導(dǎo)讀：如果你想學(xué)Python，或者你剛開始學(xué)習(xí)Python，那么你可能會(huì)問：“我能用Python做什么？”
這個(gè)問題不好回答，因?yàn)镻ython有很多用途。
但是隨著時(shí)間，我發(fā)現(xiàn)有Python主要有以下三大主要應(yīng)用：
Web開發(fā)
數(shù)據(jù)科學(xué)：包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化
腳本
本文將依次介紹。
01 Web開發(fā)
Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web開發(fā)中非常流行。
這些Web框架可以幫助你用Python編寫服務(wù)器端代碼(后端代碼)。這是在你的額服務(wù)器上運(yùn)行的代碼，而不是運(yùn)行在用戶設(shè)備和瀏覽器的代碼(前端代碼)。
1. 為什么需要Web框架
因?yàn)橛肳eb框架可以更容易地構(gòu)建通用后端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python代碼塊，處理數(shù)據(jù)庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。
2. 應(yīng)該使用哪種Python Web框架
Django和Flask是最流行的兩種Python Web框架。如果你剛剛?cè)腴T，我建議使用其中一種。
3. Django和Flask有什么區(qū)別
Gareth Dwyer 關(guān)于這個(gè)問題有一篇出色的文章，在這里我引用幾段：
主要區(qū)別
Flask：能夠?qū)崿F(xiàn)簡(jiǎn)單、靈活和細(xì)致的控制。并能讓你自己決定實(shí)現(xiàn)方式。
Django：提供了全面的體驗(yàn)：你可以獲得管理面板、數(shù)據(jù)庫接口、ORM(對(duì)象關(guān)系映射)以及開箱即用的應(yīng)用程序和項(xiàng)目的目錄結(jié)構(gòu)。
如何選擇
Flask：如果你關(guān)注的是經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)，或者你想更多地控制使用哪些組件，比如你想使用哪些數(shù)據(jù)庫以及如何與其進(jìn)行交互。
Django：如果你關(guān)注最終產(chǎn)品，或者你正在研究一個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用，比如新聞網(wǎng)站、網(wǎng)店或博客，并且你希望有單一實(shí)現(xiàn)的方式。
換句話說，如果你是初學(xué)者，F(xiàn)lask可能是更好的選擇，因?yàn)樗莆盏慕M件更少。此外，如果你想要更多的定制，那就選Flask。
根據(jù)我的數(shù)據(jù)工程師朋友Jonathan T Ho的說法，由于Flask 的靈活性，在創(chuàng)建REST API時(shí)，F(xiàn)lask 比Django 更適合。
另一方面，如果你想直接構(gòu)建一些東西，Django可能會(huì)讓你更快實(shí)現(xiàn)。
02 數(shù)據(jù)科學(xué)
數(shù)據(jù)科學(xué)，這里包括機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)是什么
假設(shè)你想開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)檢測(cè)圖片內(nèi)容的程序。給出圖1，你希望程序識(shí)別這是一只狗。
▲圖1
給出圖2，希望程序能識(shí)別這是一張桌子。
▲圖2
你可能會(huì)說，我可以寫一些代碼來做到這點(diǎn)。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那么可以識(shí)別是狗。
或者可以檢測(cè)圖片中的邊緣，如果有很多直的邊緣，那么就是桌子。
但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎么辦？如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎么辦？
這里就需要用到機(jī)器學(xué)習(xí)了。
機(jī)器學(xué)習(xí)通過實(shí)現(xiàn)算法，該算法能夠自動(dòng)檢測(cè)輸入中的模式。
