python框架是什么意思

Python的使用方向

1. 惯例软件开发
Python支撑函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发作业，因此惯例的软件开发、脚本编写、网络编程等都归于标配能力。
2. 科学核算
随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学核算、制作高质量的2D和3D图像。和科学核算领域最流行的商业软件Matlab比较，Python是一门通用的程序设计言语，比Matlab所采用的脚本言语的使用规模更广泛，有更多的程序库的支撑。尽管Matlab中的许多高档功能和toolbox现在还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的作业是可以用Python代劳的。
3. 自动化运维
这几乎是Python使用的自留地，作为运维工程师首选的编程言语，Python在自动化运维方面已经深入人心，比方Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化渠道。

4. 云核算
开源云核算解决方案OpenStack就是根据Python开发的，搞云核算的同学都懂的。
5. WEB开发
根据Python的Web开发结构不要太多，比方耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其间的Python+Django架构，使用规模十分广，开发速度十分快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6. 网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据职业获取数据的核心东西。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程言语有不少，但Python绝对是其间的干流之一，其Scripy爬虫结构使用十分广泛。
7. 数据剖析
在大量数据的基础上，结合科学核算、机器学习等技能，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的剖析是大数据职业的柱石。Python是数据剖析的干流言语之一。
8. 人工智能
Python在人工智能大领域领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是干流的编程言语，得到广泛的支撑和使用。
当然，除了以上的干流和前沿领域，Python还在其他传统或特别职业起着重要的效果。