flask开发微信小程序（flask开源项目博客）
今天给各位分享flask开发微信小程序的知识，其中也会对flask开源项目博客进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
我在使用python下的flask框架 但是我要怎么实现sso登录
单点登录跟登录其实差不多，理解了登录也可以搞出单点登录
回顾
在前面的系列章节中，我们创建了一个数据库并且学着用用户和邮件来填充，但是到现在我们还没能够植入到我们的程序中。 两章之前，我们已经看到怎么去创建网络表单并且留下了一个实现完全的登陆表单。
在这篇文章中，我们将基于我门所学的网络表单和数据库来构建并实现我们自己的用户登录系统。教程的最后我们小程序会实现新用户注册，登陆和退出的功能。
为了能跟上这章节，你需要前一章节最后部分，我们留下的微博程序。请确保你的程序已经正确安装和运行。
在前面的章节，我们开始配置我们将要用到的Flask扩展。为了登录系统,我们将使用两个扩展,Flask-Login 和 Flask-OpenID. 配置如下所示 (fileapp\__init__.py):
import os
from flaskext.login import LoginManager
from flaskext.openid import OpenID
from config import basedir
lm = LoginManager()
lm.setup_app(app)
oid = OpenID(app, os.path.join(basedir, 'tmp'))
Flask-OpenID 扩展为了可以存储临时文件，需要一个临时文件夹路径。为此,我们提供了它的位置。
重访我们的用户模型
Flask-Login扩展需要在我们的User类里实现一些方法。除了这些方法以外，类没有被要求实现其它方法。
下面是我们的User类 (fileapp/models.py):
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key = True)
nickname = db.Column(db.String(64), unique = True)
email = db.Column(db.String(120), unique = True)
role = db.Column(db.SmallInteger, default = ROLE_USER)
posts = db.relationship('Post', backref = 'author', lazy = 'dynamic')
def is_authenticated(self):
return True
def is_active(self):
return True
def is_anonymous(self):
return False
def get_id(self):
return unicode(self.id)
def __repr__(self):
return 'User %r' % (self.name)
is_authenticated方法是一个误导性的名字的方法，通常这个方法应该返回True，除非对象代表一个由于某种原因没有被认证的用户。
is_active方法应该为用户返回True除非用户不是激活的，例如，他们已经被禁了。
is_anonymous方法应该为那些不被获准登录的用户返回True。
最后，get_id方法为用户返回唯一的unicode标识符。我们用数据库层生成唯一的id。
用户加载回调
现在我们通过使用Flask-Login和Flask-OpenID扩展来实现登录系统
首先，我们需要写一个方法从数据库加载到一个用户。这个方法会被Flask-Login使用(fileapp/views.py)：
@lm.user_loader
def load_user(id):
return User.query.get(int(id))
记住Flask-Login里的user id一直是unicode类型的，所以在我们把id传递给Flask-SQLAlchemy时，有必要把它转化成integer类型。
登录视图函数
接下来我们要更新登录视图函数（fileapp/views.py）：
from flask import render_template, flash, redirect, session, url_for, request, g
from flaskext.login import login_user, logout_user, current_user, login_required
from app import app, db, lm, oid
from forms import LoginForm
from models import User, ROLE_USER, ROLE_ADMIN
@app.route('/login', methods = ['GET', 'POST'])
@oid.loginhandler
def login():
if g.user is not None and g.user.is_authenticated():
return redirect(url_for('index'))
form = LoginForm()
if form.validate_on_submit():
session['remember_me'] = form.remember_me.data
return oid.try_login(form.openid.data, ask_for = ['nickname', 'email'])
return render_template('login.html',
title = 'Sign In',
form = form,
providers = app.config['OPENID_PROVIDERS'])
注意到我们导入了一些新的模块，其中有些后面会用到。
跟上个版本的变化很小。我们给视图函数添加了一个新的装饰器：oid.loginhandler。它告诉Flask-OpenID这是我们的登录视图函数。
在方法体的开头，我们检测是是否用户是已经经过登录认证的，如果是就重定向到index页面。这儿的思路是如果一个用户已经登录了，那么我们不会让它做二次登录。
