大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程东西的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python编程东西的解答，让我们一起看看吧。
Python里面有什么好用且有趣的模块？
谢邀！个人见解，希望对你有帮助～
matplotlib
matplotlib 是python的画图模块，可以绘制各种图，包括折线图、散点图、饼状图等，并且可以绘制多个子图，标注图***殊点等，绘制出的图片十分优美。
留言 点赞 关注
欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”
如果你想下载腾讯视频、优酷、爱奇艺里面的***，你一定要试试you-get这个模块，实在太好用了，当然也可以下载***的***，让我惊艳的是它居然支持国内网站下载。
You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（***，音频，图像），以防没有其他方便的方法。
以下是您如何使用 它从***下载***：
这可能是为什么你可能想要使用它：
您在互联网上享受了一些东西，只是想为了您自己的乐趣下载它们。
您可以通过计算机***自己喜欢的***，但禁止保存。 您觉得自己无法控制自己的计算机。 （并不是一个开放的Web应该如何工作。）
您希望摆脱任何闭源技术或专有javaScript代码，并禁止在您的计算机上运行Flash等内容。
接口测试：requests
webui自动化：selenium，robotframework
app自动化：***ium，pyadb，monkeyrunner
PC端自动化：pyautoui，win32com
python是怎样的编程语言？
Python编程语言的优点
1. 它有广泛的信息资料库
python的一个主要优点是它有一个扩展的库，包含各种区域的代码，如字符串操作，正则表达式，单元测试，线程，图像处理，操作系统接口和协议，以及Web服务工具。 这些代码的存在消除了编写冗长代码的需要，这节省了大量时间。
2. 它的可扩展性
Python具有可扩展的应用程序集成，允许程序员通过Jython将其代码放入其他语言，如C，C ++或Java。 此外，如果要将脚本添加到另一种语言，可以将Python代码放在另一种语言的源代码中。 由于python在使用相同字节代码的所有现代操作系统上运行，因此它可以处理其他标记语言。
3. 它多才多艺，快速发展
Python编程语言易于学习和使用，整洁，可读，结构良好。 该语言侧重于代码可读性，并具有支持库，使得开发速度更快，并最大限度地提高程序员的工作效率。
4. 它具有良好的生产力
Python的单元测试框架和增强的控制功能可提高大多数应用程序的速度和生产力，使其成为构建多协议网络应用程序的理想选择。
Python的缺点
脚本语言。
1. 优点：[_a***_]，易上手。举个形象的例子：前段去参观一个展会，大部分做编程教育机器人的，针对儿童主打的是scratch（图形化编程语言），再进一步就是python；另一个例子就是，最近轰动一时的针对中学生的《Python教材》。这两个例子足以说明其上述两个特性。
2. 缺点：效率低.etc. 正所谓鱼与熊掌不可兼得。python纵然是一个伟大的语言。尤其是在人工智能技术崛起的现今。python凭借者其简单、易用性在学术界大放异彩。但从工程化的角度来看，它还是有着其局限性。
个人认为，纵然python有缺点，但他有着位列编程语言前三的必然性。而且，不出意外它还会一直火下去。
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，最初被设计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。可以应用于以下领域：Web 和 Internet开发、科学计算和统计、教育、桌面界面开发、软件开发。
Python就是告诉初学者很容易上手、让初学者们进去才发现会没完没了的那种计算机语言，让学不会C、JAVA的人以为自己能学会它、搞了半天还是依然学不会编程的计算机语言。
社区活跃、工具库丰富强大的脚本语言，简单易用、配置灵活，因为工具库强大，所以很容易少量代码即可完成复杂功能，这是Python的优点。而缺点是脚本解析型语言特性加虚拟运行环境使得对比C/c++等编译型来说，效率与性能不足，在Docker未出现前还存在发布布署困难的问题，但瑕不掩瑜，简单易用使得它在爬虫、网页开发、人工智能等众多领域广受欢迎。
python编程能干什么？
