2023 年 Python 最热门的 14 个应用

在本文中，我们分享了 2023 年最热门的 14 个 Python 应用。无论是否想在数据科学、Web 开发、物联网等领域找到工作，都涵盖了您需要了解的基本 Python 应用。

当我们迈入 2023 年下半年时，回首发现 Python 仍然是一系列行业、学科和技能水平的前三名编程语言。难怪有这么多不同的 Python 应用程序。根据美国劳工统计局的报告，程序员的平均工资超过100,000 美元，花时间考虑各种 Python 应用是追求热衷于 Python 职业的绝佳方式。

为什么 Python 如此受欢迎？

Python 牢牢地巩固了其作为最佳编程语言之一的地位。Python 如此受欢迎可以说是由于 Python 的各种应用，那么首先总结一下为什么 Python 对于初学者、学习者和经验丰富的开发人员来说是完美的编程语言。

• 多功能性：第一是 Python 可以用于广泛的应用程序。
• 简单性和可读性：Python 以其简单而优雅的语法而闻名， 这使得学习、阅读和编写代码变得容易， 意味着初学者的门槛更低，也鼓励协作。
• 社区和支持：Python 社区规模庞大且活跃， 拥有热情的开发人员， 他们为社区的发展做出了贡献， 并通过论坛、文档和在线资源提供了广泛的支持。
• 开源和免费：开源意味着开发人员可以自由访问和修改该语言， 从而促进创新并使全世界的开发人员都可以使用该语言。
• 跨平台兼容性：Python 可以在任何安装了 Python 解释器的平台上运行， 包括 Windows、macOS 和 Linux 三大平台。 这意味着无需修改代码即可获得开发的可移植性和灵活性。
• 解释型语言：解释型语言意味着 Python 可以快速执行代码并轻松调试。 这有助于快速开发和原型设计。
• 各个行业的高需求：几乎可以毫不夸张地说， Python 的流行使其成为各个行业抢手的技能， 这意味着熟练的 Python 开发人员有很多工作机会。
• 丰富的标准库：Python 的最佳功能之一是标准库的预构建模块和函数。
• 外部库的生态系统：除了标准库之外， Python 流行的主要贡献者之一是令人印象深刻的外部库范围。

从数据科学到 Web 开发和游戏开发，很有可能因为上面列出的原因之一而选择 Python。接下来将介绍每个用例的流行库和工具，以及 Python 用于该应用程序的实际示例。这些可以为在该特定领域构建自己的 Python 项目提供极好的灵感。

1.数据科学、分析和可视化

当想到 Python 时，几乎会立即将其与数据科学和分析联系起来，这要归功于其全面的库生态系统。 因此，无论需要执行数据操作、进行统计分析、创建富有洞察力的可视化、使用探索性数据分析等等，Python 都是自然之选。如果您是数据科学新手但了解 Python，那么考虑学习数据科学课程是实现飞跃的好方法。让我们仔细看看可用于数据科学、数据分析和数据可视化的各种 Python 库。

库和工具：

• Pandas：强大的数据操作和分析库，为数据处理和探索提供直观的数据结构和函数。
• NumPy：使用 N 维数组和数学函数进行数值计算的基础库， 以实现高效的数值运算和数据处理。
• Matplotlib：多功能可视化库，用于创建高质量的绘图和图形来传达重要的见解。
• Seaborn：基于 Matplotlib 构建的统计数据可视化库， 提供时尚的美学来创建视觉上吸引人且信息丰富的统计图形。
• Jupyter Notebook：交互式编码环境，支持实时代码、可视化和解释性文本， 促进探索性分析、原型设计和工作流程共享。
• Hadoop：分布式计算框架，用于处理和分析大规模数据集， 可用于大数据分析和并行处理大量数据。
• PySpark：Apache Spark 的 Python API， 这是一个用于大规模数据处理和高级分析的快速分布式计算系统。

实际示例：

• Netflix：Python 在 Netflix 的数据科学工作流程中发挥着至关重要的作用， 例如分析观众行为以改善用户体验等任务。
• Airbnb：Python 是 Airbnb 数据基础设施和分析不可或缺的一部分， 因为它用于各种数据驱动的任务， 包括需求预测和定价优化。
• Uber：Pandas 等 Python 库用于做出数据驱动的决策并改善用户体验。

