大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，关于python语言生态的问题，于是小编就整理了3个相关Python语言生态的解答，让我们一起看看吧。
python计算生态覆盖的领域？
Python计算生态中有哪些领域？
Python计算生态涵盖网络爬虫、数据分析、文本处理、数据可视化、图形用户界面、机器学习、Web开发、网络应用开发、游戏开发、虚拟现实、图形艺术等多个领域，下面结合各个领域常用的Python库和框架，带领大家简单了解Python的计算生态。
1.网络爬虫
网络爬虫是一种按照一定的规则自动从网络上抓取信息的程序或者脚本，Python计算生态通过Requests、Python-Goose、Scrapy、Beautiful Soup等库或框架为这些操作提供了强有力的支持。
2.数据分析
数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行汇总与分析，以求最大化地发挥数据的作用。Python计算生态通过Numpy、Pandas、SciPy库为数据分析领域提供支持。
3.文本处理
文本处理即对文本内容的处理，包括文本内容的分类、文本特征的提取、文本内容的转换等等。Python计算生态通过Jieba、PyPDF2、Python-docx、NLTK等库为文本处理领域提供支持。
哪位大佬来科普一下Python呢？
首先要明确一点，学会python并不等于能找到好工作，也不一定能找到工作。
目前对于绝大部分小型，也是大多数人去工作的地方，并不是单一的python能搞定。很多公司对java的需求量是大于python，这个在开源中国软件的贡献量上可以看出。在这里可以看出python占了只有5%大的席位，远远低于Java、php、js等
看看老外网站的排行榜，请注意python位居第二，这是世界的排名，但国内不一定了，还是j***a的市场。
明白这些，再看看python都做些什么，从前几大项目都可以看出，python目前做爬虫、数据处理、运维、机器学习还是比较多的。
这几个项目当中，只有爬虫可以说门槛最低，只要熟悉些许HTTP网络知识，然后强加练习就是一个爬虫高手。其它的都和数学强相关，如果不能深入，永远只能做个调接口、传参数的大侠。这方面有人直言，可以淘汰掉90%的程序员了。然而，在任何领域，前10%工资都不差，而不是普遍高，包括python。
之所以，现在人相信python能找到高薪工作，那只是受到高端行业的蛊惑。就像openstack这样用python做的超大型项目，AI技术广泛使用python。不是泼冷水，普通人有几个坚持学会的。所以还需冷静对待
作为一名IT行业的从业者，同时目前也在使用Python从事机器学习领域的开发，所以我来回答一下这个问题。
Python是目前IT行业内被最广泛应用的编程语言之一，受益于大数据和机器学习的快速发展，目前Python的上升趋势非常明显（在一些语言排行榜上Python已经跃居首位，在TIOBE语言排行榜上，Python也仅次于J***a和C），而且未来发展前景非常广阔。
目前不仅IT行业内有大量的Python程序员，不少传统程序员也在陆续转向Python开发，其中就包括大量的J***a程序员。另外，对于现代职场人来说，掌握Python语言也具有比较现实的意义，因为随着大数据的落地应用，未来数据分析将是职场人需要掌握的基本技能之一。
Python语言的三个特点是语法简单（函数式语言与面向对象语言的结合）、使用直接（大量丰富的库）、开发周期短（[_a***_]量小），所以Python语言比较受程序员群体的欢迎，在程序员当中流传这样一句话：“人生苦短，我用Python”。
Python语言目前主要的应用领域包括Web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、嵌入式开发和各种后端服务开发（app后端以及各种小型应用的后端服务开发），由于Python语言具备强大的语言整合能力（胶水语言），所以能够完成更多场景的应用。
虽然Python语言具备健全的语言生态和广泛的应用场景，但是Python语言在执行性能方面依然有所欠缺，更多的互联网公司更愿意***用J***a方案，原因就在于J***a稳定的性能表现和较强的扩展性。
最后，随着大数据和人工智能逐渐落地应用，未来Python语言的应用场景会得到进一步拓展，所以学习Python是不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
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。
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***：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。
python这么火为什么很多公司并未将其作为主力语言？
人工智能的公司必须作为主要语言的基础，不懂python肯定干不了人工智能。因为大数据处理，以及模型训练必须使用的语言。
网易全部用python开发游戏服务器上，并且是主角。
好多公司 没有将 python 做为 主力语言的 根本原因 在于python 不利于 代码的 保密。比如有 50个人 开发同一个项目，如果要 程序运行 顺利，每个程序员 都需要 整个代码目录，每个程序员 都有可能 将整个代码 copy 走，这显然 是 一般公司 所不愿意看到的。如果用来 开发 用户端 ***,将代码 copy 给用户，那公司更不乐意了，命根子 都没了。如果 ***用 j***a 或 C++,搞成类库，提供头文件 给内部开发人员 就可以了。发布给用户，更好操作。
python 虽然公司 用户占比不大，但是 github 上的 开源软件项目，占比比较大。python 代码好懂，开源开发者协作起来比较容易，而且开发速度确实快。好多公司的开源项目 也是用python 开发的，比如机器学习的许多库，比如tensorflow,pytorch 等。
所以没有把python 做为 主要开发语言的，是公司的 商业软件项目。大公司开源项目还是有许多 ***用了 python 的。就是商业软件公司，内部运维，研究性 项目，也有许多 ***用了 python.
现在 硬件价格 越来越下降，软件开发人员工资越来越高，python 会越来越重要。
主要是国内公司还没有将其作为主要的开发语言，这不是python的问题，主要还是国内Python水平不高。
python是dropbox的主力语言，也是instagram(现在属于facebook)的主力语言。因为python性能不是很强，instagram干脆搞了一个高性能版的解释器Cinder（不是openstack那个），供他们生产环境使用。这个版本未来很多特性都会进入到cpython。
此外，如果你上aws网站，也可以看到他们推荐的开发语言是python。
有很多国外大公司是用Python做第一语言的，国内J***a程序猿烂大街并且便宜，所以还是J***a为主 现在自动化测试基本已经全是Python的了 运维除了shell之外Python也是当之无愧的第二 ai就不需要提了 企业web开发用Django和flask的也是越来越多了
应用领域、生态、语言特点、成熟度都是一门语言得以重用的关键。
python其实还是一门很年轻的语音，因此更新换代就必不可免，而在此过程中引入新的bug也是非常正常不过的，所以也会成为公司考虑是否使用作为力主语音的因素之一。
而且python语音在大数据处理、人工智能方面有一定的特长，但是在其他领域的应用还稍微薄弱一些。加上其主要功能靠模块，这里面有很多授权方面、稳定方面、安全方面的问题。
新兴的语音，工程师这边经验也会比较薄弱，而且薪酬方面要价也偏高，谁叫人家在大数据和ai方面大热门，很多这个专业领域开出的条件都非常丰厚呢？所以其他方面要想抢到python“大神”，需要投入太多，也造成了许多公司难以将之定为主力语音的原因之一。
对于web开发领域，j***a和php之所以热门，那是因为php入门门槛低，而j***a得益于国内高教在一段时间内将之定为主力语音，使得毕业后大批的j***a人才输送到社会，造成了用人成本下降的局面。所以很多企业就将这2块定为主力语音了。
其实从稳定性来说，微软的C#才是王道，毕竟是一个系统开发级公司在维护，加上近年来的开源措施引来了诸多优秀插件的入驻，再加上微软对跨平台的支持也越来越大，IDE设计得越来越智能。未来使用C#的公司也会慢慢多起来的。
到此，以上就是小编对于python语言生态的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言生态的3点解答对大家有用。
