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语言应用实例的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python语言应用实例的解答，让我们一起看看吧。
- 在大型项目上，Python是个烂语言吗？
- python是怎样的编程语言？
- Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？
- Python界面编程除了tk还有什么好用的模块？
- 未来，Python开发，人工智能技术将会如何发展和应用？
在大型项目上，PYTHON是个烂语言吗？
回答问题：大型项目上，Python是个烂语言吗？
Python不是一个烂语言，而且烂不烂也不分项目大小。实在语言本身没有烂不烂的，要看什么应用下做对比，比如C像拖拉机，他在耕地领域绝对牛逼，但你把它放在高速上它就不行；Java像挖掘机，你让它挖土没谁能比过它，但你让它跑路它也不行；C++像小轿车，你把它放高速上没谁比它更舒服，但你让它去推土它推不动。
其实没有烂语言，只有烂人，语言再优秀，人写出来垃圾代码一样很烂。就像给你一辆跑车，你各种不遵守规则，各种一通胡弄，拿他去犁地、挖土，它一定很烂！
还有一种烂，是思想烂，思维烂，语言本身用的再好，没有解决问题良好的思路，也一样是烂的，就像一个好司机只会开车，却是个路痴，各种找不到方向，依然无法到达终点。
你好，我是比特币二师兄，是一个爱投资的程序猿。
在大型项目上，Python并不是一个烂语言。
1、Python是一个开源的项目，因此支持的Python的开发者很多，围绕Python开发了一系列的开源组件，以及开源软件。
2、Python是一种脚本语言，可以做一些脚本语言，并且嵌入其他开发语言当中，以及可以做一些常用的小程序。
3、Python开源的库很多，可以不用重复造轮子，可以在很大程度上减轻开发的压力负担。
4、Python目前与机器学习、深度学习等领域有很深入的交叉，很多大学都支持学习Python，而且在研究生的学习当中，设计机器学习、深度学习等课程的时候，大部分案例都是用Python实现的，因为Tensorflow、PyTorch等机器学习、深度学习库都支持Python语言，开发起来有很大的便捷性。
python是怎样的编程语言？
脚本语言。
1. 优点：简单，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。
一、什么是Python？
Python是时下最流⾏、最⽕爆的编程语⾔之⼀。
它是一种在 AI 开发中受到关注的编程语言，并且由于有专门用于机器学习的库，因此它已被用作 AI 开发的标准语言。此外由于它简单易懂，因此经常用于编程教育。除了 AI 开发之外，它还用于 Web 应用程序和游戏开发等各个领域。
流行的具体原因如下：
1、简单、易学，适应⼈群⼴泛
什么是Python
Python是一种计算机的编程语言，1991年吉多·范·罗苏姆发布了第一个版本的Python解释器，这标志的Python的诞生。Python并不是一门全新的编程语言，作为一个主流的编程语言，它至少已经流行了20多年，甚至于比现在很多程序员的年龄都要大，Python一直是编程语言的TOP3，非常多的公司服务器后台使用的都是Python，在其火爆之前，出高薪资都很难招聘到Python工程师。
1.简单易学
Python从根本上是属于ABC语言，是C语言和Shell相结合后诞生的产物。ABC从根本上来说就是编程教学语言，其根本目的在于让更多非计算机专业的人学习编程的开发。Python继承了这一点，对于没有编程功底的人来说是比较容易上手的。
2.代码简洁，功能强大
Python的代码是非常简洁的，为实现相同的功能，Python的代码数量是远低于其他编程语言的。
3.跨平台
无论是Windows系统还是Linux系统，Python都是允许执行的，而且代码的替换量也极少，操作非常的简便。使⽤Python代码甚⾄还可以完成基于Android和iOS的⼿机端app开发！
4.便于移植
编程型语言[_a***_]分为两大类，一类为编译型语言，另一类为解释型语言。Python属于解释性语言。与编译型语言相比，Python省略了编译的过程，这就让移植更加方便。
5.扩展性很强
python非常容易上手，而且能干很多事情，WEB开发，机器学习人工智能，数据分析，量化投资，爬虫等，基本可以应用到各行各业，而且大家都在做基于PYTHON的库，使得PYTHON语言变成一门直接拿来就能用的语言，更像一种工具了，比如机器学习，可能理论很复杂，但是实际在PYTHON中仅仅几行代码就能实现，不用花太多时间用在码代码上面, 学过python之后就再也不想写其他语言了，python 现在是越来越火。