全局变量g是Flask设置的，在一个request生命周期中，用来存储和共享数据的变量。所以我猜你已经想到了，我们将把已经登录的用户放到g变量里。
我们在调用redirect()时使用的url_for()方法是Flask定义的从给定的view方法获取url。如果你想重定向到index页面，你h很可能使用redirect('/index')，但是我们有很好的理由让Flask为你构造url。
当我们从登录表单得到返回数据，接下来要运行的代码也是新写的。这儿我们做两件事。首先我们保存remember_me的布尔值到Flask的session中，别和Flask-SQLAlchemy的db.session混淆了。我们已经知道在一个request的生命周期中用Flask的g对象来保存和共享数据。沿着这条线路Flask的session提供了更多，更复杂的服务。一旦数据被保存到session中，它将在同一客户端发起的这次请求和这次以后的请求中永存而不会消亡。数据将保持在session中直到被明确的移除。为了做到这些，Flask为每个客户端建立各自的session。
下面的oid.try_login是通过Flask-OpenID来执行用户认证。这个方法有两个参数，web表单提供的openid和OpenID provider提供的我们想要的list数据项。由于我们定义了包含nickname和email的User类，所以我们要从找nickname和email这些项。
基于OpenID的认证是异步的。如果认证成功，Flask-OpenID将调用有由oid.after_login装饰器注册的方法。如果认证失败那么用户会被重定向到login页面。
Flask-OpenID登录回调
这是我们实现的after_login方法(app/views.py)
@oid.after_login
def after_login(resp):
if resp.email is None or resp.email == "":
flash('Invalid login. Please try again.')
redirect(url_for('login'))
user = User.query.filter_by(email = resp.email).first()
if user is None:
nickname = resp.nickname
if nickname is None or nickname == "":
nickname = resp.email.split('@')[0]
user = User(nickname = nickname, email = resp.email, role = ROLE_USER)
db.session.add(user)
db.session.commit()
remember_me = False
if 'remember_me' in session:
remember_me = session['remember_me']
session.pop('remember_me', None)
login_user(user, remember = remember_me)
return redirect(request.args.get('next') or url_for('index'))
传给after_login方法的resp参数包含了OpenID provider返回的一些信息。
第一个if声明仅仅是为了验证。我们要求一个有效的email，所以一个没有没提供的email我们是没法让他登录的。
接下来，我们将根据email查找数据库。如果email没有被找到我们就认为这是一个新的用户，所以我们将在数据库中增加一个新用户，做法就像我们从之前章节学到的一样。注意我们没有处理nickname，因为一些OpenID provider并没有包含这个信息。
做完这些我们将从Flask session中获取remember_me的值，如果它存在，那它是我们之前在login view方法中保存到session中的boolean类型的值。
然后我们调用Flask-Login的login_user方法，来注册这个有效的登录。
最后，在最后一行我们重定向到下一个页面，或者如果在request请求中没有提供下个页面时，我们将重定向到index页面。
跳转到下一页的这个概念很简单。比方说我们需要你登录才能导航到一个页面，但你现在并未登录。在Flask-Login中你可以通过login_required装饰器来限定未登录用户。如果一个用户想连接到一个限定的url，那么他将被自动的重定向到login页面。Flask-Login将保存最初的url作为下一个页面，一旦登录完成我们便跳转到这个页面。
做这个工作Flask-Login需要知道用户当前在那个页面。我们可以在app的初始化组件里配置它(app/__init__.py)：
lm = LoginManager()
lm.setup_app(app)
lm.login_view = 'login'
全局变量g.user
如果你注意力很集中，那么你应该记得在login view方法中我们通过检查g.user来判断一个用户是否登录了。为了实现这个我们将使用Flask提供的before_request事件。任何一个被before_request装饰器装饰的方法将会在每次request请求被收到时提前与view方法执行。所以在这儿来设置我们的g.user变量(app/views.py)：
@app.before_request
def before_request():
g.user = current_user
这就是它要做的一切，current_user全局变量是被Flask-Login设定的，所以我们只需要把它拷贝到更容易被访问的g变量就OK了。这样，所有的请求都能访问这个登录的用户，甚至于内部的模板。
index视图
在之前的章节中我们用假代码遗留了我们的index视图，因为那个时候我们系统里并没有用户和博客文章。现在我们有用户了，所以，让我们来完成它吧：
@app.route('/')
@app.route('/index')
@login_required
def index():
user = g.user
posts = [
{
'author': { 'nickname': 'John' },
'body': 'Beautiful day in Portland!'
