摘要：屬于前一種，而且日益被用于數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)和多種數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用。近來，由于擁有多個(gè)針對機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言處理數(shù)據(jù)視覺化數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的插件，豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)體系得到了較大的發(fā)展，甚至有將數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)化的趨勢。

譯者注：本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development，發(fā)布時(shí)間是10月29日。譯者一開始在Python日報(bào)上看到推薦，初步看看了，覺得對于決定學(xué)習(xí)Python的方向有一定參考價(jià)值。不過，在翻譯過程中，越來越覺得這其實(shí)就是一篇搞Python數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)的公司寫的軟文，里面寫的內(nèi)容還是比較淺的，只適合像我這樣的初學(xué)者了解大致情況。當(dāng)然，文章提到了Python作為網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技能的市場需求并不是很高，這點(diǎn)感覺并不是沒有根據(jù)。作為一篇軟文，它成功地激起了我學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的興趣，而原因嘛，自然就是做數(shù)據(jù)科學(xué)工作的工資比一般開發(fā)工作，高很多（按文章中信息圖的數(shù)據(jù)，比一般崗位的年薪高5萬美刀?。。。?/p>

Python編程語言擁有諸多用于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)、圖形用戶界面、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等工作的框架和特性。Python可能不是網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)的理想選擇，但是正被很多機(jī)構(gòu)廣泛用于評估大型數(shù)據(jù)集（dataset）、數(shù)據(jù)可視化、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或制作原型。在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python編程語言正不斷獲得用戶的親睞，而作為網(wǎng)絡(luò)開發(fā)語言，Python顯得有點(diǎn)過時(shí)了。本篇博文，就是要對這兩種截然不同的Python使用方式，進(jìn)行詳細(xì)的對比，并且?guī)椭蠹颐靼滓稽c(diǎn)：如果要利用Python做數(shù)據(jù)科學(xué)工作，并沒有必要了解它用于網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的部分。

從頂級金融機(jī)構(gòu)到最小的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司，各行各業(yè)、各種規(guī)模的機(jī)構(gòu)都在使用Python編程語言支撐業(yè)務(wù)運(yùn)作。Python作為數(shù)據(jù)科學(xué)編程語言，不僅受頂級大數(shù)據(jù)公司歡迎，還有眾多技術(shù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)擁泵。它還位列2015推薦學(xué)習(xí)的前10種編程語言。

世上只有兩種編程語言：一種是總是被人罵的，一種是從來沒人用的。
-- Bjarne Stroustrup

Python屬于前一種，而且日益被用于數(shù)學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和多種數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用。除了性能依賴性強(qiáng)和底層的業(yè)務(wù)外，它能夠做其他任何事情。利用Python編程語言的最好選擇，就是做數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算。學(xué)習(xí)面向網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的Python，需要程序員掌握像Django這樣的多種網(wǎng)絡(luò)框架協(xié)助建設(shè)網(wǎng)站；但是學(xué)習(xí)面向數(shù)據(jù)科學(xué)的Python，則要求數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)如何使用正則表達(dá)式和科學(xué)計(jì)算庫，并掌握數(shù)據(jù)可視化的概念。由于目的、方向不同，那些不了解Python網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的程序員，能很輕松地走上利用Python編程語言做數(shù)據(jù)科學(xué)工作的道路。

Python是一個(gè)有著23年歷史的強(qiáng)大動態(tài)編程語言，語言表現(xiàn)力很強(qiáng)。程序員編碼完成后，不需要編譯器即可運(yùn)行程序。面向網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的Python支持多種編程范式，包括結(jié)構(gòu)化編程（structured programming）、函數(shù)式編程（functional programming）和面向?qū)ο缶幊蹋╫bject-oriented programming, OOP）。Python代碼可以很容易地嵌入到許多擁有編程接口的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中。但是，Python更是開發(fā)學(xué)術(shù)研究和科學(xué)計(jì)算程序的絕佳選擇，這些程序要求運(yùn)行快速、數(shù)學(xué)計(jì)算精確。

而面向網(wǎng)絡(luò)編程的Python，則要求程序員學(xué)習(xí)多種網(wǎng)絡(luò)開發(fā)框架，這個(gè)學(xué)習(xí)難度比較大，因?yàn)楝F(xiàn)有Python網(wǎng)絡(luò)開發(fā)框架的文檔不太容易理解。當(dāng)然，不容否認(rèn)的是，要想利用Python開發(fā)一個(gè)動態(tài)網(wǎng)站或網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架是必需的。