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。
Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？
推荐: plotnine和seaborn(seaborn有人回答过了，这里不再重复叙述)
说起plotnine，可能感觉小众，但说到ggplot2, 在R的世界里可是大名鼎鼎。两年前，一直找python版本的ggplot版本，当时有人移植过，但是用起来bug比较多，各种坑。直到去年后半年，找到了plotnine这个包，细节上虽然没有ggplot的完美，但基本可用，并且一直在维护。当时激动不已～
最特色也是吸引我的地方有两点:
数据是数据，绘图是绘图。同一份数据，可根据不同的绘图命令，按需展示成各种不同的图片，而不是按不同的绘图需求，调整各种数据。
按图层叠加，一个图层一个图层的绘制
谢邀，我来介绍几个我日常在使用的python数据可视化工具——seaborn和pyecharts。
Seaborn是一个在Python中制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与PyData集成，包括对来自scipy和stat***odels的numpy和pandas数据结构和统计例子的支持。
seaborn提供的一些功能是
为matplotlib图形设计几种内置主题；
用于可视化单变量和双变量分布或用于在数据子集之间进行比较的函数；
这里主要介绍python的另一个可视化库pandas。
Pandas是一个功能非常非常强大的数据分析工具，广泛的应用于各个领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。在本文中，我们只是简单的介绍如何使用pandas做数据的可视化。
通过pip命令我们可以非常容易的把pansdas环境安装好。因为pandas是在matplotlib的基础上开发并提供更易用的绘图接口，所以我们在准备环境的时候也需要安装matplotlib。
pip install matplotlib
pip install pandas
环境准备好了，我们接下来看看如何使用pandas做数据的可视化。Pandas的一个基本概念是数据帧(DataFrame)，它是二维的表格型数据结构，我们可以简单的理解为数据的行和列的表格。下面我们看看如何在DataFrame绘制各种类型的图表。
DataFrame上的线条图其实只是对matplotlib库的plot()方法的简单包装。下面代码中我们随机生成4组包含30个值的数据来绘制线条图。每一组数据在线条图上由不同的颜色表示。
执行上面示例代码， 我们得到如下图表：
Python界面编程除了tk还有什么好用的模块？
python做GUI界面开发其实并不适用，但作为一门优秀的脚本语言，没有GUI开发是万万不能的，下面我简单介绍4个非常不错的python GUI开发库/模块，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01简单易用easygui
这是一个基于tkinter的python GUI开发库，专门针对于简单的窗口应用，封装了大量组件和容器，只需简单调用、排列布局，即可快速构建一个界面程序，如果你需要开发一个简单的桌面GUI程序，又嫌tkinter比较麻烦，可以使用一下这个模块，入手简单，容易学习，当然，缺点也是显而易见的，不适用于大型桌面软件的开发，组织美化上也不够灵活：
02优秀开源wxpython
这是一个优秀的python GUI开发库，相信许多开发者都听说过，基于wxwidgets开发而来，也就是专门针对于python的接口，相比较功能单一的tkinter和easygui，wxpython提供了更为丰富的组件和容器，不管是在界面的布局还是美化上都有了明显的提高，设计灵活、容易入手，对于开发中小型软件来说在合适不过：
03专业强大pyqt
说起pyqt，只要是用python做GUI开发，应该不知无人不晓，专业强大，借助于qt强大的可视化功能，python可利用的组件和容器更多，也更为丰富，同时可直接拖拽控件设计界面（qtdesigner），布局美化更为容易（qss），如果你本身熟悉qt，那么可以使用一下pyqt，功能强大，非常适合中大型软件的开发：
04免费跨平台kivy
这是一个免费开源跨平台的python GUI开发库，实现了一处编写，处处运行的目的，在国外非常受欢迎，一度超过pyqt，如果你想利用python做安卓、ios开发，那kivy就是一个非常不错的选择，有现成的虚拟机（打包环境）可以直接运行，虽但不专业，但对于开发小型的移动应用来说非常不错：
