2.1　Python語言的應用領域

1.云計算基礎設施

云計算平臺分為私有云和公有云。私有云平臺如大名鼎鼎的OpenStack（很多企業用其部署自己的私有云），是Python編程語言編寫的。公有云，不論是AWS、Azure、GCE（Google Compute Engine），還是阿里云和青云，都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK，可見各家云平臺對Python的重視。

說明

軟件開發工具包（Software Development Kit，SDK）指的是軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺、操作系統等創建應用軟件時使用的開發工具的集合。

2.DevOps

互聯網時代，只有快速試驗新想法，并在第一時間安全、可靠地交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建、測試、部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

自動化構建（持續集成）是為應用定制的。如果是Python應用，因為有setuptools、pip、virtualenv及tox等工具的存在，實現自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有的Linux版本都內置了Python解釋器，所以在用Python做自動化時，不需要預安裝其他軟件。

自動化測試則是基于Python的Robot Framework企業級應用最喜歡的自動化測試框架實現的，而且和語言無關。自動化測試工具Cucumber有很多支持者，事實上，Python對應的Lettuce一樣好用。此外，Locust（一款基于Python開發的開源負載測試工具）在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。后起之秀Selenium，一款Web自動化測試的輕量級框架，現在也已經被越來越多的公司應用。Selenium的主要特點是具有開源性、跨平臺性，且有眾多的編程語言支持，除了可以用Python編寫測試用例以外，也可以用Java、PHP甚至Shell來編寫測試用例。

自動化運維（自動化配置管理）工具，新生代Ansible、SaltStack，以及輕量級的自動化運維工具Fabric，均是基于Python開發的。由于較前兩者而言，Fabric的設計更為輕量化和模塊化，而且很容易實現二次開發，因此受到越來越多開發者的歡迎，很多公司同時用它們來完成自動化運維工作。

3.網絡爬蟲

大數據的數據從哪里來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據以外，大部分情況下，是需要靠爬蟲抓取互聯網數據來做分析的。

網絡爬蟲是Python的傳統強勢領域，流行的爬蟲框架Scrapy、HTTP工具包urllib+urllib2、HTML解析工具Beautiful Soup 4、XML解析器lxml等，都是能夠獨當一面的類庫。筆者公司的分布式網絡爬蟲系統也是基于Scrapy開發的。不過，網絡爬蟲并不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的并發操作，常常要針對幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之后系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python能夠很好地支持協程（Coroutine）操作，故而基于此發展了很多并發庫，如Gevent、Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架等。被認為比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早提供Python版本的。有了對高并發的支持，網絡爬蟲才真正可以達到大數據規模。

4.數據處理

從統計理論，到數據挖掘、機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處于百花齊放的時代。數據科學家們都用什么語言編程呢？Python是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一種工程性語言，數據科學家用Python實現的算法，可以直接用在產品中，這對大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正是基于數據科學家對Python和R的熱愛，Spark對這兩種語言提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級算法打了非常好的基礎，Matploglib讓Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習算法，基于這兩個庫實現的Pylearn2，是深度學習領域的重要成員。Theano利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有Pandas，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，后來又啟發Spark項目實現了類似機制。

除了這些領域以外，Python還可以被廣泛應用于Web開發、游戲開發、手機開發、數據庫開發等眾多領域。