例如，你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓它掌握狗和桌子間的區(qū)別。那么當(dāng)你給出新的圖片讓它識(shí)別是狗還是桌子時(shí)，它就能夠進(jìn)行判斷。
這有點(diǎn)類似孩子學(xué)習(xí)新事物的方式。孩子是如何學(xué)習(xí)認(rèn)知狗或桌子的呢？就是通過大量的例子。
你不會(huì)明確告訴孩子：“如果某個(gè)毛茸茸的東西有淺棕色的毛發(fā)，那么就可能是狗。”
你會(huì)說，“這是狗，這也是狗。而這是桌子，那個(gè)也是桌子?！?/p>
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方式大致相同。
我們可以將相同的想法應(yīng)用于：
推薦系統(tǒng)：比如YouTube，亞馬遜和Netflix
人臉識(shí)別
語音識(shí)別
以及其他應(yīng)用。
你聽過的熱門機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)
支持向量機(jī)
隨機(jī)森林
你可以使用上述任何算法來解決前面提到的圖片標(biāo)簽問題。
2. 將Python用于機(jī)器學(xué)習(xí)
有一些熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和Python框架。其中兩個(gè)最熱門的是scikit-learn和TensorFlow。
scikit-learn帶有一些內(nèi)置的熱門機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
TensorFlow是一個(gè)低級(jí)庫，能讓你創(chuàng)建自定義機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
如果你剛開始進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，我會(huì)建議你先從scikit-learn開始。如果你開始遇到效率問題，那么可以使用TensorFlow。
3. 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化
假設(shè)你在一家在線銷售產(chǎn)品的公司工作。作為數(shù)據(jù)分析師，你會(huì)繪制這樣的條形圖。
▲條形圖1 - 用Python生成
從這張圖中可以看到在某個(gè)周日，男性用戶購買了400多件產(chǎn)品，女性用戶購買了350件產(chǎn)品。
作為數(shù)據(jù)分析師，對(duì)此你會(huì)提出一些可能的解釋。明顯的解釋是，該產(chǎn)品在男性用戶中更受歡迎。另一種是樣本量太小，而這種差異是偶然的。還可能呢是由于某種原因，男性往往在周日才購買該產(chǎn)品。
為了理解哪種解釋是正確的，你可以繪制另一個(gè)圖。
▲折線圖1 - 用Python生成
不止看周日的數(shù)據(jù)，還要看到一周的數(shù)據(jù)。從這張圖表中可以看出，在不同的日子里這種差異比較一致。
從這個(gè)分析中你會(huì)得出結(jié)論：這種產(chǎn)品在男性中比在女性中更受歡迎。
但如果你看到像這樣的圖表呢？
▲折線圖2 - 用Python生成
那么，怎么解釋周日的差異呢？
你可能會(huì)說，也許出于某種原因男性只在周日才會(huì)更多地購買這款產(chǎn)品?；蛟S這只是巧合。
我在谷歌和微軟工作時(shí)所做的數(shù)據(jù)分析工作與這個(gè)例子非常相似，只是更復(fù)雜一些。在谷歌時(shí)我使用Python進(jìn)行分析，而我在微軟使用JavaScript。
在這兩家公司我都使用SQL從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。然后，我用Python和Matplotlib(在谷歌)或JavaScript和D3.js(在微軟)來可視化和分析這些數(shù)據(jù)。
使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析/可視化
最流行的數(shù)據(jù)可視化庫之一是Matplotlib
這是一個(gè)很好的入門庫，因?yàn)椋?/p>
- 它很容易上手
- 其他一些庫，如seaborn就是基于它的。因此，學(xué)習(xí) Matplotlib 將幫助您以后學(xué)習(xí)這些其他庫。
