python主要可以做什么

python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。

Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。

扩展资料

python的主要优点：

简单易学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。

运行速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

免费、开源资源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

参考资料来源：百度百科-Python

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。

Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。

Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 >

python的使用范围非常广泛可以用来爬虫/机器学习/数据分析/开发网站/自动化测试

随着互联网的不断发展，我们对python编程开发技术的学习和掌握程度也在不断的提高。下面我们就通过案例分析来了解和学习一下，关于程序扩展都有哪些 *** 作方法。

必要的概念

传统编程依赖于两个核心概念：函数和类。使用这些构建块就可以构建出无数的应用程序。

但是，当我们将应用程序迁移到分布式环境时，这些概念通常会发生变化。

一方面，OpenMPI、Python多进程和ZeroMQ等工具提供了用于发送和接收消息的低级原语。这些工具非常强大，但它们提供了不同的抽象，因此要使用它们就必须从头开始重写单线程应用程序。

另一方面，我们也有一些特定领域的工具，例如用于模型训练的TensorFlow、用于数据处理且支持SQL的Spark，以及用于流式处理的Flink。这些工具提供了更高级别的抽象，如神经网络、数据集和流。但是，因为它们与用于串行编程的抽象不同，所以要使用它们也必须从头开始重写应用程序。

用于分布式计算的工具

Ray占据了一个独特的中间地带。它并没有引入新的概念，而是采用了函数和类的概念，并将它们转换为分布式的任务和actor。Ray可以在不做出重大修改的情况下对串行应用程序进行并行化。

开始使用Ray

rayinit()命令将启动所有相关的Ray进程。在切换到集群时，这是需要更改的行(我们需要传入集群地址)。java课程培训机构发现这些过程包括：

有很多worker进程并行执行Python函数(大概是每个CPU核心对应一个worker)。

用于将“任务”分配给worker(以及其他计算机)的调度程序进程。任务是Ray调度的工作单元，对应于一个函数调用或方法调用。

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