施型**, 从开放的 OpenStack 到专有设施中间层服务和应用型**, 例如 PayPal 用来设定价格以及检测用户可用功能的那个（服务/应用）监测代理和接口*型*, 用于涉及到部署和安全的一些用例批处理任务*型*, 例如数据导入，价格调整，及其它项目以及不计其数的开发者工具

在接下来的文章里我将详细介绍那些使得 eBay 和 PayPal 的 Python 生态系统从2011年的不超过25个工程师到2014年超过260个工程师所使用的技术和举措。对于本文，我则会专注于10个不得不予以揭露的关于 eBay 和 PayPal 的企业环境的谬误。

谬误 #1: Python 是一门新语言

伴随着所有的初创公司正在使用它以及孩子们最近也在学习它的事实，这个谬误为何仍然存在是可以理解的。实际上 Python 已经 超过23岁了, 它最初发布于1991年, 早于 HTTP 1.0协议 5年且早于 Java 4年. 目前比较有著名的很早就使用 Python 的例子是在1996年: Google 的第一个成功的网络爬虫。

如果你对于长长的 Python 历史比较好奇，Python 的作者 Guido van Rossum 已经为你准备好整个故事。

谬误 #2: Python 没有被编译

不像 C++ 一样需要一个独立的编译器工具链，Python 实际上被编译成了字节码，和 Java 或者许多其他的编译型语言十分相似。更进一步的编译过程，如果有的话, 取决于运行时环境, 不管是 CPython，PyPy，Jython/JVM，IronPython/CLR，或是其它的进程式虚拟机（process virtual machine）。参考 谬误 #6 来了解更多。

一条在 PayPal 以及其它地方的通用原则就是，（应用的）安全性不能依赖于代码的已编译状态。更为重要的是加强运行时环境的安全，因为实质上每种语言都有一个解码器，或者能被拦截并导出受保护的状态。参考下一条谬误来了解更多的 Python 安全性问题。

谬误 #3: Python 不安全

轻量级 Python 的亲和力可能使他看起来不怎么可怕，但是这里直觉很大程度上是受到了误导的. 安全的一个核心原则就是尽可能让呈现的目标更小. 大系统是违背安全原则的，因为他们趋向于 使行为过渡集中化, 并且也 让开发者难于理解. Python 通过倡导简洁化来边缘化这些恶心的问题. 更有甚者, CPython 通过让自己成为一个简单、稳定并且易于审核的虚拟机来使这些问题得到解决. 事实上，近期 Coverity Software 的一个分析结果显示 CPython 得到了他们的最高质量评级。

Python 还拥有一系列可扩展的开源、产业标准化的安全库序列. 在PayPal, 我们把安全和授信看做是重中之重, 我们发现 hashlib, PyCrypto, 以及 OpenSSL, 通过 PyOpenSSL 和我们自己的定制构建的结合，涵盖了 PayPal 多样化的安全和性能需求。

这些诸多的原因，使得 Python 成为PayPal（和eBay）的应用程序安全团队在某些业务中最快的选择. 这里有把Python用在PayPal的安全第一环境中的几个以安全为基础应用程序:

创建安全代理，以促进密钥的轮换以并巩固加密实现同业界领先的 HSM 技术集成为缺乏兼容性的技术栈构建受TLS保护的封装代理为我们内部的互相认证计划生成键和证书开发主动的漏洞扫描器

另外，还有无数存在安全隐患的用Python构建，面向操作的系统, 诸如防火墙和连接管理. 未来，我们一定回去深入的整合PayPal Python的安全事项.

谬误 #4: Python 是一门脚本语言

Python 确实可以用来编写脚本，并且因其简单的语法、跨平台并且无所不在于 Linux, Macs, 和其它Unix 机器而成为这个领域的领跑者之一。

事实上, Python 可能是常规用途编程语言中最灵活的技术. 以下是一些实例:

电信基础设施 (Twilio)支付系统 (PayPal, Balanced Payments)神经科学和心理学 (许多, 许多, 例子)数值分析和工程 (numpy, numba, 以及 更多其它)动画(LucasArts, Disney, Dreamworks)游戏后台 (Eve Online, Second Life, Battlefield, 以及 其它很多)Email 基础设施 (Mailman, Mailgun)媒体存储和处理 (YouTube, Instagram, Dropbox)操作和系统管理 (Rackspace, OpenStack)自然语言处理(NLTK)机器学习和计算机版本 (scikit-learn, Orange, SimpleCV)安全性和渗透性测试 (很多很多 以及 eBay/PayPal大数据 (Disco, Hadoop support)如理 (Calendar Server, 它 驱动了 Apple iCal)搜索系统 (ITA, Ultraseek, 还有 Google)Internet 基础设施 (DNS) (BIND 10)

更别提网站和web服务了，那些都不在少数. 事实上，PayPal工程师看起来像是有兴趣致力于基于Python的web特性,比如 YouTube 和 Yelp. 如果对Python成功案例的更大清单感兴趣，那就看看官方的清单吧.