2.网页开发

在 Web 开发方面，由于JavaScript 库和框架的种类繁多，JavaScript 往往占据主导地位。但是，如果拥有 Python 技能，则可以轻松地将这些技能转移到 Web 开发中。

借助 Flask 和 Django 等一系列模块、库和 Web 应用程序框架，Python 程序员可以构建内容管理系统、Web 应用程序、API、数据仪表板、使用 WebSocket 的实时应用程序等。另外，当将这些属性与跨平台兼容性和互操作性叠加在一起时，很容易看出为什么 Python Web 开发越来越受欢迎。

库和工具：

• Django：流行的开源框架，遵循 MVC 架构， 鼓励通过其内置组件和功能进行快速开发， 同时优先考虑安全性。
• Flask ：轻量级、简约、易于使用的框架， 提供基本功能，同时保持可扩展性和模块化； 非常适合中小型 Web 应用程序。
• Pyramid ：一个模块化的 Web 框架，提供简单性和可扩展性， 从而允许开发人员仅选择和使用他们需要的组件；非常适合复杂的企业级应用程序。
• Bottle ：一个快速、轻量级的 Python Web 服务器网关接口微型 Web 框架， 为开发人员提供了创建 Web 应用程序的各种功能。

实际示例：

• Instagram ：Instagram 使用 Django 来最大限度地提高速度和效率， 使其能够顺利扩展， 尤其是在快速迭代和测试方面。
• Spotify ： Spotify 使用 Python进行数据分析和机器学习， 它还使用 Django 来实现快速、可扩展的后端。
• YouTube：虽然 YouTube 最初是基于 PHP 构建的， 但后来改用 Django 作为后端， 以提高效率和可扩展性。

3.人工智能与机器学习

Python 被广泛认为是人工智能和机器学习的最佳编程语言，其许多原因与它在数据科学和分析中如此受欢迎的原因相同。

无论是想训练用于分类、回归和聚类的 ML 模型，还是构建用于图像识别、自然语言处理和计算机视觉的神经网络，Python 的广泛库都使其成为理想选择。或者，如果想使用 AI 构建自己的 Python 聊天机器人，可以依靠 Python 的多功能性和一系列库来完成工作。

库和工具：

• PyTorch ：FAIR（Facebook AI 研究实验室）开发的灵活且易于使用的开源机器学习框架， 支持构建深度学习模型。
• TensorFlow ：Google 的开源机器学习库， 用于数值计算、机器学习和神经网络开发。
• Keras ：一个简单易学的深度学习和神经网络 API， 在 TensorFlow 之上用 Python 编写， 可在 CPU 和 GPU 上高效运行。
• Scikit-learn ：一个流行的机器学习库， 用于特征工程、数据预处理、模型评估、超参数调整等。

实际示例：

• Spotify ：Spotify 使用 Python 进行数据分析和机器学习， 以改进其音乐推荐算法。
• Google ：Google 的 webapp2 框架是使用 Python 编写的， 用于 Google 地图和 Google Drive。 Google 的 TensorFlow 也主要是用 Python 编写的。
• 亚马逊：使用Python进行数据分析、人工智能和机器学习， 特别是向购物者推荐合适的商品。

4.科学与数值计算

另一个流行的 Python 应用程序是科学和数值计算，其中包括广泛的活动，例如数学计算、优化、信号处理、特定领域分析、并行计算等。

凭借一系列强大的库以及我们上面强调的优势，Python 继续受到需要分析数据并解决各个科学领域复杂问题的研究人员和科学家的青睐。

库和工具：

• IPython ：一个交互式 shell， 充当 Python 语言的强大接口。 其有用的语法添加使其成为高性能数值计算的理想门户。
• Cython ：编译为 C 的 Python 超集， 可以帮助将计算的执行时间加快几个数量级。
• SciPy ：用于科学和技术计算的领先机器学习库之一， 利用 NumPy 数组， 并且是 NumPy 堆栈的一部分。

实际示例：

• 学术研究：Python 用于科学和数值计算以及教授学术研究的课程， 特别是在生物信息学、生物学和数学领域。

5.区块链和智能合约

作为现代发展的最新领域之一，Python 技能在区块链和加密货币领域也很有用。无论您是想编写智能合约、构建去中心化应用程序 (DApp)、执行安全审计、开发私有区块链还是实现区块链互操作性，Python 都可以胜任这项任务。如果这是一个有趣的领域，那么考虑参加区块链课程也会有所帮助。

