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很多操作系统中,Python 是标准的系统组件,大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python,可以在终端下直接运行 Python。

有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写,例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。

另外,Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如,通过 pywin32 这个软件包,我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API;使用 IronPython,我们能够直接调用 .Net Framework。

通常情况下,Python 编写的系统管理脚本,无论是可读性,还是性能、代码重用度以及扩展性方面,都优于普通的 shell 脚本。

人工智能领域

人工智能是项目非常火的一个研究方向,如果要评选当前最热、工资最高的 IT 职位,那么人工智能领域的工程师最有话语权。而 Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面,都是主流的编程语言。

可以这么说,基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能,其本质上已经无法离开 Python 的支持了,原因至少有以下几点:

目前世界上优秀的人工智能学习框架,比如 Google 的 TransorFlow(神经网络框架)、FaceBook 的 PyTorch(神经网络框架)以及开源社区的 Karas 神经网络库等,都是用 Python 实现的;

微软的 CNTK(认知工具包)也完全支持 Python,并且该公司开发的 VS Code,也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。 Python 擅长进行科学计算和数据分析,支持各种数学运算,可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。

VS Code 是微软推出的一款代码编辑工具(IDE),有关它的下载、安装和使用,后续章节会做详细介绍。

总之,AI 时代的来临,使得 Python 从众多编程语言中脱颖而出,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置,基本无人可撼动!

网路爬虫

Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。

从技术层面上将,Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具,例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等,还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。

科学计算

自 1997 年,NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。

并且,和其它解释型语言(如 shell、js、PHP)相比,Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库,例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等,这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。

游戏开发

很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块,而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比,Lua 的功能更简单,体积更小;而 Python 则支持更多的特性和数据类型。

比如说,国际上指明的游戏 Sid Meier’s Civilization(文明,如图 2 所示)就是使用 Python 实现的。

图 2 Python 开发的游戏

除此之外,Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制,这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上,有很多 Python 语言实现的游戏引擎,例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。

以上也仅是介绍了 Python 应用领域的“冰山一角”,例如,还可以利用 Pygame 进行游戏编程;用 PIL 和其他的一些工具进行图像处理;用 PyRo 工具包进行机器人控制编程,等等。有兴趣的读者,可自行搜索资料进行详细了解。

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