学python是不是必须要学django

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学习Python不一定非要学Django,Python有很多的学习方向,Django只是其中的一个web开发方向。

以下是Python的应用方向

Python应用场景

Web应用开发

Python经常被用于Web开发。比如,通过mod_wsgi模块,Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的通信。一些Web框架,如Django,TurboGears,web2py,Zope等,可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。

操作系统管理、服务器运维的自动化脚本

在很多操作系统里,Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和MacOSX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,比如Ubuntu的Ubiquity安装器,RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器。GentooLinux使用Python来编写它的Portage包管理系统。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包,Python能够访问Windows的COM服务及其它WindowsAPI。使用IronPython,Python程序能够直接调用.NetFramework。一般说来,Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。

科学计算(更多学习内容,请点击创新互联)

NumPy,SciPy,Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。

桌面软件

PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速开发桌面应用程序的利器。

服务器软件(网络软件)

Python对于各种网络协议的支持很完善,因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步网络编程和多数标准的网络协议(包含客户端和服务器),并且提供了多种工具,被广泛用于编写高性能的服务器软件。

游戏

很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块,而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python,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。

构思实现,产品早期原型和迭代

YouTube、Google、Yahoo!、NASA都在内部大量地使用Python。

Python的应用方向

1.常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2.科学计算

随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3.自动化运维

这几乎是Python应用的自留地,作为运维工程师首选的编程语言,Python在自动化运维方面已经深入人心,比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4.云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的,搞云计算的同学都懂的。

5.WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6.网络爬虫

也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据,那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一,其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7.数据分析

在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8.人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。

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