目前就分享这4个不错的python GUI开发库吧，如果做简单的GUI界面，可以考虑使用一下easygui，复杂一点的可以考虑使用wxpython或者pyqt，跨平台的话就是kivy，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，***也有非常详细的教程，非常适合初学者，网上也有相关资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
Python的gui编程第三方库有非常多。
tk的优势在于简单，易于上手，而且在网络上可以寻找到的框架也非常多。
但是也有许多优秀的第三方库可以使用，比如wxPython和pyqt，都非常实用方便。
未来，Python开发，人工智能技术将会如何发展和应用？
谢谢邀请！
这是一个很大的话题，作为一名IT从业者，我来说说我的看法。
首先，从当前互联网的发展趋势来看，工业互联网将为人工智能产品的落地应用带来全新的支撑，人工智能技术不仅会重塑整个产业结构，同时也会成为产业结构升级的重要推动力，所以当前了解人工智能技术对于普通职场人也有比较现实的意义。
站在工业互联网的角度来看待人工智能技术，人工智能技术在以下几个方面将有比较大的应用空间：
第一：智能化生产。智能化生产是工业互联网发展的最终诉求之一，智能化生产涉及到的内容非常多，除了人工智能技术之外，还涉及到物联网、大数据和云计算等技术，所以智能化生产能够全面带动一系列新技术的落地应用。
第二：智能化办公。智能化办公当前已经有了比较多的应用案例，虽然不同产品对于智能化办公的理解不同，但是智能化办公的目的还是比较统一的，可以归纳为三点，其一是降低工作难度；其二是提升办公效率；其三是扩展办公边界。从大的发展趋势来看，智能化办公会率先得到应用，通过智能化办公也会全面推动企业的网络化和智能化进程。
第三：智能化产业链。智能化产业链涉及到整个产业结构的***整合，在工业互联网的技术体系结构下，基于云计算技术，可以全面提升整个行业领域的智慧化程度。随着当前越来越多的企业实现业务上云，未来行业领域基于PaaS可以完成更多深层次的***整合，而SaaS则为大量中小企业的可持续发展提供了新的支撑。
最后，对于大量的职场人来说，要想把握住人工智能时代的发展机会，应该积极拥抱人工智能技术，基础薄弱的初学者可以从Python语言开始学起。
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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
不应该限制人工智能的发展，反而应该大力推动。
人工智能技术是引领未来的创新性技术，且在国家经济以及互联网、大数据及超级计算机的发展之下，AI技术的发展也进入了具有深度学习，跨界融合，人机协同，群智开发自主操控等特性的新阶段。
这些具有新特性的AI技术将对人类的生产、生活乃至思维模式都产生重大的影响。国内现有的以BAT为首，外加科大讯飞四所公司所构筑的的人工智能平台，基本成为了我国人工智能领域的四大支撑，此外，国家还鼓励企业作为人工智能发展的主体，并坚持以市场作为发展的主导。
由此足可以想见，人工智能领域的发展在国家策略的支持下，拥有着相当光明的前景。具有很好的就业机会。 人工智能就是自动化的一个发展部分，无论它如何发达，它还是人类的工具。
所以最终的[_a1***_]还是取决于人怎么用它，什么样的人在用它。因此，在未来，比起机器在一个阵营人类在另一个阵营，更可能会出现的状况是，一部分人带着他们的机器去对抗另一部分带着机器的人。也就是说，终极问题还是人的问题，而不是机器的问题。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的copy库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在百一起。相对于J***a、C语言等，Python简单易学，更适合没有编程基础的小白入门。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。Python的发展方向：数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。另外说度下，Python目前的发展趋势非常好，伴随着大数据和人工智能的发展，Python的应用将得到更广泛的普及，目前在落地知应用中已有不少Python开发的项目了。Python是人工智能的未来。因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库(如scikit-learn，Keras和TensorFlow)，我们将继道续看到Python在机器学习领域占据主导地位。
到此，以上就是小编对于python语言应用实例的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言应用实例的5点解答对大家有用。