谬误 #5: Python 是弱类型的

Python 类型系统的特点是拥有强大、灵活的类型操作. 维基百科上对此作出的阐述.

而存在一个不争而有趣的事实是， Python 是比Java更加强类型的. Java 对于原生类型和对象区分了类型系统，它让null存在于一个灰色地带. 另一方面，现代的 Python 拥有一个统一的强类型系统, 其中什么都没有 的类型是明确指定的. 更进一步的，JVM自身也是动态类型的，因为可以把它的 根源 追溯到由Sun所收购的Smalltalk VM的一个实现。

Python的类型系统 很棒，但要提供给企业级使用，目前仍然还有许多更重大的事项需要关注。

谬误 #6: Python 速度慢

首先是有一个重要区别: Python 是一门编程语言，而不是运行时环境. Python 拥有几个实现:

CPython是参考实现, 且也是广泛发布和使用的实现.Jython是Python用于JVM的是一个成熟的实现.IronPython是 Microsoft 针对其自家的通用语言运行时——又名 .NET，实现的Python .PyPy是一个正在日趋成熟的Python实现，拥有JIT编译，增量垃圾收集诸多先进的特性.每一个运行时都有其自己的性能特点, 而且他们本身也不慢. 这里更重要的地方在于不能错误地把一个性能指标分派到一门编程语言智商. 应该总是把该评估用在一个应用程序运行时上面，最好是针对一个特定的使用场景。

清楚了那些事项之后，下面就是一些有Python提供的小项，体现其重要的性能优势:

把 NumPy 用作 Intel 的 MKL SIMD接口PyPy的 JIT 编译能 达到比C还快的性能Disqus 能在同样的100个盒子上容纳两亿五千万到5亿用户

诚然，这些都不是最新的列子，只是我个人的最爱罢了. 这将很容易扯到高性能Python以及独立提供的运行时这些广阔的领域. 我们不应只是专注于解决单个特殊的案例, 而是应该把注意力放在对开发人员在 最终产品性能 方面的生产力的普遍影响上面, 特别是在一种企业级环境之下。

C++ vs Python,. 两种语言在同一个输出下的对比.

给定足够的时间，一个循规蹈矩的开发者只会按照下面这种经过论证的方式来编写精确高效的软件：

设计实现一个可以正确完成任务的软件，包括开发单独的测试测试性能，明确瓶颈优化，根据测试和Amdahl法则，并且利用Python与C的渊源

虽然这听起来很简单，但是即使是老道的工程师，这依旧是一个非常耗时的过程。Python设计之初就考虑到了这一套开发流程。根据我们的经验，通常C++和Java项目完成一次迭代流程的时间，够Python项目完成三次迭代流程。今天，PayPal和eBay中不乏有Python项目使用更少的代码战胜了同类C++和Java项目，这多亏了快速的开发使得仔

细的裁剪和优化变得可能。

Myth #7: Python无法做到大规模

大规模有许多定义，但无论怎样，YouTube是个大规模网站。每月UV超过十亿，每分钟上传的视频时长超过100小时，占用互联网带宽的20%，所有这一切都以Python作为核心技术。Dropbox,Disqus, Eventbrite, Reddit, Twilio, Instagram, Yelp, EVE Online, Second Life,，以及，是的，以及eBay和PayPal中都有Python大规模的例子，这些证明大规模不仅仅是可能：它是一种模式。

成功的关是键简单性且一致性。CPython，Python的主要虚拟机，其最大限度地放大了这些特性，从而演变出了一个精确可测的运行时。人们很难发现 Python程序员关心垃圾的收集暂停或应用地启动时间。拥有强大的平台和网络支持，Python其本身自然而然的智能水平可扩展，BitTorrent就是其充分的体现。

此外，规模化主要涵盖测量和迭代。Python是以分析和优化为要义建立的。看Myth #6了解更多Python如何垂直拓展的细节。

Myth #8: Python缺少好的并发支持

除了偶尔叫嚣性能和规模化的问题，有人想提的技术些，”Python缺乏并发，”或者，”GIL怎么样？”如果几十个反例仍不足以支持Python水平及垂直拓展规模的能力，那么再更深地解释CPython实现细节也不会有帮助，所以我会简短些。