库和工具：

• SmartPy：一个全面的在线 IDE 和框架， 提供熟悉且直观的方式来开发、测试和部署 Tezos 区块链智能合约。
• Web3.py：一个 Python 库， 用于将去中心化应用程序连接到以太坊区块链， 使它们能够发送交易、读取块数据以及与智能合约交互。
• Brownie：一个基于 Python 的框架， 用于开发、测试和调试针对 EVM（以太坊虚拟机）的智能合约。

实际示例：

• Quorum ：一个基于 Python 的开源区块链平台， 提供根据组织需求定制的功能， 并用于构建企业级区块链应用程序。
• Steemit ：一个基于区块链的社交媒体和博客平台， 用户可以通过策划和发布内容来赚取 STEEM 加密货币； 使用 STEEM-Python 库构建。

6.开发运营与自动化

由于其在自动化和脚本编写方面的声誉，Python 也非常适合现代 DevOps 实践，无论是自动化部署、基础设施管理、构建持续集成和持续交付 (CI/CD) 管道，还是监控和日志记录。

当然，DevOps 技能不仅限于 Python，但如果您已经了解 Python 并且喜欢开发的基础设施方面，那么这是一个自然可以涉足的领域。

库和工具：

• Fabric ：一个开源 Python 库， 用于通过 SSH 远程执行 shell 命令，并用于应用程序部署或系统管理任务。
• Ansible ：一个简单的 Python 开源平台， 允许软件自动化并处理配置管理、应用程序部署、任务执行等。
• Selenium ：一种用于自动化 Web 浏览器的开源工具， 提供单一界面， 用于使用各种编程语言（包括 Python）编写测试脚本。
• Requests ：流行的第三方库简化了向 Web 服务器发出 HTTP 请求（如 GET、PUT、POST 和 DELETE）并处理响应。
• PyTest ：源自 PyPy 项目的 Python 测试框架， 用于编写不同类型的软件测试，如单元测试、端到端测试、功能测试等。
• AutoPy ：一个简单的 Python 跨平台图形用户界面 (GUI) 自动化库， 具有控制鼠标和键盘、显示警报等功能。
• Virtualenv ：最常用的Python虚拟环境工具， 用于创建隔离环境；易于安装和使用，即使对于初学者也是如此。

实际示例：

• Netflix：Netflix 是一家在整个内容生命周期中使用 Python 的公司和应用程序， 包括运营其 Open Connect 内容交付网络。

7.物联网与嵌入式系统

Python 开发人员的另一个增长领域是物联网，它与 DevOps 和数据分析也有天然的协同作用，展示了 Python 的多功能性。

从收集和处理 IoT 设备数据、通过 MQTT 控制 IoT 设备到构建实时数据流应用程序，Python 都是理想之选。虽然 C++ 用于Arduino 的嵌入式系统项目，但 Python 是广受欢迎的 Raspberry Pi 的首选语言。甚至可以使用数据分析和预测建模技能，或者通过 AWS IoT 或 Google Cloud IoT 等 IoT 平台实施边缘计算解决方案。

库和工具：

• CircuitPython ：一种编程语言， 旨在使在 Raspberry Pi 等低成本微​​控制器板上学习编程和实验变得更简单。
• MicroPython ：Python 的开源版本，经过优化， 可在微控制器和 Pyboard 等嵌入式系统上运行。
• PySerial ：提供对各种设备上的 RS-232 串行连接的支持一个库， 这使得 Python 中的串行通信更加容易。
• Bluepy ：Python 中的一个模块， 允许与设备（特别是蓝牙低功耗设备）进行通信。
• Zerynth ：Python 的软件实现， 用于对微控制器（特别是 32 位微控制器平台）进行编程。

实际示例：

Raspberry Pi ：一种低成本单板计算机，其大小约为信用卡，可以插入电视、显示器或其他兼容屏幕，并使用标准键盘和鼠标。Micropython Pyboard ：紧凑但功能强大的电子开发板，运行 MicroPython。它们可以使用微型 USB 连接到计算机（Windows、Linux 或 Mac）。

