Python具体指什么，可以运用在哪些方面呢

你好，主要运用在这些方面：

一、人工智能，包括数据分析、计算机视觉、自然语言处理等等

现在python已经基本成了人工智能的标准语言了，一般都是C/C++写个底层运算库，然后用python做脚本。各种框架层出不穷，tensorflow/pytorch等等。

二、web开发

python光是web开发的框架至少得有几十个吧，而且用的人都很多，从后端到前端各种配套服务都非常齐全。

三、爬虫

我估计很多人学爬虫就是从python入手的

四、各类App的内置脚本

有很多程序里面的内置脚本就是python，比如sublime text、blender3d，所以从这个角度来看啊，python能干的事情就无限多了，文本编辑、3d建模、股票投资等等，只有你想不到的，没有做不到的。

至于python能否开发qq、浏览器这种应用软件？

只用python是不太行的，因为python是解释性的，如何打包成二进制文件其实挺麻烦的，而且速度肯定比不上c++什么的，但是作为脚本还是不错的。

java所需要的学习的知识点很多，可以大致分为以下几个阶段：一、预科学习：

HTML5：HTML5标签入门、HTML5表格、表单

CSS3：CSS3选择器和简单属性、CSS3定位和布局、CSS3复杂选择器和高级属性

数据库：mysql数据库安装和数据 *** 作、约束和简单查询、复杂查询、数据库设计、oracle的安装与数据 *** 作、oracle与mysql的对比学习

二、JavaSE

Java语言基础、程序逻辑：环境配置和第一个语言程序-HelloWorld变量运算符条件和循环方法和数组

Java面向对象：面向对象入门面向对象应用_管理系统类Java常用类、String相关、算法相关面向对象深入（重载、this、static）继承（重写、super、初始化顺序）多态（抽象类和接口、final、克隆和比较接口设计模式、对象和类的生命周期）

API：异常、日志集合集合工具类和泛型IOJDBC基础线程网络编程反射NIOJunit

Java面向对象思想：设计模式面向对象原则

Java底层理论：集合底层性能监控工具反编JUC

三、Javaweb

web基础：TOMCAT/WEB程序结构/>

第三方工具包：连接池、事务、分页、文件上传下载、Dom4j/Log4j/Logback

JavaScript和jQuery框架技术：JS入门和DOM基础、DOM模型深入、jQ基础、jQ *** 作

MVC动态Web开发技术：自定义MVC框架、DAO框架、前端框架（layUI）

Web开发高级运用：tomcatserver服务器配置、nginx使用、jetty配置

网络编程：网络原理、>

在java的学习中，最重要的表示实践，任何一个大牛都是敲出来的，光有理论知识，没有实际动手能力也是不行的。

对java有兴趣的小伙伴们，不妨先从java入门开始！B站上有很多的java教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

提到人工智能就一定会提到Python，有的初学者甚至认为人工智能和Python是划等号的，其实Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，开始时是用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。而人工智能通俗讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化。显然人工智能和Python是两个不同的概念。人工智能和Python的渊源在于。就像我们统计数据或选择用excel制作表格时，因为在需要用到加减乘除或者、函数等时，只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后，是C++/C#等语言已经编写好了代码，所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时Python只是用来 *** 作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆复杂的C++

/ CUDA程序。

深度学习人工智能时，自己计算太复杂，还要写C++代码 *** 作，这时程序员就想要不搞一套类似复杂的Excel配置表，直接搭建神经网络、填参数、导入数据，一点按钮就直接开始训练模型、得出结果。这个方法简单实用可是神经网络搭建起来太复杂，需要填写的参数太多，各种五花八门的选项也很难做成直观的图形工具。只能用一个类似Python的相对好用的语言，通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据，并调用执行函数进行训练。通过这种语言来描述模型、传递参数、转换好输入数据，然后扔到复杂的深度学习框架里面去计算。那么为什么会选择Python科学家们很早就喜欢用Python实验算法，也善于使用numpy做科学计算，用pyplot画数据图。恰好Google内部用Python也非常多，所以采用Python也是必然的。除Python外，实际上TensorFlow框架还支持JavaScript、c++、Java、GO、等语言。按说人工智能算法用这些也可以。但是官方说了，除Python之外的语言不一定承诺API稳定性。所以人工智能和Python就密不可分了。单说人工智能的核心算法，那是是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。Python是这些库的API

binding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的C

API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。Python一直都是科学计算和数据分析的重要工具，Python是这些库的API

binding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的C

API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。都说时势造英雄，也可以说是人工智能和Python互相之间成就者对方，人工智能算法促进Python的发展，而Python也让算法更加简单。

python更好。

opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。当然如果是安卓客户端的话，还是c++或java方便点，如果是后台或者树莓派之类的，python就更方便。

这里有个python的例子。

opencv 33+已经内置了人脸识别功能。

可以很轻松的完成相关毕业设计。

使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型，可快速，准确的进行人脸识别。

Python优点：

学习难易：Python与C++对比是一门易于学习的语言所以很适合作为第一门语言来学习编程。

可视化调试：Matplotlib进行结果可视化这方法，与C++的窗体调试比起来那是好了很多啊。

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