Python编程语言是一种通用目的的高级编程语言，具有广泛的应用领域。下面是Python编程能够胜任的一些常见任务和应用：
1. 网络开发：Python可以用于开发Web应用程序、后端服务器和API。流行的Web框架如Django和Flask都是基于Python构建的。
2. 数据分析和科学计算：Python拥有许多强大的数据处理、数据分析和机器学习库，如NumPy、Pandas、SciPy和scikit-learn。这些库使得Python成为进行数据分析、探索性数据分析（EDA）、可视化和机器学习任务的首选语言。
3. 自动化和脚本编写：Python提供了丰富的库和工具，使得自动化任务和脚本编写变得简单。它可以用于编写自动化测试脚本、批量处理文件、执行系统管理任务等。
4. 网络爬虫和数据挖掘：Python在网络爬虫和数据挖掘领域非常流行。使用Python编写的爬虫可以从网站上获取数据，并进行数据清洗、处理和分析。
有哪些值得推荐的Python开发工具？
既然问到这个问题，我姑且将提问这个问题当作小白来回答，那要介绍在windows系统的Python开发工具，并根据使用Python去做什么推荐开发工具，并且推荐使用Anaconda包管理器，自带Python解释器，完美！
1.平时一些Python脚本去完成一些小任务的话。
- 推荐使用vscode，“爸爸”是微软，开发插件比较多，社区活跃，还能跨平台。除此外vscode还可以通过其他插件配合python编辑，以及还有其他功能，例如绘制流程图，刷leetcode等。当然还可以跨平台，现在该软件应该在世界上使用率比较全，基本上每个程序员都会安装的。
- sublimeText，次推荐。本身由Python书写，对Python的兼容性特别好，软件也比较好，插件也挺多的。
2.人工智能、数据分析
- Spyder，这个可以在Anaconda中安装，可以进行交互式的编程，南京大学的一个教授Python的一个老师在课程中就是用该工具。
- Jupyter，这个也是交互式工具，更偏向记录笔记。支持交互式编程，使用markdown记录笔记（也支持latex数学公式），支持导出多种格式的文档，比较强大。
3.其他
- pycharm，Pycharm是一个全能的IDE，社区版免费。开发Web项目，以及上面所提到的内容都是可以的，软件打开比较慢，但是快捷键比较多，用多了就很爽了。
- Eclipse，主要开发J***a，如果是熟练J***a的，可以通过插件配置进行Python开发。
- GUI项目，GUI需要设计软件辅组，不过这个也任务也比较冷门，这里就不介绍了。
补充：在linux系统中，大神使用的是vim，有兴趣的可以了解一下，之所以厉害的人会使用这个编辑器，不仅使用因为快捷键多，还有的就是更能理解项目的各种逻辑等等。
祝好！
Python入门十分简单，但使用正确的工具，则会使我们的学习工作变得更加便捷。有哪些Python开发工具值得推荐呢？以下是我的建议。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 使用起来十分直观方便，就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以 Web 页面的方式展示，是数据分析、机器学习的必备工具。
例如，在使用Tensorflow进行深度神经网络模型的编写是，使用Jupyter Notebook，就可以把模型构建的每一步都加上说明，图标和注释，甚至可以展示中间结果，可以十分方便地展示模型的思路。
没有说明操作系统的话我就默认使用的是win10喽，如果是Linux用户那么Vim和Emacs哪个香自己肯定清楚吧～
从事软件开发工作的程序员推荐：pycharm，pycharm作为一款重量级的IDE（集成开发环境），其功能是我见过的python开发工具中最完善的，缺点是打开太慢了。
轻量级IDE：
Sublime Text，被称为最***的IDE。其本身像极了编辑器，但这确实是个IDE，我个人觉得这个配置起来相比pycharm麻烦了点，好就好在轻量级，不怎么占电脑CPU和内存，打开快。
visual studio code，同为轻量级的IDE（这个真不是单纯的编辑器），vscode被津津乐道的除了跨平台（这意味着Windows、Linux、MacOS用户都能用上且其账户数据可共享）还有丰富的扩展程序。别说写python，c/C++、golang、j***a、R都行，当然vscode这里只充当了编辑器，环境还是得自己搭，好就好在开发环境一堆的话省些***，另外vscode是公认的默认界面下最好看的IDE。