},
{
'author': { 'nickname': 'Susan' },
'body': 'The Avengers movie was so cool!'
}
]
return render_template('index.html',
title = 'Home',
user = user,
posts = posts)
在这个方法中只有两处变动。首先，我们增加了login_required装饰器。这样表明了这个页面只有登录用户才能访问。
另一个改动是把g.user传给了模板，替换了之间的假对象。
现在可以运行我们的了。
当我们连接到你将会看到登陆页面。记着如果你通过OpenID登录那么你必须使用你的提供者提供的OpenID URL。你可以下面URL中的任何一个OpenID provider来为你产生一个正确的URL。
作为登录进程的一部分，你将会被重定向到OpenID提供商的网站，你将在那儿认证和授权你共享给我们应用的一些信息(我们只需要email和nickname，放心，不会有任何密码或者其他个人信息被曝光)。
一旦登录完成你将作为已登录用户被带到index页面。
试试勾选remember_me复选框。有了这个选项当你在浏览器关闭应用后重新打开时，你还是已登录状态。
注销登录
我们已经实现了登录，现在是时候来实现注销登录了。
注销登录的方法灰常简单(file app/views.py)：
@app.route('/logout')
def logout():
logout_user()
return redirect(url_for('index'))
但我们在模板中还没有注销登录的链接。我们将在base.html中的顶部导航栏添加这个链接(file app/templates/base.html):
html
head
{% if title %}
title{{title}} - microblog/title
{% else %}
titlemicroblog/title
{% endif %}
/head
body
divMicroblog:
a href="{{ url_for('index') }}"Home/a
{% if g.user.is_authenticated() %}
| a href="{{ url_for('logout') }}"Logout/a
{% endif %}
/div
hr
{% with messages = get_flashed_messages() %}
{% if messages %}
ul
{% for message in messages %}
li{{ message }} /li
{% endfor %}
/ul
{% endif %}
{% endwith %}
{% block content %}{% endblock %}
/body
/html
这是多么多么简单啊，我们只需要检查一下g.user中是否有一个有效的用户，如果有我们就添加注销链接。在我们的模板中我们再一次使用了url_for方法。
最后的话
我们现在有了一个全功能的用户登录系统。在下一章中，我们将创建用户的个人资料页，并显示用户的头像。
一本计算机专业大三，想问下学长们，哪里能找到好的毕设项目做参考?
