随着现在科技的不断进步，计算机行业近年来飞速发展，其中Python编程语言更是以黑马之势登顶最热门高级语言排行榜。
本篇博客对Python编程语言应用进行综述，介绍Python的起源与发展，并列举Python在 Web开发、数据可视化、云计算、人工智能、爬虫技术 的应用。

前言

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，也是目前主流的编程语言，它为开发者提供了高效的高级数据结构。Python开发技术主要特征是简洁性、易读易学、灵活扩展、免费开源、强大的数据库等。2021年Python在世界著名的TIOBE变成通用语言榜上世界排名第一。

一、 Python的起源

1989年的圣诞节期间，荷兰数学和计算机科学研究学会 吉多·范罗苏姆 (Guido van Rossum)为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的解释程序，作为 ABC 语言的继承人。之所以选中 Python (蟒蛇)作为程序的名字，是因为他是 BBC 电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团(Monty Python’s Flying Circus)的爱好者。1991年，第一个 Python 解释器诞生，它是用 C 语言实现的，并能够调用 C 语言的库文件。

1.1 Python的设计目标

1999年，吉多·范罗苏姆向DARPA 提交了一条名为 “Computer Programming for Everybody” 的资金申请，并在后来说明了他对 Python 的目标：

一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大
开源，以便任何人都可以为它做贡献
代码像纯英语那样容易理解
适用于短期开发的日常任务

1.2 Python的设计哲学

Python开发者的哲学是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

优雅
明确
简单

如果面临多种选择，Python 开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法。

二、 Python的应用

2.1 Web开发

Python下的Web开发框架有许多款，例如：Django、Flask、Tornado。其中 Django 框架提供了很多模块，可以让开发者快速开发一个网站。
Django 是一个开放源代码的 Web 应用框架，由Python编写而成，采用了 MTV (Model-Template-View) 的框架模式

Model 用于数据库处理
Temp-late 是模板系统，用于显示处理
View 是控制部分用于 Model 的处理、数据的加工和模板的调用等工作

2.2 数据可视化

Python 具有强大的交互式网络可视化信息管理库的能力，具有众多的信息可视性优化库，如:

2D、3D信息可视化优化库 matplotlib、seaborn 及 Pandas 等。
地图信息可视化优化库 folium、basemap、mapbox、geoplotlib、pyechartsmap 等
社会服务网络的信息可视化管理库 Networkx
词典和云图信息可视性优化库 wordcloud、pyecharts 等

2.3 云计算

云计算服务形式包含以下三种：IaaS (基础设施即服务)，PaaS (平台即服务)，SaaS (软件即服务)。云计算三种服务类型中的基础设施即 IaaS 和 SaaS 需要用到 OpenStack (云计算管理平台)来搭建，而 OpenStack 是由Python语言编写的。
总之，学好 Python 是进入云计算领域的基础。

2.4 人工智能

人工智能是一门多领域交叉学科，而机器学习就是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。目前比较流行进行机器学习开发的使 Python 语言，只要是因为 Python 支持很多机器学习库。
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，具有强大的 GPU 加速的张量计算功能与包含自动求导系统的深度神经网络(支持动态神经网络)。
另一个软件开源库 TensorFlow 是一个基于数据流编程的符号数字系统，被广泛用于各类机器学习算法的编程实现，TensorFlow 还拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC 终端和网页并支持 GPU 和 TPU 高性能数值计算。

2.5 爬虫

网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。Python 中，系统自带的 urllib 和 urllib2 都提供了功能强大的 HTTP 支持，但是 API 接口太难用。于是出现了一些更方便的 HTTP 库，如：requests、Scrapy。
Requests 用 Python 语言编写，基于 urllib，采用 Apache2 Licensed 开源协议，它比 urllib 更十分方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP 测试需求。
Scrapy 是适用于Python 的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取 web 站点并从页面中提取结构化的数据；Scrapy 用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

三、总结

Python 是一个优秀的编程语言。它提供了丰富的开源库，极大地方便了用户的使用与开发。
本篇博客讲述了 Python 的起源，接着列出 Python 在 5 个方向上的应用。对于未来计算机科学的发展，Python 语言会继续发挥其不可代替的作用，推动信息时代的持续发展。

Reference：

[1] 肖慧明.Python技术在数据可视化中的研究综述[J].电子测试,021(13):87- 89.
[2] 王冉阳.基于Django和Python的Web开发[J].电脑编程技巧与维护,2009 (02):56-58.
[3] 杜小甫,黄兴晗,刘沂杰.基于Python的人脸识别技术综述[J].电子测试,2021 (16):80-81+48.

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