python可以开发什么软件？

一、python可以开发什么软件？

主要可以做小程序，爬虫程序，用于系统编程等等还是很广泛的。

Python 的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python 具体能帮我们做的事情。但我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，请从老男孩python培训网站或其他一些资源中获取更多的信息。

1.python可以用于系统编程 Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。

Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。

2.python可以用于用户图形接口

Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可移植的GUI 。

诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。

3.python可以用于Internet 脚本

Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。

而且网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。

4.python可以用于组件集成

在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。

例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。

5.python能用于数据库编程

对于传统的数据库需求，Python 提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python 定义了一种通过Python 脚本存取SQL 数据库系统的可移植的数据库API ，这个API 对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。

所以一个写给自由软件MySQL 系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle ）-- 你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。

6.python 可以用于快速原型

对于Python 程序来说，使用Python 或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python 做系统原型，之后再将组件移植到C或C++ 这样的编译语言上。

7.python 可以用于数值计算和科学计算编程

我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。

8.python 可以用于游戏、图像、人工智能、XML 、机器人等

Python 的应用领域很多，远比这里提到的多得多。

例如，可以利用pygame 系统使用Python 对图形和游戏进行编程；用PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo 工具包进行机器人控制编程。

当然python能干的事情不止上面这么多领域，相信你在学完老男孩python自动化架构课程就能知道python应用的领域之多了。

拓展资料

Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)许可。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位 。

2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布 Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。

二、如何使用python开发教学软件？

主要使用gt，recorder等等包以及系统包开发

三、python适合开发桌面软件吗？

不适合，因为python本身是脚本语言，如果要开发桌面软件，要用到py2exe等工具来将一个有GUI的.py文件转换成exe等可执行文件，在这个过程中，很容易将源代码暴露给用户看，也就是说这和开源没多大区别了。

四、python开发的软件有哪些？

Python可以写GUI。

Python可以写Web。

Python可以写爬虫。Python可以处理图像/多媒体。

Python可以操作Office软件。人工智能更是Python的天下。用了Python，做啥事情你都会不自觉地首先想到能不能用Python解决。事实上，答案往往是“可以”。

PHP呢？在Web开发上是其优势。

五、python开发小程序要用的软件？

pycharm开发小程序够用了。

六、为什么软件公司很少用python开发web?

我在用，我这个项目组都在用。

Flask + sqlalchemy。

数据库用Postgresql。

我没觉得慢，不过我们都是小项目，最高并发数没有超过100的。（大多数是在10-20并发左右徘徊——你能指望政务内网项目能有多大的并发？又不是每个项目都跑互联网那种千万级用户的）

另外，项目中各种中间件不要太好用，说Python慢，轮得到他么？数据库优化、redis、队列，哪个不能提速？

再说了，要真遇上计算密集型的高密度代码迭代，我用Rust的PyO3写个算法插件就打完了，多大的事？

说重构什么的……有问题大块大块的代码重写，也就是几小时到几天的问题，多大事？

所有在我们这种项目里面，开发语言本身的缺点几乎忽略不计，但是其优点被无限放大了，如下：

1、项目里面，有部分统计学和数据分析的工作，Python直接调包，根本不需要你干嘛（我做GIS的，一个学术型的项目，里面要对一些城市指标做莫兰指数分析……请你用Java手写一个给我看看……更别说还有一堆堆各种什么logistic回归、泊松回归、聚类模型……）

2、前端大屏要做空间专题图，有些数据需要进行特殊断点的划分，比如自然断点法，虽然写起来算法很简单，但是总是要人写的吧。

3、里面还有网络分析模拟，Python里面直接就上networkx库了，其他的语言，来来来，跑一个我看看。

所以，有的同学说，我用其他的语言也能写，在下人送外号：码农界的拉格朗日……but你这手写三个月，优化六个月之后的结果，未必比得上我一句import numpy或者import sicpy……

好吧，这种项目有些偏科，重点不在web也不在软件逻辑上，而在于科学计算和数据分析上——所以，正如我说的，在这种情况下用Python的优势被无限放大了。

恩，不具备普适性。

web 项目，CURD包打天下的，还是Java的天下啊……不过要是CURD了，Python也不弱啊。

仁者见仁智者见智吧。

不过我下一个项目，如果还是由我主导的话，必须还是选Python……虽然我现在很多精力都转到Rust上面去了，但是Rust破这玩意儿目前基本上找不到人会，不能CURD这种体力活也得老夫亲自来写吧……反过来，你要是用Python写，遇上了语言性能瓶颈，Rust写个库还可以无缝无开销集成，真是居家旅行杀人放火必备良药……