数据科学家推荐：jupyter notebook，这个是比较特别的一个IDE，特别不仅仅是因为它是以web端运行的，而且它还能让你把代码和项目文档（是文档，不是注释）优雅地写到一块，总之会用的人就觉得方便。Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。
其实，自己看哪个IDE爽就用哪个吧，最重要的是保持良好的编程习惯。
Python 是一种流行的编程语言，有许多优秀的开发工具可以支持 Python 的开发。下面介绍一些值得推荐的 Python 开发工具：
- PyCharm 是一款专业的 Python 开发工具，它提供了语法高亮、代码提示、自动完成、调试、单元测试、版本控制等功能，可以大大提高 Python 开发的效率。
- IPython 是一个增强的 Python 交互式 Shell，它提供了更丰富的输入输出，支持历史记录、自动补全、交互式调试等功能，使得 Python 的交互式开发更加方便。
- PyQt 是一个用于创建 GUI 应用程序的 Python 框架，它基于 Qt 图形库，提供了许多优秀的工具和组件，可以让你轻松地创建出功能丰富的图形界面。
- Pandas 是一个基于 NumPy 的 Python 数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以让你快速地处理大量数据，并对数据进行统计、分析和可视化。
- Django 是一个[_a1***_]的 Python Web 框架，它提供了一系列完善的工具和技术，可以让你快速构建出功能丰富的 Web 应用程序。Django 提供了完善的模型、视图、模板、表单、验证、测试、
Python优秀的集成开发环境有PyCharm，Visual Studio Code等，当然，你用Visual Studio进行开发也是可以的。
首先你得在在Visual Studio上安装Python
配置
配置Python开发非常方便。打开Visual Studio Installer，选择“修改”，在“工作负载”选项卡下勾选Python，实际就配置好Python开发了。
新建Python项目
和其它新建项目一样，选择新建->项目->新建项目，选择Python选项卡，选择“Python应用程序”，修改好项目名称后，确定即新建完成一个Python项目。
调试和运行
和熟悉的开发流程一样，在右侧的解决方案管理器中，你可以看到该解决方案所有的Python文件，团队***管理器将允许你进行一些项目的共享和管理。
右键单击任一个Python文件，可以选择“启动文件”，当单击Visual Studio上方的“启动”按钮时，Visual Studio将默认从该文件启动。
Python在工业自动化方面的应用有哪些？
我来回答这个问题，首先澄清是国内并且是大多数企业的情况，不是全部，Python在实际工业应用中其实用的不多，为什么，因为国内工厂一般使用的是win7甚至XP,同时与机器打交道一般都会涉及到底层硬件以及内存指针，应用界面被Windows系统架构垄断，无可厚非C++最多，真的很少看见用Python开发的，甚至机器学习相关的应用底层都是C++，界面封装几乎全部是.net,当然我不是夸.net系列产品，因为我自己知道那怎么样(-o-)／，都说Python好，个人认为其实不然，感觉Python就像开源了都matlab，甚至几乎一样，Python还是学术界以及一些实验性项目用的多一些，因为有许多科学数据包，处理数据以及可视化数据时比较方便，工业的话真心不多，或许是我见识短浅，但至少我觉得我是不会为写一段代码去不断切换语言版本以及应用包的。(个人己见不喜勿喷)
Python语法简洁清晰，具有非常丰富强大的库，可以说几乎所有的领域都可以使用Python，比如
1.网页应用开发：Google，Instagram，***等都是在使用Python
2.机器学习，复杂数据分析以及可视化
3.医疗方面：癌细胞分析等
4.图形处理，计算机视觉，数据挖掘
5.甚至NASA也在用Python来统计星球数据
在工业自动化方面：比如控制机械，操作串口，条形码识别等等，都可以使用Python来完成。
python在自动化办公领域批量处理等，
自动化办公无非是excel、ppt、word、邮件、文件处理、数据分析处理、爬虫这些，这些都可以用理python来解决。
python第三方库是相当强大的，比如：xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、lsxwriter、xlutils等等，都可以用来写excel的文件的增删改写、格式修改等自动化处理
到此，以上就是小编对于Python编程东西的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python编程东西的5点解答对大家有用。
