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python既可用于前端開發，也可用于后端開發。Python是一種可用于前端和后端開發的計算機編程語言，是一種高級腳本語言，它結合了解釋、編譯、交互和面向對象的腳本；使用Python可進行Web應用開發，也可進行自動化運維、人工智能、網路爬蟲、科學計算等的開發。
本教程操作環境：windows7系統、python3版，DELL G3電腦
python既可用于前端開發，也可用于后端開發。
Python 是一種高級腳本語言，它結合了解釋、編譯、交互和面向對象的腳本。 Python 被設計為具有高度可讀性。與其他語言相比，經常使用英文關鍵詞，以及其他語言中的一些標點符號。它具有比其他語言更獨特的語法結構。
Python 是一種可用于前端和后端開發的計算機編程語言。python既可用于前端開發，也可用于后端開發；但python主要用于后端開發。
Python 特點：
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易學：Python的關鍵字相對較少，結構簡單，語法明確，學習起來比較容易。
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易于閱讀：Python代碼定義的更清晰。
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易于維護：Python 的成功在于它的源代碼相當容易維護。
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豐富的標準庫：Python 的優勢之一是其豐富的庫、跨平臺以及在 UNIX、Windows 和 Macintosh 上的良好兼容性。
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互動模式：互動模式的支持，你可以從終端輸入執行代碼并獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。
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可移植：基于其開放源代碼的特性，Python已經被移植到許多平臺。
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可擴展性：如果你需要一段關鍵的代碼跑得快，或者想寫一些不想打開的算法，你可以用C或者C++來完成那部分程序，然后從你的 Python 程序。
Python的應用領域
1、Web應用開發
在 Web 開發領域，Python 絕對是一顆冉冉升起的新星。盡管 PHP、JS 目前依然是 Web 開發的主流語言，但 Python 上升勢頭非常猛勁。尤其隨著 Python 的 Web 開發框架逐漸成熟（比如 Django、Flask、Tornado、Web2py 等等），程序員可以更輕松地開發、管理復雜的 Web 程序。
圖1：Python Web 開發框架
舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其網絡搜索系統中就廣泛地使用了 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂于一體的豆瓣網（如圖 2 所示），也是使用 Python 開發的。
圖2：用 Python 實現的豆瓣網
不僅如此，全球最大的視頻網站 Youtube 以及 Dropbox（一款網絡文件同步工具）也都是用 Python 實現的。
2、自動化運維
所謂自動化運維，實際上就是利用一些開源的自動化工具來管理服務器，比如業界流行的 Ansible（基于Python開發），它能幫助運維工程師解決重復性的工作。
Python 作為一種腳本語言，提供了諸多方便與服務器交互的軟件包，比如 Python 標準庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。
例如，通過 pywin32 這個軟件包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows API；使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
一般來說，Python 編寫的系統管理腳本，無論是可讀性，性能、還是代碼重度和擴展性等方面，都要優于 shell 語言編寫的腳本。
3、人工智能領域
人工智能是當前非常火的一個研究方向，如果要評選當前最熱門、工資最高的 IT 職位，那么一定非人工智領域的工程師莫屬。
人工智能的核心是機器學習，機器學習的研究可分為傳統機器學習和深度學習，它們兩者被廣泛的應用于圖像識別、智能駕駛、智能推薦、自然語言處理等應用方向。
在眾多編程語言中 Python 絕對是人工智能的首選語言，這是因為 Python 在機器學習和深度學習方面有著非常出眾的優勢。可以這么說，人工智能已經無法離開 Python 的支持，總結原因大致有以下幾點：
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目前世界上優秀的人工智能學習框架，比如 Google 的 TransorFlow（神經網絡框架）、FaceBook 的 PyTorch（神經網絡框架）以及開源社區的 Karas 神經網絡庫等，都是用 Python 實現的；
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微軟的 CNTK（認知工具包）也完全支持 Python，并且該公司開發的 VS Code，也已經把 Python 作為第一級語言進行支持；
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Python 擅長進行科學計算和數據分析，支持各種數學運算，可以繪制出更高質量的 2D 和 3D 圖像。
總之，AI 時代的來臨，使得 Python 脫穎而出，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置，基本無人可撼動！
4、網路爬蟲
Python 語言很早就用來編寫網絡爬蟲。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網絡爬蟲。
從技術層面上將，Python 提供有很多服務于編寫網絡爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個網絡爬蟲框架 Scrapy。
5、科學計算
自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 進行各種復雜的科學運算。
并且，和其它解釋型語言（如 Shell、JS、PHP）相比，Python 在數據分析、可視化方面有相當完善和優秀的庫，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，這可以滿足 Python 程序員編寫科學計算程序的需求。
6、游戲開發
很多游戲使用 C++ 編寫圖形顯示等高性能模塊，而使用 Python 或 Lua 編寫游戲的邏輯。與 Python 相比，Lua 的功能更簡單，體積更小；而 Python 則支持