大三的时候重点课程基本上结课了，这个时候要先确定要做的毕设是什么主题，要做什么内容，这样找参考项目会比较有针对性。慕课网上有很多适合毕设的实战课，你可以先试听再做决定，java可以选Spring Cloud + Vue开发在线视频系统和短视频小程序全栈开发！Python可以选python flask从0到1开发鱼书和flask微信小程序订餐系统，Django/xadmin开发在线教育网站, 这几门都是我跟踪一段时间的，口评都不错。
python发展方向
首先，python是一门跨平台，开源的解释型语言，因为开源，所以功能可扩展，未来有无限的可能性，并且是一门胶水语言，可以和其他任何一门语言结合使用
然后，python能干嘛：（我自己整理的）
web前建站，web后端的脚本，运维自动化，后台管理
网络方面：爬虫，伪路由
开发方面：软件开发，游戏开发（小型游戏和网页游戏），移动开发（微信小程序，公众号）
大数据处理方面：金融，炒股等等
未来的主方向：AI（人工智能，机器语言）
（可能还有我没有整理到的，因为python开源，可扩展，指不定哪天又有新的技术出现）
所以以上的方面，基本上在IT方面算是全栈了，然后上面的每一项如果你精通了都可以拿来搞个什么项目
当然python的缺点还是有很多，比如速度相比C，JAVA慢很多啊等等的，这些问题后期官方团队会慢慢解决的。
所以，你学完python后，按照上面的你感兴趣的研究就行了
像美团外卖这样的APP用一种开发语言，能开发得出来吗？
像美团外卖这样的APP用一种开发语言，能开发得出来吗？答案是不能。
美团发展到现在可以说已经是一个【巨无霸】了，里面集成了很多很多功能，除了核心的外卖，还有 旅游 、 娱乐 、购物、出行，金融等等业务线，那么这么多复杂的业务根本不可能用同一种开发语言实现。
那么美团都用到哪些开发语言和技术了呢？下面就根据我的理解详细说一下。
前端是把产品的核心服务交给用户的呈现者，它的表述方式、展示形式以及交互逻辑都跟用户息息相关，都影响着用户使用产品的体验，也就是说直接影响产品的用户留存。
前端开发主要分为三大类型：Andriod、IOS和PC（H5） ,Android开发语言是Kotlin和Java，IOS开发语言是Object-c和Swift，PC（H5）开发语言就比较杂了，有JS、CSS、HTML，还有很多第三方的前端框架，比如Angular.js、vue.js、Bootstrap、JQuery等等。
关于后端的功能，这一点可以说是众说纷纭，主要需要考虑的是如何实现功能、数据的交互流程和存取、平台的稳定性与性能等。
那么后端都用到哪些开发语言和技术呢？
根据后端技术选型的标准，后端可选的开发语言和技术是非常多的。
比如Java体系的话，可以选用SpringMVC、Spring cloud、Hibernate，Mybatis、Mysql、Redis、Memcache、zookeeper、Kafka......；
比如Python体系的话，可以选用Django、Flask、Tarnado、Web2py等，中间件都是通用的，Redis，MQ、MySQL、Kafka等都可以用在python体系中；
当然还有PHP、C、Perl等开发语言。
综上所述，美团这个巨无霸公司，随着业务线的扩展用到的技术肯定会越来越多，而且越来越复杂，技术快速变革的时代，适者生存的竞争性也会越来越激烈。
俗话说：罗马不是一日建成的，任何事都不可能一蹴而就，包含技术。在以后的发展中美团也会逐步更新自己的技术和开发语言的。
至少三种语言。后端一种语言（比如Java丶Go丶Python丶PHP等），后端语言及生态比较成熟。下面重点聊前端App开发。
前台两种语言（Android和iOS是不同的开发环境。比如Android用Java或者Kotlin，iOS采用Object C++或Swift），称之为Native开发。
当然创业公司可以用一种前端语言写App前端，这样就不需要Android和苹果分两种语言写，写一次代码可以编译成Android和iOS的App，现在通行的方案有Vue之类的DOM渲染模式，以及ReactNative方案（RN）。性能上RN优于DOM渲染但低于用Native开发的App。所以美团这种公司，一定是Native方式写App，但RN是初创项目不错的选择。
与RN竞争的还有一种新贵flutter，是google推出来的，但设计原理与RN不同，性能方面优于RN，只是目前生态不够健全，国内有闲鱼app是采用此技术。未来可能会占一席之地。
最后，其实App开发已经是强努之末，我觉得主流应该是朝PWA和小程序方向发展。
你好，开发譬如美团这种APP，用一种语言是实现不了的，一个APP有安卓和苹果两个操作系统，开发能在安卓iOS端应用的APP主流的开发语言和技术是很多的，如后台有JAVA、C++、PHP、Python等多种开发语言，前端有kotlin、HTML、css、jquery、ajax、bootstrap、angular.js、react、vue.js、node.js、swift、object-c等多种语言和框架。
一个APP的开发是需要前端技术和后台技术共同配合完成，这样的APP不论是功能还是性能都给用户很好的体验，单一开发语言毕竟技术支持有限，所以即使能开发出来，APP的用户体验也是不理想的。
