先看一看上面这个是干嘛的！！！！！不知道往下看！

鉴于问题是编程语言可以做哪些神器好玩的事，我先把Python可以应用于哪些领域和使用了哪些框架技术整理出来，然后再给大家收集可以用于的神器好玩的事，也希望大家留言给我，我补充给大家。

第一部分：可以用 Python 编程语言做哪些神奇好玩的事情？

你想更深入了解学习Python知识体系，你可以看一下我们花费了一个多月整理了上百小时的几百个知识点体系内容：

第二部分： Python 编程有哪些神奇简单的框架？

8、XlsxWriter:操作Excel工作表的文字，数字，公式，图表等。

9、rrdtool:用于跟踪对象的变化，生成这些变化的走走势图

10、scapy(/)一种集成IT系统的配置管理，应用部署，执行特定任务的开源平台。基于Python实现，由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建。Ansibl与Saltstack最大的区别是Ansible无需在被控主机上部署任何客户端，默认直接通过SSH通道进行远程命令执行或下发功能。

17、YAML:是一种用来表达数据序列的编程语言。

18、playbook：一个非常简单的配置管理和多主机部署系统。

20、func，为解决集群管理，监控问题需设计开发的系统管理基础框架。

四、Python科学数字计算的框架

Numpy是一个基础性的Python库，为我们提供了常用的数值数组和函数。numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。

Scipy是Python的科学计算库，对Numpy的功能进行了扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和Scipy曾经共享过基础代码。

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表。Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发，因为在函数的设计上参考了MATLAB，所以叫做Matplotlib。Matplotlib首次发表于2007年，在开源和社区的推动下，现在在基于Python的各个科学计算领域都得到了广泛应用。Matplotlib的原作者John D. Hunter博士是一名神经生物学家，2012年不幸因癌症去世，感谢他创建了这样一个伟大的库。

四、Python的3D游戏开发框架

Pygame是跨平台Python模块，专为电子游戏设计。包含图像、声音。pygame建立在SDL基础上，允许实时电子游戏研发而无需被低级语言（如机器语言和汇编语言）束缚。基于这样一个设想，所有需要的游戏功能和理念都（主要是图像方面）都完全简化为游戏逻辑本身，所有的资源结构都可以由高级语言提供，如Python。

ocos2d-python上面很多都用pyglet这个库的，里面主要的精灵什么的也是针对pyglet的封装，另外还封装了些音频库什么的。

五、Python的其他流行的开发框架

Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。

Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。

Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架

Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。

Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。

好了，最后我们再来看看，到底是哪些人学习呢？

目前来学的人群分为以下几类：

第一类：入行编程新手：大学刚毕业或者其他行业转岗，想从事编程开发的工作，目前认为Python比较火，想入行；

第二类：Linux系统运维人员：Linux运维以繁杂著称，对人员系统掌握知识的能力要求非常高，那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题，Python开发运维工作是首选，Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高。

第三类：做数据分析或者人工智能：不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析、科学分析都比较大程度的应用了数据分析，人工智能的一些常见应用也使用了Python的一些技术。

第四类：在职程序员转Python开发：平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的，现在有很多Java程序在转到Python语言，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服

第五类：其他：一些工程师以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。 现在学会Python之后，可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题

如果你有更好的建议，欢迎留言和讨论。

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