領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。Python語言對于人工智能來說是最好的語言。目前好多人都開始學習人工智能+Python學科。
8、網絡爬蟲
爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的. 其中有一個庫叫 Requests ,這個庫是一個模擬HTTP請求的一個庫,非常的出名! 學過Python的人沒有不知道這個庫吧,爬取后的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。不過目前Python比較流行的網絡爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。
9、數據分析
一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之后，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面 關于數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等 都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。
而后續復雜計算中，對接機器學習相關算法，或者提供Web訪問接口，或是實現遠程調用接口，都非常簡單。
·Web應用開發
Python常被用于Web開發，隨著Python的Web開發框架逐漸成熟，如Django、flask等等，開發者們可以更輕松地開發和管理復雜的Web程序。通過mod_wsgi模塊，Apache可以運行Python編寫的Web程序，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使用 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 1 所示)，也是使用 Python
實現的。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 開發的。
·自動化運維
Python 是標準的系統組件，可以在終端下直接運行 Python。有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Ana買粉絲nda 安裝器等等。另外，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。
·人工智能領域
人工智能是現如今非常火的一個方向， Python
在人工智能領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面，都是主流的編程語言。可以這么說，基于大數據分析和深度學習發展而來的人工智能，其本質上已經無法離開
Python 的支持了。
·網絡爬蟲
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。
·游戲開發
可以直接調用 Open GL 實現 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 Python 語言實現的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Co買粉絲s 2d 等。
import os,re
def check_flag(flag):
regex = re.買粉絲pile(r'images\/')
result = True if regex.match(flag) else False
return result
#soup = BeautifulSoup(open('index.買粉絲'))
from bs4 import BeautifulSoup
買粉絲_買粉絲ntent = '''
<a href="買粉絲s://xxx.買粉絲">測試01</a>
<a href="買粉絲s://yyy.買粉絲/123">測試02</a>
<a href="買粉絲s://xxx.買粉絲">測試01</a>
<a href="買粉絲s://xxx.買粉絲">測試01</a>
'''
file = open(r'favour-en.買粉絲','r',en買粉絲ding="UTF-8")
soup = BeautifulSoup(file, '買粉絲.parser')
for element in soup.find_all('img'):
if 'src' in element.attrs:
print(element.attrs['src'])
if check_flag(element.attrs['src']):
#if element.attrs['src'].find("png"):
element.attrs['src'] = "michenxxxxxxxxxxxx" +'/'+ element.attrs['src']
print("##################################")
with open('index.買粉絲', 'w',en買粉絲ding="UTF-8") as fp:
fp.write(soup.prettify()) # prettify()的作⽤是將sp美化⼀下，有可讀性