网站需要服务器吗？

当然需要服务器了，你说开店需要租房子吗？线下要么租房子，要么靠手机联系，这都需要成本。

线上你要么某宝开店，要么找个地方建站、博客之类的，也都需要有这么一个引子，把客户带过来的。

先要准备以下的资料
1注册域名。最好能和企业主体有点关联
2选择网站系统。例如wordpress，zblog，emblog等都可以。
3选择云服务器，例如阿里或者腾讯等
4解析域名到服务器
5发布网站到云主机
以上步骤还是需要一些知识的。
步骤方法
一、先去域名注册商那里注册一个自己喜欢的域名，常用的域名注册商有：万网、新网、西部数码等；
二、需要选购租用一台服务器，考虑到是个人博客可以先选择使用虚拟主机；如果使用国内服务器或者虚拟主机的话，需要对域名进行备案，备案流程比较简单，可以联系服务器商代备即可。
三、网站程序，这里是一个网站的核心。个人博客网站建议选用网站博客程序，常用的有WordPress、zblog等。
四、对自己选好的网站程序本地搭建成网站，然后进行修改调整，使其成为自己专属的博客网站，本地搭建可以网上搜一下本地环境安装包来配置本地环境；再按照所用程序官方教程进行安装使用。
五、网站调整好以后，需要通过FTP等工具把网站程序上传到服务器；然后在服务器绑定自己注册的域名；再去域名服务商那里对域名解析，解析到自己服务器上。
六、等待域名解析生效后，在浏览器地址栏输入域名就可以访问自己的博客了，至此，网站建设完成。老魏为此写过云服务器手动建站等多篇教程，看完有疑问可以问，在线了就回答。

你这个问题比较长，一步步来给你解吧。

IP和域名,IP是一串数字,很多人记不住的,所以就有了解析到域名,比如127001解析到>

你可以把网站和APP软件还有电脑游戏程序等等，都理解为需要联网的东西，它们是通过程序源代码里IP地址或者域名来通信的。

开发一个网站需要域名和服务器而且还要固定ip，这是你提到的，其实开发APP和软件也一样，都需要固定的服务器,域名,IP。比如你需要开发一款APP，那么你程序连接你服务器是必须要IP来解析的对吧？，程序也会用到官网,那么域名就排上用场了。（这里说一下,域名解析的好处,IP如果出现被封或者转移,你可以直接修改域名解析的IP就可以了）

纯粹手打的，还有什么不懂的可以继续提问。

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用Python写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学Python的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web程序

除了爬虫，Python也广泛应用到了Web端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于Python的tornado框架，豆瓣的后台也是基于Python。除了tornado(TornadoWebServer)，Python常用的Web框架还有Flask(Welcome|Flask(APython))，Django(TheWebframeworkforwithdeadlines)等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个Web程序，比如我认识的一些朋友，就通过Python自己编写了自己的博客程序，包括之前的huphoto，我就是通过Flask实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个Web框架。

桌面程序

Python也有很多UI库，你可以很方便地完成一个GUI程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写GUI好炫酷，不过搞了好久才在VC6搞出一个小程序，后来又辗转Delphi、Java等，最后接触到Python的时候，我对GUI已经不感兴趣了)。Python实现GUI的实例也不少，包括大名鼎鼎的Dropbox，就是Python实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用C改写，Python调用。同时，Python可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括scipy、numpy等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。