目前，Python社區(qū)已經(jīng)有多種免費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)框架，比如：

Django是幫助完美主義者按時(shí)完成工作的Python網(wǎng)絡(luò)開發(fā)框架（譯者注：原文是Django is the python web development framework for perfectionists with deadlines。這也是Django官網(wǎng)上對該框架的描述）。使用Django進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)開發(fā)，最適合的場景是開發(fā)那些依靠數(shù)據(jù)庫驅(qū)動，同時(shí)也具備類似自動化后臺管理界面和模板系統(tǒng)等炫酷功能的應(yīng)用。對于不需要太多功能的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)項(xiàng)目來說，Django可能是大材小用，主要是它的文件系統(tǒng)容易讓人搞混，而且文件目錄結(jié)構(gòu)要求嚴(yán)格。使用Django進(jìn)行Python網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的公司有紐約時(shí)報(bào)、Instagram和Pinterest（譯者注：Pinterest聯(lián)合創(chuàng)始人Paul Sciarra在Quora上的回答提到了使用Django，Quora地址）。

Flask是針對初學(xué)者的框架，它簡單，輕量，初學(xué)者很快就可以上手開發(fā)單頁網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。這個(gè)框架并不支持驗(yàn)證，沒有數(shù)據(jù)抽象層和其他許多框架所包括的組件。它不是一個(gè)全棧開發(fā)框架，也只用于小型網(wǎng)站的開發(fā)。（譯者注：其實(shí)Pinterest也使用了Flask，只是沒用在整站開發(fā)上，而是用來開發(fā)API，具體見鏈接。）

CherryPy框架強(qiáng)調(diào)要符合Python語言規(guī)范，做到程序員像進(jìn)行面向?qū)ο缶幊桃粯娱_發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。它還是諸如TurboGears和Web2py等流行全棧框架的基礎(chǔ)模板引擎。

還有很多其他框架，包括Pyramid、Bottle和Pylons等，但是無論P(yáng)ython開發(fā)者使用哪一種框架，他/她都要花精力仔細(xì)地研究教程和文檔。

Python作為網(wǎng)絡(luò)開發(fā)語言，很可能是一個(gè)不太現(xiàn)實(shí)的選擇：

面向網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的Python需要非標(biāo)準(zhǔn)化、昂貴的主機(jī)服務(wù)，尤其是程序員使用流行的Python網(wǎng)絡(luò)框架開發(fā)網(wǎng)站時(shí)。由于利用PHP進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)編程如此的便捷，大部分的用戶沒有興趣在Python上投入太多的精力。

面向網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的Python與諸如PHP、Java或Ruby on Rails等語言不同，不是一個(gè)經(jīng)常需要的技能。但是面向數(shù)據(jù)科學(xué)的Python卻越來越受歡迎，而且由于它更多地被用于機(jī)器學(xué)習(xí)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)程序，Python更是招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家的公司所最看重的技能。

面向網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的Python已經(jīng)經(jīng)歷了較長的發(fā)展，但是它的學(xué)習(xí)曲線并沒有像PHP這樣的網(wǎng)絡(luò)編程語言那么高。

Python編程是驅(qū)動大數(shù)據(jù)、金融、統(tǒng)計(jì)和數(shù)字運(yùn)算的核心科技，而它的語法卻像英語一樣易懂。近來，由于擁有多個(gè)針對機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、數(shù)據(jù)視覺化、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的插件，豐富的Python數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)體系得到了較大的發(fā)展，甚至有將數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)Python化的趨勢。今天，面向數(shù)據(jù)科學(xué)的Python已經(jīng)具備了清洗、轉(zhuǎn)換和處理大數(shù)據(jù)的所有工具。對于數(shù)據(jù)分析師崗位來說，掌握Python也是最受歡迎的技能。一名具備Python編程能力的數(shù)據(jù)科學(xué)家，可以在紐約掙到平均年薪14萬美元的工資。