一般APP有这几种开发组合模式：1、原生安卓iOS开发，前端：JAVA、kotlin、swift、object-c后台：JAVA、PHP、C++等后台技术，这种模式开发周期长，成本高，性能好；2、混合APP开发即hybrid app，前端以网页技术为主，穿插原生开发功能，兼具原生APP和web app的优点，如淘宝、微信等应用都是走的这个技术；3、web app，前端纯网页技术，后台为主流开发语言，这种模式开发速度快，成本低，界面体验可能弱一些。
可见开发一款APP大多数都是多种语言配合完成，谢谢阅读。
看完之前的评论，依然好奇为什么一个语言不能完全胜任。
前端跨平台的方案有react native，cordova,flutter等，如果需要兼容开发小程序，h5页面，可以采用taro来开发，一套代码，所有平台通吃。
后端的方案有服务端运行时nodejs，大数据背景下运用而生的数据库mobgodb，缓存解决方案redis，搜索工具elasticsearch，负载均衡ngix，基本上是需要什么就有什么
所以总结下来，一句话，一种语言可以实现类似美团这样的app和小程序。为什么美团使用的语言那么多，一大原因估计是美团app开发的早，当时前端技术不成熟，工具没现在这么多。
使用混合开发与C++ 进行跨平台开发，有好有坏。
C++ 进行跨平台开发
编写一次，随处运行。早在 2013 年，Dropbox 就采用上述策略进行移动开发，这背后的想法很简单：用 C++ 编写一次代码，而不是用 Java 和 Objective-C 编写两次。那时，整个移动工程团队相对还比较小，但需要支持快速增长的移动路线图。因此，公司希望找到一种方法，使这个小团队可以快速交付大量 Android 和 iOS 代码。
如今，Dropbox 完全放弃了这个策略，转而使用各个平台的原生语言（主要是 Swift 和 Kotlin ，这两种语言在刚开始制定移动策略时还不存在）。
Hybrid App混合开发
Hybrid App主要以JS+Native两者相互调用为主，从开发层面实现“一次开发，多处运行”的机制，成为真正适合跨平台的开发。Hybrid App兼具了Native App良好用户体验的优势，也兼具了Web App使用HTML5跨平台开发低成本的优势。
目前已经有众多Hybrid App开发成功应用，比如美团、爱奇艺、支付宝等知名移动应用，都是采用Hybrid App开发模式。
移动应用开发的方式，目前主要有三种：
几种模似都可以开发出应用，小应用无所谓，但是大流量应用，对图形要求高的如 游戏 等原生开发的效果还是最好
支付宝打开很慢，就是因为采用混合开发，使用人多了不如原生开发
不行的哦。任何你看到的应用和网页，都需要多个语言开发的，大的分比如前端和后端，用的语言都是不一样的
Python的全栈开发是什么？
python，因为目前很火，能开发flask开发微信小程序的项目很多，web前端后端，自动化运维，软件、小型游戏开发，移动开发（微信小程序等），大数据处理，AI（人工智能，最火的方向）等等，并且python是一门胶水语言，能和其他任何一门语言结合使用，并且跨平台（Windows，linux，MAC OS，Unix）等等的，这些方向基本都会，并且基本都能独立搞定的，就算是python全栈工程师了。
对于Python全栈工程师来说，需要掌握以下知识结构：
第一，Python语言基本语法。Python语言的基本语法掌握起来并不困难，甚至可以说非常简单，因为Python是脚本语言，所以语法也比较直接
第二，Python做Web开发。
Python是Web开发的传统三大解决方案之一（还包括Java和PHP），Web开发是全栈工程师必须掌握的内容。用Python做Web开发需要学习对应的框架，比如Django。
第三，Python做数据分析。Python做数据分析是一个比较常见的应用场景，Python做数据分析需要学习对应的算法以及实现过程。会使用到的库包括Numpy、matplotlib等。
第四，Python做爬虫。Python做爬虫应用是一个非常常见的应用，有大量的案例可以参考。
第五，Python做机器学习类应用。Python目前在机器学习领域（人工智能相关）的应用非常普遍，所以对于Python全栈工程师来说，掌握机器学习相关的内容也是有必要的。需要掌握的算法包括
决策树、朴素贝叶斯、回归、kNN分类等，同时需要掌握基本的线性代数和概率论相关知识。
当然python也有它的不足之处，就是慢，比C、C++、java都慢，这一点是限制它的一点，因为在不少领域对语言的运行速度都有极致的要求，你比如说导弹拦截程序，分秒必争，显然python在第
一步就会被pass掉。但是对于其它领域，你比如说桥梁参数的运算，flask开发微信小程序我相信20分钟和18分钟它差不了多少。第二点就站在功利的角度来谈了，就是目前计算机等级考试中没有python这个选项，当
然我相信10年之后，或许是5年，我们就可以拿到python的计算机等级证书啦。
以上就是如何成为python全栈工程师的详细内容，希望对你有所帮助。
学python可以做什么
1WEB开发
在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。
尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架，无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全，这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用（或曾经广泛使用）Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性，很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言，同时保留Web开发时的轻便快捷。
除此之外，Python中还有大量“开箱即用”的模块，用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节，专注于功能实现即能完成开发。
目前，国内的Python web开发主要有两个技术栈：
（1）Django
Django是一个高级的敏捷web开发框架，如果学会了，撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度，基于ruby的Ruby on rails显然更快，但是Django有一个优势就是性能优秀，更适合国内网站的应用场景。国外的著名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的，承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站，还能兼顾APP客户端的API调用需求，Django是可以信赖的。
（2）Flask
相对于Django，Flask则是一个轻量级的web框架，Flask的最大的优势是性能优越，适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的Restful API服务这快很火，也是需求最大的。知名的比如百度、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然，如果你想做一个传统的web网站，还是建议使用Django，Flask的优势是后端、API，不适合构建全功能网站。
2网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。
Python在这个方面有许多工具上的积累，无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy，还是用于最简化数据库访问的各种ORM，都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是，爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
3人工智能与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？
因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
4数据分析处理
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑。这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5服务器运维及其它小工具
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。
更有意思的是，Python社区的开发者们还制作了诸如itchat这样的开发工具包，你大可以用微信来管理服务器或是各种服务的运行。想想看，一个微信机器人，能够在出现异常时，又或者每天固定时刻汇报服务器或是程序运行情况，甚至包含用matplotlib/seaborn绘制的图表，一目了然，而你对它发上简简单单一句话，即可完成对服务器的调整。
想学的童鞋可以加企鹅裙前三位是227，中间是435，后三位是450可以 视频资料免费分享交流经验和讲解行情
6桌面程序
Python也可以用于桌面软件开发（如sublime text等），甚至移动端开发（参看kivy）。Python简洁方便，各种工具包齐全的环境，能大幅度减少开发者的负担。著名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅，可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序，并且能轻松实现跨平台特性。
7多媒体应用
可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理，还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外，还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。
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