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這期內容當中小編將會給大家帶來有關Python中應用領域有哪些,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
Python 對操作系統服務的內置接口,使其成為編寫可移植的維護操作系統的管理工具和部件(有時也被稱為Shell 工具)的理想工具。Python 程序可以搜索文件和目錄樹,可以運行其他程序,用進程或線程進行并行處理等等。
Python 的標準庫綁定了POSIX 以及其他常規操作系統(OS )工具:環境變量、文件、套接字、管道、進程、多線程、正則表達式模式匹配、命令行參數、標準流接口、Shell 命令啟動器、文件名擴展等。此外,很多Python 的系統工具設計時都考慮了其可移植性。例如,復制目錄樹的腳本無需做任何修改就可以在幾乎所有的Python 平臺上運行。
Python 的簡潔以及快速的開發周期十分適合開發GUI 程序。Python 內置了TKinter 的標準面向對象接口Tk GUI API ,使Python 程序可以生成可移植的本地觀感的GUI 。Python/ Tkinter GUI 不做任何改變就可以運行在微軟Windows 、X Windows(UNIX 和Linux )以及Mac OS(Classic 和OS X 都支持)等平臺上。一個免費的擴展包PMW ,為Tkinter 工具包增加了一些高級部件。此外,基于C++ 平臺的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 構建可移植的GUI 。
諸如PythonCard 和Dabo 等一些高級工具包是構建在wxPython 和Tkinter 的基礎API 之上的。通過適當的庫,你可以使用其他的GUI 工具包,例如,Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。對于運行于瀏覽器中的應用或在一些簡單界面的需求驅動下,Jython(Java 版本的Python ,我們將會在第2章中進行介紹)和Python 服務器端CGI 腳本提供了其他一些用戶界面的選擇。
Python 提供了標準Internet 模塊,使Python 能夠廣泛地在多種網絡任務中發揮作用,無論是在服務器端還是在客戶端都是如此。腳本可以通過套接字進行通信;從發給服務器端的CGI 腳本的表單中解析信息;通過URL 獲取網頁;從獲取的網頁中解析HTML 和XML 文件;通過XML-RPC 、SOAP 和Telnet 通信等。Python 的庫使這一切變得相當簡單。
不僅如此,從網絡上還可以獲得很多使用Python 進行Internet 編程的第三方工具。例如,HTMLGen 可以從Python 類的描述中生成HTML 文件,mod_python 包可以使在Apache 服務器上運行的Python 程序更具效率并支持Python Server Page 這樣的服務器端模板,而且支持客戶端運行的服務器端Applet 。此外,Python 涌現了許多Web 開發工具包,例如,Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ,使Python 能夠快速構建功能完善和高質量的網站。
在介紹Python 作為控制語言時,曾涉及它的組件集成的角色。Python 可以通過C/C++ 系統進行擴展,并能夠嵌套C/C++ 系統的特性,使其能夠作為一種靈活的粘合語言,腳本化處理其他系統和組件的行為。例如,將一個C庫集成到Python 中,能夠利用Python 進行測試并調用庫中的其他組件;將Python 嵌入到產品中,在不需要重新編譯整個產品或分發源代碼的情況下,能夠進行產品的單獨定制。
為了在腳本中使用,在Python 連接編譯好組件時,例如,SWIG 和SIP 這樣的代碼生成工具可以讓這部分工作自動完成。更大一些的框架,例如,Python 的微軟Windows 所支持的COM 、基于Java 實現的Jython 、基于.NET 實現的IronPython 和各種CORBA 工具包,提供了多種不同的腳本組件。例如,在Windows 中,Python 腳本可利用框架對微軟Word 和Excel 文件進行腳本處理。
對于傳統的數據庫需求,Python 提供了對所有主流關系數據庫系統的接口,例如,Sybase 、Oracle 、Informix 、ODBC 、MySQL 、PostgreSQL 、SQLite 。Python 定義了一種通過Python 腳本存取SQL 數據庫系統的可移植的數據庫API ,這個API 對于各種底層應用的數據庫系統都是統一的。例如,因為廠商的接口實現為可移植的API ,所以一個寫給自由軟件MySQL 系統的腳本在很大程度上不需改變就可以工作在其他系統上(例如,Oracle )-- 你僅需要將底層的廠商接口替換掉就可以實現。
Python 標準的pickle 模塊提供了一個簡單的對象持久化系統:它能夠讓程序輕松地將整個Python 對象保存和恢復至文件和文件類的對象中。在網絡上,同樣可以找到名叫ZODB 的第三方系統,它為Python 腳本提供了完整的面向對象數據庫系統,系統SQLObject 可以將關系數據庫映射至Python 的類模塊。并且,從Python 2.5 版本開始,SQLite 已經成為Python 自帶標準庫的一部分了。
對于Python 程序來說,使用Python 或C編寫的組件看起來都是一樣的。正因為如此,我們可以在一開始利用Python 做系統原型,之后再將組件移植到C或C++ 這樣的編譯語言上。和其他的原型工具不同,當原型確定后,Python 不需要重寫。系統中不需要像C++ 這樣執行效率的部分可以保持不變,從而使維護和使用變得輕松起來。
我們之前提到過的NumPy 數值編程擴展包括很多高級工具,例如,矩陣對象、標準數學庫的接口等。通過將Python 與出于速度考慮而使用編譯語言編寫的數值計算的常規代碼進行集成,NumPy 將Python 變成一個縝密嚴謹并簡單易用的數值計算工具,這個工具通常可以替代已有的代碼,而這些代碼都是用FORTRAN 或C++ 等編譯語言編寫的。其他一些數值計算工具為Python 提供了動畫、3D 可視化、并行處理等功能的支持。
Python 的應用領域很多,遠比本書提到的多得多。例如,可以利用pygame 系統使用Python 對圖形和游戲進行編程;用PIL 和其他的一些工具進行圖像處理;用PyRo 工具包進行機器人控制編程;用xml 庫、xmlrpclib 模塊和其他一些第三方擴展進行XML 解析;使用神經網絡仿真器和專業的系統shell 進行AI 編程;使用NLTK 包進行自然語言分析:甚至可以使用PySol 程序下棋娛樂。
上述就是小編為大家分享的Python中應用領域有哪些了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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