8.软件开发

在软件开发方面，Python 是作为支持语言的绝佳选择，这意味着它对开发过程的各个方面都有帮助。

但这是如何运作的呢？Python 用于脚本编写、任务自动化和管理重复性任务。它还非常适合各种类型的软件测试和 QA、持续集成和部署 (CI/CD) 管道，并且可用于自定义版本控制工作流程。

库和工具：

• Jenkins ：一个用于自动化的开源服务器， 使世界各地的开发人员能够可靠地构建、测试和部署软件项目。
• GitPython ：一个 Python 库， 用于读取和写入 Git 存储库， 或者通常与 Git 存储库交互。
• Unittest ：受 JUnit 启发的单元测试框架， 支持共享测试设置/关闭代码、测试自动化、测试聚合到集合中等。
• TestProject ：一个用于 Web、API 和移动测试以及测试自动化的免费平台。

9.游戏开发

当想到游戏语言时，可能不会立即想到 Python！但它的简单性使得任何人都可以轻松地进入游戏开发并创建 Python 游戏，即使他们不是专业人士。

Python 还用于开发工具来简化特定的游戏开发相关操作，例如对话树创建、游戏逻辑或关卡设计。尽管我们应该指出，Python 游戏通常很简单，并且该语言最广泛用于游戏原型设计，而不是使用 Unreal 和 Unity 等引擎的 AAA 游戏开发。

库和工具：

• PyGame ：一个免费的开源跨平台库， 用于开发视频游戏等多媒体应用程序。 它提供了有助于简化游戏开发的功能。
• Ren'Py ：使用 Python 的免费开源视觉小说引擎。 它可以创建生活模拟游戏和视觉小说。
• Godot Python ：创建的项目旨在为 Godot 游戏引擎提供 Python 语言脚本支持。

实际示例：

• 《战地 2》：一款第一人称策略射击游戏， 专门使用 Python 进行服务器控制和游戏逻辑。
• 《骑马与砍杀》：一款单人历史类型游戏， 其模块系统使用 Python 脚本。
• EVE Online ：使用 Stackless Python 编写的基于太空的大型多人在线角色扮演游戏。

10.桌面应用程序

虽然大多数人在开发桌面应用程序时可能会想到 C++ ，但 Python 实际上在这个领域非常擅长。

无论是想创建图形用户界面 (GUI)、构建跨平台应用程序、设计数据驱动的桌面应用程序、开发多媒体应用程序，还是构建文本编辑器和生产力工具，Python 都有实现它的工具和库。 事实上，JetBrains 甚至使用 Python构建了最流行的 Python IDE之一。是的，PyCharm 是用 Python 制作的。

库和工具：

• Tkinter ：一个 Python 库， 充当 Tk 图形用户界面 (GUI) 工具包的标准接口。
• PyQT ：允许使用 Python 创建桌面、Web 和移动应用程序， 并由各种 Qt 库启用。
• Kivy ：用于开发多平台 GUI 应用程序的开源 Python 框架和库。
• wxPython ：Python 语言的跨平台 GUI 工具包， 也是 Tkinter 的流行替代品。 允许通过强大的功能性 GUI 更轻松地开发应用程序。

实际示例：

• Dropbox 桌面客户端： Dropbox 的桌面客户端是用 Python 编写的， 尽管它也使用了一些 Rust、TypeScript 和 Go。
• PyCharm ：一个用 Python 编写的 Python IDE（集成开发环境）。

11.商业与企业

这是一个相对广泛的领域，可能因行业而异，但总的来说，Python 非常适合构建和维护特定领域的定制应用程序和代码库。

例如，Python 的图像处理和计算机视觉非常适合通过基于图像的搜索来增强库存管理、开发基于图像的质量控制和自动化以及用于安全和身份验证系统的面部识别应用程序。同样，Python 的 OCR 功能非常适合想要数字化和提取文档数据的金融公司。医疗保健还可以利用 Python 的图像识别进行医学成像分析和诊断。

与列表中的其他 Python 应用程序一样，这里有一些交叉，因此上面列出的许多库和工具都可以在这里使用。

库和工具：

• Celery ：用于任务队列实现的Python库； 与 Django 和 Flask 等 Web 框架结合处理异步任务和后台进程。
• PySpark ：一个 Python 库， 为 Apache Spark 提供接口并支持其所有功能， 对于大规模数据处理非常有价值。
• Dash ：用于用 Python 构建交互式 Web 应用程序和数据可视化界面的框架； 在企业应用程序中非常有用， 可以帮助向非专业人士展示数据。