Python拥有强大的并发原语，包括generators, greenlets, Deferreds, 和futures.。Python有优秀的并发框架，包括eventlet, gevent,和Twisted。Python在定制运行时尚投入了惊人的工作量，包括Stackless和 PyPy。所有烦人这些和更多表明，根本不存工程师们在Python并发编程方面的缺憾。同时，所有这些都正在被正式的在企业生产环境中支持或使用。例如，请参考Myth #7。

全局解释器锁，或称GIL，是Python在大多数应用场景下的性能优化，也是几乎所有CPython实现代码的开发上的基础优化。GIL使得Python可以很便利地使用操作系统的线程或轻线程（通常指greenlets），且不影响使用多进程。更多相关信息，请看该主题的Q&A列表，以及Python文档中的介绍。

在PayPal中，一个典型服务的部署需要多台机器，多个进程，多个线程，以及一个数字非常庞大的greenlets，相当于一个非常强大可扩展的并行环境（见下图）。在大多数的企业环境中，团队更倾向于往更高层次过度，谨慎并注重灾难恢复。然而，在某些情况下，每台机器每天Python服务仍然处理数以百万计的请求，而且轻松处理。

一个基于单一worker的协同异步架构草图。最外层的盒子是进程，下一个层次为线程，这里这些线程都是轻线程。操作系统处理线程间的抢占，而I/O异步协同合作。

谬误 #9: Python 程序员很稀缺

事实上，现在使用 Python 的 web 开发者的确没有使用 PHP 或者 Java 的 web 开发者多。这可能主要是由于企业需求和教育之间的相互作用导致的，不过 教育领域（教学所使用的编程语言）的趋势使得情况可能产生变化 。

也就是说，使用 Python 的开发者并不稀缺。现在全世界有数百万使用 Python 的开发者。已有几十个Python 技术大会、 StackOverflow 上成千上万的 Python 内容问答、雇佣大量使用 Python 的开发者的大企业比如 YouTube 、 美国银行（ Bank of American ）和 LucasArts/Dreamworks 等等，这些都显而易见地证实了这一点。在 eBay 和 PayPal 我们一直保持拥有几百位使用 Python 的正式开发者，这是怎么做到的呢？

那么，当一个项目被创建时为什么它会被首推？对于孩子来，大学生和教授们来说，Python作为第一门程序设计语言是非常易于学习的。在eBay，仅仅需要一个星期，一个新的Python程序员就能展示一个真正的成果，并且他们开始散发光芒常常只要2-3个月，通过Internet的宝藏（互动式教程，书，文档和开源代码库）一切皆有可能。

另外一个重要的考虑因素是，项目使用Python会更简单，它不会像其他项目那样需要那么多的开发者。在谬误6和谬误9中提到的那样，在Python项目中，学习像Instagram那样的高效团队是一个常见的比喻，并且这确实是我们在eBay和PayPal的经验。

Myth #10: Python不适应于大项目

Myth #7 讨论了大规模运行Python的项目，但开发Python大规模项目是什么情况呢？正如在Myth #9中提到的，大多数Python不被人看好。 然而Instagram在其被亿元美金收购当天达到千万的点击量，而整个公司只有十几个人。Dropbox在2011年只有70个工程师，其他团队更少。所以，Python适合大规模团队吗？

美国银行实际上有超过5000的Python开发者，一个单独的项目超过一千万行Python代码。JP摩根也经历了类似的转变。YouTube也有数千的开发者和数百万行的代码。大规模产品和团队每天都在使用Python，因为它具有良好的模块化和封装特性，在特定方面许多的大规模开发建议是一致的。工具，强大的惯例以及代码审查促使了项目规模化管理的现实。

幸运的是，Python发展于上面所提到的好的奠基。我们在检查执行使用pyflakes以及其他工具进行Python代码的静态分析，正如坚持PEP8——Python语言的基础风格指南。

最后，应该指出的是，除了调度加速Myth #6以及#7中所提到的，使用Python的项目通常需要更少的开发者。我们常见的成功案例中，使用Java或C++的项目通常有3-5开发者耗时2-6个月，最终由单一的开发者在2-6周（或小时，因为这些原因）完成�...