數(shù)據(jù)科學(xué)家喜歡那些能夠快速輸出原型，幫助他們輕松地記錄下自己的想法和模型的編程環(huán)境。他們喜歡通過分析巨量的數(shù)據(jù)集，得出結(jié)論，完成工作。而Python編程語言則是開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的多面手，因?yàn)樗軒椭鷶?shù)據(jù)科學(xué)家，以最短最優(yōu)的時(shí)間進(jìn)行編碼、調(diào)試、運(yùn)行并獲取結(jié)果，從而高效地完成工作。

一名技術(shù)嫻熟的企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的真正價(jià)值，在于利用多種數(shù)據(jù)視覺化手段，向公司的不同利益相關(guān)者有效地傳遞數(shù)據(jù)模式和預(yù)測。否則，數(shù)據(jù)科學(xué)工作就是一場零和游戲。Python以其優(yōu)良特性，符合高強(qiáng)度科學(xué)計(jì)算的幾乎所有方面要求，這使得它成為在不同的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用之間進(jìn)行編程的絕佳選擇，原因很簡單：開發(fā)人員僅用一種語言就可以完成開發(fā)和分析工作。面向數(shù)據(jù)科學(xué)的Python將企業(yè)業(yè)務(wù)的不同部分連接在一起，提供了一個(gè)數(shù)據(jù)分享和處理的直接媒介。

Python遵循統(tǒng)一的設(shè)計(jì)哲學(xué)，注重可用性、可讀性，對于數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)習(xí)曲線也較低。

Python有很高的可擴(kuò)展性，且與Matlab、Stata等語言相比，運(yùn)行更加快速。

另外，Python生態(tài)系統(tǒng)中還在涌現(xiàn)出更多的數(shù)據(jù)視覺化庫，以及炫酷的應(yīng)用編程結(jié)構(gòu)，目的是使用圖形更好地展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。Python社區(qū)有著諸如Sci-Kit learn、NumPy、Pandas、Statsmodel和SciPy等許多優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析庫。這些庫的數(shù)量還在不斷增長。

數(shù)據(jù)分析與Python編程語言十分契合。如果你決定要通過Python語言學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，那么你應(yīng)該考慮的下一個(gè)問題，就是Python庫中有哪些是可以完成大部分的數(shù)據(jù)分析工作？接下來，我們給大家介紹全球的企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都在使用的Python數(shù)據(jù)分析庫。

NumPy

Numpy是使用Python開發(fā)的高級（high level）工具的基礎(chǔ)。這個(gè)庫不能用于高級數(shù)據(jù)分析，但是深入理解Numpy中面向數(shù)組的計(jì)算，可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家有效使用Pandas庫。

SciPy

SciPy主要用于科學(xué)計(jì)算，擁有許多不同的模塊，可用于特殊函數(shù)、圖像處理、插值法（interpolation）、線性代數(shù)、常微分方程（ODE）求解器以及其他多種用途。這個(gè)庫還可以與NumPy數(shù)組一起使用，實(shí)現(xiàn)許多高效的數(shù)學(xué)運(yùn)算。

Pandas

Pandas是用于數(shù)據(jù)再加工最好的庫，因?yàn)樗沟锰幚磉z失的數(shù)據(jù)、自動數(shù)據(jù)對齊（data alignment）變得更加簡單，它還支持處理從不同的數(shù)據(jù)源收集而來的索引數(shù)據(jù)。

SciKit
這個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫擁有多種回歸、分類和聚類算法，還支持gradient boosting、向量機(jī)、樸素貝葉斯模型和邏輯回歸。這個(gè)庫還被設(shè)計(jì)成能夠與NumPy和SciPy進(jìn)行交互。

Matplotlib

這是一個(gè)二維繪圖庫，有著交互性很強(qiáng)的特性，生成的圖標(biāo)可以放大、推移，并且能夠用于發(fā)行刊物印刷出版。而且，還支持多平臺的交互環(huán)境。

Matplotlib、NumPy和SciPy是科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)。還有許多其他的Python庫，諸如用于網(wǎng)絡(luò)挖掘的Pattern，用于自然語言處理的NLTK，用于深度學(xué)習(xí)的Theano，用于爬取網(wǎng)絡(luò)的Scrappy，IPython，Statsmodels，Mlpy等。對于初學(xué)Python數(shù)據(jù)科學(xué)的人，他們需要很好地掌握上面提到的優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析庫。