实际示例：

• Odoo ：适合商业和企业使用的最佳 Python 应用程序示例之一； 一套业务管理软件， 类似于许多用 JavaScript 和 Python 编写的 ERP 系统。
• Zoho CRM ：用于营销、销售和支持的在线销售 CRM 软件。 为开发人员提供 Python SDK 来创建客户端应用程序、集成和扩展。
• Zapier ：在线自动化工具，允许与各种应用程序和服务集成； 支持使用 Python 创建 “Zap” 或自定义操作和集成。

12.网页抓取

在很多方面，可以将网络抓取视为数据科学的一个子学科。也就是说，在学习网络抓取时，可以使用 Python 做很多事情，而不仅仅是数据科学！

例如，使用各种 Python 网页抓取库或模块之一，可以从网站提取数据、自动收集数据、解析 HTML 或 XML、与 Web 表单交互、处理 cookie 和会话以及模拟用户交互。甚至可以将其集成为数据聚合工作流程的一部分，使其对于研究、数据分析和商业智能等各种目的都很有价值。

库和工具：

• Beautiful Soup ：一个非常流行的 Python 库， 用于网页抓取和 HTML/XML 文档解析。
• Scrapy ：一个开源的 Python 网络抓取和爬行框架， 用于爬行网站并提取数据。
• Selenium ：一个用于 Web 浏览器自动化的 Python 库和工具， 也用于 Web 抓取。

13.图像处理与平面设计

对于 Python 来说，处理图像是一个有趣且鲜为人知的领域，因为可以应用操作和增强、应用过滤器和转换、执行图像分割和对象检测以及创建自定义视觉效果和动画。

Python 还可以与现有的图像处理和图形设计软件集成，GIMP、Photoshop 和 Blender 等工具提供 Python API，并允许开发人员创建插件和附加组件以增强软件功能。

库和工具：

• OpenCV ：用于执行计算机视觉任务和图像处理的 Python 库。
• Python 图像库：与 Python 一起使用的免费开源库， 增加了对打开、编辑和保存各种图像文件格式的图像的支持。
• Scikit-image ：基于 NumPy 构建的专门用于图像处理的 Python 包； 具有提供图像处理功能的图像处理算法的集合。
• Pyglet ：一个跨平台多媒体库，支持 UI 事件处理、窗口等。 用于开发视觉效果丰富的应用程序，包括视频游戏。

实际示例：

• GIMP ：免费开源光栅图形编辑器，如 Adob​​e Photoshop。 它提供了一个 API， 允许使用 Python 创建附加组件和插件（使用 Python-fu 插件）。
• Blender ：一款免费的开源 3D 图形软件， 适用于 3D 动画、动态图形、视觉效果等， 还提供用于插件和附加组件开发的 Python API。

14.教育与培训

作为初学者最好的编程语言，Python 享有盛誉，因此看到如此多的 Python 课程和教育项目也就不足为奇了。

事实上，越来越多的学院和大学正在为计算机科学之外的广泛学科提供 Python 培训，包括社会科学、工程和自然科学。甚至超出了教学方面。Python 有助于自动化管理任务、简化教育工作者的工作流程、展示研究成果和分析教育数据。

实际示例：

• 适合所有人的 Python 专业课 程（https://www.coursera.org/specializations/python? irclickid=UoJ2gq09xxyPT0PXIrySDygxUkFUAq1jHWyczI0&irgwc=1&utm_medium=partners&utm_source=impact&utm_campaign=2890636&utm_content=b2c）：这门 Python 课程由密歇根大学教授，拥有近 300 万以前和现在的学生， 非常适合学习理解和使用 Python 所需的基础知识。
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• Dr.Johns 的 Python（https://hackr.io/blog/python-course）：Python 课程采用学术方法来真正教您基础知识， 并帮助您以低于大学学分的成本像 Python 专业人士一样思考。

以上就是 2023 年排名前 14 位的 Python 应用。无论是在寻找 Web 开发、机器学习、DevOps 等领域的工作，都涵盖了您需要了解的基本 Python 应用程序。随着 Python 的未来继续充满希望，现在是时候进行研究并调查这种不断发展的编程语言顶级 Python 应用程序了。