所以，Python依然是我的首选，招Python最大的好处，就是一卷卷死一条街，收一次简历卖废纸都能卖出一杯椰云拿铁（不含优惠券）那种……

恩，有人问为什么不用Java？我曾经也是Java码农入行，虽然好多年不写了，但是俗话说：由奢入俭难……真心回不到过去了……

最后，招Python，招算法，需求：

1、爱好高性能开发与研发（我就不写精通了）……主要是空间算法，

例如面与面相交（1对1,10对10,1对1000万，1000万对1000万不同情况下的intersect）

又或者如何快速计算两个面之间的最近距离，求两个面之间的最近点（st_geometry中的ClosestPoint）

2、Python的模拟计算研究，如有限元、cellular automata、Agent-based modeling相关算法的研究。

3、Python后台服务编写，例如多线程、多进程、GRPC、Restful一类的开发爱好者（我也就不写精通熟悉字样了，怕你说你精通，我出道题，然后你说我故意为难你，话说敢说精通的，应该有很多把刷子么）

3、我招传统意义上的算法，所以不要深度学习的调参高手和炼丹专家（ps：如果精通类似遗传算法的参数优化另说）

七、python开发cad？

Python⾥直接开发cad ⾸先在cmd命令中pip加载pyautocad这个库，这个库是⽤来开发cad的。

接下来没什么好讲的，直接放代码吧，只能说⽤Python的标准库开发起来实在太简单了。如果此时你的计算机上未打开AutoCAD软件，在运行该代码时会自动打开AutoCAD并开始绘图；如果已经打开了AutoCAD软件，则在运行该代码时会默认在已打开的图上进行绘图。

八、python开发的图形界面软件有哪些？

你可以选择一本python方面的书籍，一版教程上都有讲到python如何进行图形界面程序开发。

一般的python是通过使用图形界面库快速开发图形程序。库有好多种。教程里一般都有介绍。各有优缺点。默认安装了python就自带一个图形界面库，那就是Tkinter。python的自带编辑器和shell解释器就是这个界面。除此之外用得比较广的还有wxpython库,等等。这些可以到网上了解了解。教程也有得看。使用起来相当方便。

九、学python，可以用哪些开发软件。用什么开发软件最好？

学python，开发软件有Jupyter，nopad++，sublime text，PyCharm。PyCharm开发软件最好。

PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython。

十、python怎么开发genesis？

要使用Python进行Genesis的开发，可以按照以下步骤进行：

安装Python和相关工具：首先，确保你已经安装了Python的最新版本。此外，你还需要安装Solidity编译器（solc），可以使用solc包来安装：pip install py-solc。

编写智能合约：使用Solidity语言编写你的智能合约代码。Solidity是一种用于编写智能合约的面向合约的编程语言，它类似于JavaScript。可以使用任何文本编辑器创建.sol文件，并在其中编写智能合约代码。

编译智能合约：使用solc编译器将Solidity代码编译为字节码。可以使用py-solc包中的Compiler类进行编译。例如，可以使用以下代码编译.sol文件：

from solcx import compile_source

contract_source_code = '''

// Your Solidity contract code here

'''

compiled_sol = compile_source(contract_source_code)

contract_interface = compiled_sol['<ContractName>:<ContractName>']

注意将<ContractName>替换为你实际的合约名称。

部署智能合约：使用Python的Web3库与Genesis进行交互，并部署你的智能合约。Web3库是一个用于与以太坊和Genesis进行交互的强大工具。你需要连接到一个Genesis网络提供者，并使用你的私钥进行身份验证，然后使用合约接口进行部署。

以下是一个示例代码：

from web3 import Web3

# 连接到Genesis节点

w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('https://your-genesis-node-url.com'))

# 设置默认账户和私钥

w3.eth.default_account = w3.eth.accounts[0]

private_key = 'your-private-key'

# 获取智能合约接口

my_contract = w3.eth.contract(abi=contract_interface['abi'], bytecode=contract_interface['bin'])

# 构建部署交易

deploy_txn = my_contract.constructor().buildTransaction({

    'from': w3.eth.default_account,

    'nonce': w3.eth.getTransactionCount(w3.eth.default_account),

    'gas': 2000000 # 根据合约复杂性设置适当的 gas 上限

})

# 签名并发送部署交易

signed_txn = w3.eth.account.signTransaction(deploy_txn, private_key=private_key)

tx_hash = w3.eth.sendRawTransaction(signed_txn.rawTransaction)

# 等待交易确认

tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)

# 获取合约地址

contract_address = tx_receipt['contractAddress']

请确保替换代码中的URL、私钥和其他变量为你自己的值。

通过上述步骤，你就可以使用Python开发和部署在Genesis上运行的智能合约。当然，在进行Genesis开发之前，你还需要熟悉Solidity语言、以太坊区块链和智能合约的基本概念。