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python既可用于前端开发，也可用于后端开发。Python是一种可用于前端和后端开发的计算机编程语言，是一种高级脚本语言，它结合了解释、编译、交互和面向对象的脚本；使用Python可进行Web应用开发，也可进行自动化运维、人工智能、网路爬虫、科学计算等的开发。
本教程操作环境：windows7系统、python3版，DELL G3电脑
python既可用于前端开发，也可用于后端开发。
Python 是一种高级脚本语言，它结合了解释、编译、交互和面向对象的脚本。 Python 被设计为具有高度可读性。与其他语言相比，经常使用英文关键词，以及其他语言中的一些标点符号。它具有比其他语言更独特的语法结构。
Python 是一种可用于前端和后端开发的计算机编程语言。python既可用于前端开发，也可用于后端开发；但python主要用于后端开发。
Python 特点：
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易学：Python的关键字相对较少，结构简单，语法明确，学习起来比较容易。
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易于阅读：Python代码定义的更清晰。
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易于维护：Python 的成功在于它的源代码相当容易维护。
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丰富的标准库：Python 的优势之一是其丰富的库、跨平台以及在 UNIX、Windows 和 Macintosh 上的良好兼容性。
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互动模式：互动模式的支持，你可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
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可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植到许多平台。
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可扩展性：如果你需要一段关键的代码跑得快，或者想写一些不想打开的算法，你可以用C或者C++来完成那部分程序，然后从你的 Python 程序。
Python的应用领域
1、Web应用开发
在 Web 开发领域，Python 绝对是一颗冉冉升起的新星。尽管 PHP、JS 目前依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头非常猛劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、Flask、Tornado、Web2py 等等），程序员可以更轻松地开发、管理复杂的 Web 程序。
图1：Python Web 开发框架
举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛地使用了 Python 语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网（如图 2 所示），也是使用 Python 开发的。
图2：用 Python 实现的豆瓣网
不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用 Python 实现的。
2、自动化运维
所谓自动化运维，实际上就是利用一些开源的自动化工具来管理服务器，比如业界流行的 Ansible（基于Python开发），它能帮助运维工程师解决重复性的工作。
Python 作为一种脚本语言，提供了诸多方便与服务器交互的软件包，比如 Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。
例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用 .Net Framework。
一般来说，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，性能、还是代码重度和扩展性等方面，都要优于 shell 语言编写的脚本。
3、人工智能领域
人工智能是当前非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热门、工资最高的 IT 职位，那么一定非人工智领域的工程师莫属。
人工智能的核心是机器学习，机器学习的研究可分为传统机器学习和深度学习，它们两者被广泛的应用于图像识别、智能驾驶、智能推荐、自然语言处理等应用方向。
在众多编程语言中 Python 绝对是人工智能的首选语言，这是因为 Python 在机器学习和深度学习方面有着非常出众的优势。可以这么说，人工智能已经无法离开 Python 的支持，总结原因大致有以下几点：
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目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；
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微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持；
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Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。
总之，AI 时代的来临，使得 Python 脱颖而出，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置，基本无人可撼动！
4、网路爬虫
Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。
从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
5、科学计算
自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。
并且，和其它解释型语言（如 Shell、JS、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序的需求。
6、游戏开发
很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块，而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。与 Python 相比，Lua 的功能更简单，体积更小；而 Python 则支持