学习python用于开发什么呢?种种迹象表明，python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。选择学python培训的人大多非科班出身。很多大学并没有开始此专业，因此就出现了大量的人才缺口。所以越来越多的应届大学生选择参加python培训学习python，那么学习python用于开发什么呢?千锋老师为大家简单的介绍下。

1、python用于人工智能

Python语言对于人工智能来说是最好的语言。随着人工智能的普及，Python使用也会越来越广泛。

2、python用于科学与数字计算

Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

3、python用于Web应用开发

服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。

4、python用于系统网络运维

在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。

5、python用于图形界面开发

Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩展微软的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。

6、python用于3D游戏开发

Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一个PyWeek的比赛。

7、python用于网络编程

除了网络和互联网的支持，Python还提供了对底层网络的支持，有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架TwistedPython。千锋python培训班培训的内容是真正的Python全栈开发，包含Python项目，爬虫、服务集群、网站后台、微信公众号开发，Python机器学习与数据挖掘，数据分析框架与实战，Python物联网树莓派的开发等。

千锋python培训秉承着用良心做教育的理念，采用高成本的全程面授的方式教授学员。讲师团队由千里挑一并兼具大型企业项目实战与教学经验的大牛讲师组成。有道是名师出高徒，有这些大牛讲师带你飞，还愁学不会吗?

以上内容就是学习python用于开发什么呢的简单介绍。如果你也对python感兴趣，现在可以试听python培训两周，让您了解更真实的千锋，也让您进一步了解自己适不适合学习python语言。

你正在开发一个企业应用程序，并试图决定使用哪种语言？看看Go和Python的比较。

Golang vs Python的性能在开发人员和业务最终用户中是一个备受争议的话题。一个企业只有与其提供的服务一样好，以及它如此迅速而高效地完成工作，这就是Golang与Python的问题出现的原因。几乎每个企业的每一个方面都依赖于其技术备份。数据安全，入侵检测，虚拟专用网络和存储只是企业开发人员需要处理的几个问题中的一部分。鉴于这种情况，大多数企业更倾向于外包他们的IT服务，以便专注于他们最擅长的事情。然而，大多数顶级管理人员忽视了极端重要的是监督IT服务公司用于开发程序，Web应用程序，数据分析等的编程语言。

尽管您选择将IT服务外包给大多数公司，但以您的名义作出此决定; 总是最好是一个消息灵通的新手。对于企业开发，一些最常用的编程语言是Python，Java，Golang，Perl，PHP等。当您在众多选项中进行选择时，您可能需要考虑一个事实，即“Google Golang击败Java，C ，Python到年度冠军的编程语言。“

Python是Golang的紧密竞争对手。因此，我们帮助您理解为什么Golang仍然是Python满足您所有企业需求的更好选择。我们来讨论Go vs Python：

去与Python：语言之战

1.可扩展的业务

任何现代企业需要的首要事情之一就是可扩展性。企业迅速增长，IT系统支持这种增长势在必行。这里值得一提的是，基于Python的Web应用程序很难在单个机器上跨多个内核进行扩展。这是由于全球解释器锁（GIL）的局限性。

另一方面，Golang拥有许多内置功能，可处理多个“并发Web请求”，这反过来又使其成为编译程序的高效语言，而不是Python。当语言能够处理多个并发请求时，它自动也具有很高的可伸缩性。随着企业的发展，所使用的程序将需要同时做许多事情。因此，随着Golang对其后端程序的支持，任何不断增长的业务都将能够更好地处理可伸缩性问题。

2.更快的性能和并发性

在Golang和Python之间，Golang执行起来要快得多（有时快2倍或3倍）是一个确定的事实。这是因为与Python相比，Golang更节约资源。Python使用资源要求较高的线程，而Golang使用独立的goroutine，这有助于节省CPU和内存等资源。这种资源效率不仅有助于提高性能，还能带来成本效益。

3.安全

由于每个变量必须具有与之相关的类型，因此Golang是一种非常安全的语言。这意味着开发人员不能跳过可能导致错误的细节。因此，企业可以节省搜索错误并最终调试的时间和成本。因此，在敏捷性非常重要且给企业带来竞争优势的时代和时代，编程语言中的优秀调试工具是一个非常重要的优势。

4.清除语法

由于其语法清晰，Golang网络编程非常简单，其中包含零不必要的组件。由于实用程序是Golang的关键组件，开发人员现在可以自由地专注于开发本身。这有助于缩短上市时间，并可避免最终纠错的成本。

所有这些因素汇集在一起，都有助于Golang的巨大普及，甚至与Python所建立的语言相比。尽管不能排除Python的优势，但可以肯定地说Golang是企业应用程序开发的一种优秀语言。