随着国家战略对“新基建”实施提上日程，大数据将会得到进一步推广和应用。


那么在作为大数据开发语言之一的Python语言，又有哪些用武之地呢，我们可以用一张图来简单阐述。


一、网络爬虫


网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。

requests模块在python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得python进行网络请求时，变得人性化，使用Requests可以轻而易举完成浏览器可有的任何操作。

Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器，它可以大大节省你的编程时间。

Selenium是一个用于web应用程序自动化测试的工具，直接运行在浏览器当中，支持chrome、firefox等主流浏览器。可以通过代码控制与页面上元素进行交互，也可以获取指定元素的内容。

Scrapy是用python实现的一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。使用Twisted高效异步网络框架来处理网络通信。

二、数据处理


Python有很完备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。

对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储Hadoop中的大规模数据的机制。

三、web开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架。使用 Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和主流Web 服务器框架有着明显的区别，它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

四、数据分析


对于数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给更直地展示数据的意义。

Scipy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。

Numpy是python科学计算的基础包。

Pandas处理上千万的数据是易如反掌的事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。

matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的python库。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。

Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。

jupyter是一种交互式计算和开发环境的笔记，ipython命令行比原生的python命令行更加友好和高效，还可以运行web版的界面，支持多语言，输出图形、音频、视频等功能。

五、人工智能


人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？

因为Python有很多库很方便做人工智能，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的。

在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。而Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。

六、其它应用。

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，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中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

数据库编程可通过遵循PythonDB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。Python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

七、总结：

看到这么多应用场景是不是觉得Python非常厉害。Python因为入门快，简单学习，有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作，所以越来越多的人开始加入Python大军。