我應(yīng)該如何使用Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析/可視化？
您應(yīng)該首先學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和可視化的基礎(chǔ)知識(shí)。當(dāng)我在網(wǎng)上尋找好的資源時(shí)，我找不到任何資源。所以，我最終制作了一個(gè)關(guān)于這個(gè)主題的YouTube視頻：
我最終還在Pluralsight上制作了一個(gè)關(guān)于這個(gè)主題的完整課程，您可以通過注冊(cè)他們的10天免費(fèi)試用版免費(fèi)獲得。
我會(huì)推薦他們兩個(gè)。
在學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)分析和可視化的基礎(chǔ)知識(shí)之后，從Coursera和Khan Academy等網(wǎng)站上學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)也將有所幫助。
腳本
什么是腳本？
腳本通常是指編寫旨在自動(dòng)執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)的小程序。
所以，讓我從我的個(gè)人經(jīng)歷中給你一個(gè)例子。
我曾經(jīng)在日本的一家小型創(chuàng)業(yè)公司工作，那里有一個(gè)電子郵件支持系統(tǒng)。這是我們回復(fù)客戶通過電子郵件發(fā)送給我們的問題的系統(tǒng)。
當(dāng)我在那里工作時(shí)，我的任務(wù)是計(jì)算包含某些關(guān)鍵字的電子郵件數(shù)量，以便我們可以分析收到的電子郵件。
我們本可以手動(dòng)完成，但相反，我編寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的程序/簡(jiǎn)單的腳本來自動(dòng)執(zhí)行此任務(wù)。
實(shí)際上，我們當(dāng)時(shí)使用Ruby來做這件事，但Python也是這種任務(wù)的好語言。Python適合這種類型的任務(wù)，主要是因?yàn)樗哂邢鄬?duì)簡(jiǎn)單的語法并且易于編寫。用它寫一些小東西并進(jìn)行測(cè)試也很快。
嵌入式應(yīng)用程序呢？
我不是嵌入式應(yīng)用程序的專家，但我知道Python可以與Rasberry Pi一起使用。它似乎是硬件愛好者中流行的應(yīng)用程序。
那么游戲呢？
你可以使用名為PyGame的庫來開發(fā)游戲，但它不是最受歡迎的游戲引擎。你可以用它來構(gòu)建一個(gè)業(yè)余愛好項(xiàng)目，但如果你認(rèn)真對(duì)待游戲開發(fā)，我個(gè)人不會(huì)選擇它。
相反，我建議從使用C#的Unity開始，這是最受歡迎的游戲引擎之一。它允許您為許多平臺(tái)構(gòu)建游戲，包括Mac，Windows，iOS和Android。
Python 3 還是 Python 2？
我會(huì)推薦Python 3，因?yàn)樗F(xiàn)代，在這一點(diǎn)上它是一個(gè)更受歡迎的選擇。
腳注：關(guān)于后端代碼與前端代碼的說明（以防您不熟悉這些術(shù)語）：
假設(shè)你想做一些像Instagram這樣的東西。
然后，您需要為要支持的每種類型的設(shè)備創(chuàng)建前端代碼。
例如，您可以使用：
- Swift for iOS
- Java for Android
- 用于 Web 瀏覽器的 JavaScript
每組代碼將在每種類型的設(shè)備/瀏覽器上運(yùn)行。這將是一組代碼，用于確定應(yīng)用程序的布局將是什么樣子，單擊按鈕時(shí)按鈕的外觀等。
但是，您仍然需要能夠存儲(chǔ)用戶的信息和照片。您需要將它們存儲(chǔ)在服務(wù)器上，而不僅僅是存儲(chǔ)在用戶的設(shè)備上，以便每個(gè)用戶的關(guān)注者都可以查看他/她的照片。
這是后端代碼/服務(wù)器端代碼的用武之地。您需要編寫一些后端代碼來執(zhí)行以下操作：
- 跟蹤誰在關(guān)注誰
- 壓縮照片，使其不會(huì)占用太多存儲(chǔ)空間
- 在發(fā)現(xiàn)功能中向每個(gè)用戶推薦照片和新帳戶
所以，這就是后端代碼和前端代碼之間的區(qū)別。
順便說一句，Python并不是編寫后端/服務(wù)器端代碼的唯一好選擇。還有許多其他流行的選擇，包括基于JavaScript的Node.js。
