请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了.

python主要应用领域：

1、云计算：

PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

2、WEB前端开发

python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与 *** 作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

5、大数据分析

Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。

参考资料：

百度百科_Python

分享Python学习路线：第一阶段：Python基础与Linux数据库

这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件 *** 作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本 *** 作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段：web全栈

这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIaskViews、FIask模板、数据库 *** 作、FIask配置等知识。

学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段：数据分析人工智能

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、马赛克、**推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段：高级进阶

这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

应该是少了某些文件

前言

Python自带的模块中有很多 *** 纵文件的。我们可以把文件的数据读出来，经过处理还可以将数据写入文件中。但是对于数据的管理和分析来说，数据库还是专业一些。如果Python能和数据库结合在一起，那么就能结合两种的优势，提高效率。

工作中使用的是Oracle数据库，Python有一个模块cx_Oracle可以与Oracle相连。要使用cx_Oracle，就要先下载。

1 下载cx_Oracle

Python一个官方网站PyPI，上面有丰富的模块。cx_Oracle就可以在PyPI中下载。打开PyPI的，在里面搜索cx_Oracle，即可找到该模块。当然也可以通过其它的途径下载。

下载之后就可以使用了。

2 使用流程

简单的使用流程如下：

1引用模块cx_Oracle

2连接数据库

3获取cursor

4使用cursor进行各种 *** 作

5关闭cursor

6关闭连接

下面是一个简单的例子：

import cx_Oracle #引用模块cx_Oracle

conn=cx_Oracleconnect('load/123456@localhost/ora11g') #连接数据库

c=conncursor() #获取cursor

x=cexecute('select sysdate from dual') #使用cursor进行各种 *** 作

xfetchone()

cclose() #关闭cursor

connclose() #关闭连接

3 几种用法

Python对数据库的 *** 作主要有2方面：一个是写数据，一个是读数据。这2个方面的实现可以通过SQL语句实现，也可以通过存储过程实现。所以cx_Oracle的主要用法有：

1 执行SQL语句

2 调用存储过程和函数。

4 执行SQL语句

执行SQL语句很简单，从上面的例子就可以看出。使用cursorexecute即可执行。使用fetchone或fetchall即可将执行结果读出来。

下面一个例子是Insert语句，使用的变量绑定。

import cx_Oracle

conn=cx_Oracleconnect('load/123456@loaclhost/ora11g')

c=conncursor()

x=cexecute('insert into demo(v) values(:1)',['nice'])

conncommit();

cclose()

connclose()

变量绑定和Oracle的动态SQL一样，都是冒号将占位符，即代码中的:1，对变量的复制就是传入一个List，即代码中的['nice']。有多少个变量，list中就应该对应多少个值，数目要一致，否则会报错。

执行之后，可以使用连接的一个方法connectcommit()，将事务提交。

5 调用存储过程和方法

直接上代码：

--存储过程代码：

CREATE OR REPLACE PROCEDURE P_DEMO(V1 IN VARCHAR2, V2 OUT VARCHAR2) IS

BEGIN

V2 := V1;

END;

#Python代码：

import cx_Oracle

conn=cx_Oracleconnect('load/123456@localhost/ora11g')

c=conncursor()

str1='nice'

str2=' '#需要有值，即len(str2)>=len(str1)

x=ccallproc('p_demo',[str1,str2])

print(str2)

cclose()

connclose()

调用存储过程使用的是cursorcallproc方法。上面的存储过程中，一个变量的值是OUT型的，在Python中，对OUT型的变量赋值，主要该变量的长度不能小于存储过程中的。

--函数代码：

CREATE OR REPLACE function F_DEMO(V1 VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 IS

BEGIN

RETURN V1;

END;

#Python代码：

import cx_Oracle

conn=cx_Oracleconnect('load/123456@localhost/ora11g')

c=conncursor()

str1='nice'

str2=ccallfunc('f_demo',cx_OracleSTRING,[str1])

print(str2)

cclose()

connclose()

调用函数使用的方法是cursorcallfunc。这个与调用存储过程不同之处在于，它需要指定传输参数的类型。

结束

通过cx_Oracle，可以是Python与Oracle数据库相互沟通，这样两者就可以长处互补。

比如，可以将Python当成一个数据收集的工具，可以从Web，从文件中获取数据，然后将这些数据保存到Oracle数据库中，在Oracle数据库上进行数据的进一步分析。

尽量不要用Sybase，很难用。（不依赖Sybase的略过本答案即可）

Python-sybase项目几乎无更新。

Bug多多。

暂时没找到其他项目代替。

其实很多数据库python都可以链接使用的，看你自己擅长使用什么数据库了，如果对数据库什么的不是很了解的话就用mongodb吧，配合pymongo很好使用的，当然其他的数据库如mysqlpostgressql等等都无压力的。

Python前景还是很不错的，尤其是我国在大力发展人工智能的情况下，Python的就业岗位也比较多，所以你不用担心。

Python的就业方向：

①web开发

豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python，web开发在国内的发展也非常好，因为Python的web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码就可以搞定，非常简洁；

②数据挖分析

Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库 *** 作等，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成；

③自动化测试

Python在自动化测试方面占着一大半天，有丰富的第三方库，满足接口测试、单元测试、web自动化和APP自动化、性能测试几乎涵盖了所有的测试方面；

④网络爬虫

最早用Python做网络爬虫的是谷歌，Python做爬虫非常容易上手，市场占有率比较大，现在公司基本做爬虫的都是用Python来做的；

⑤人工智能

人工智能的发展潜力和前途就不说了吧，这个都是大家都知道的东西，但是目前的话，人工智能方面的工作对学历要求比较高，但肯定是最具有发展潜力的方向了；

⑥自动化运维

最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择；

Python的就业方向这么多，有一个会适合你的！

如何用Python动手写一个NoSQL数据库

CodernityDB is opensource, pure Python (no 3rd party dependency), fast (really fast check Speed if you don’t believe in words), multiplatform, schema-less, NoSQL database It has optional support for >

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