现在我们来谈谈Python，它可以用来做：
1。系统编程2。图形处理3。数学处理4。文本处理5。数据库编程6。网络编程7。网络编程8。多媒体应用9。Pymo发动机10。黑客编程11。用Python12编写的简单爬虫：人工智能
看到这么多应用场景非常强大，但Python通常不会作为工程语言出现。也就是说，常规软件生产不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于为什么，这是软件工程的需要。Python没有完整的语法检查。
但它现在不影响Python的状态。很多人加入Python的大军是因为Python很容易入门，而且学习成本相对较低。它有一个丰富的支持库，可以直接调用，以高效地完成不同需要的工作。
你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python编写的。
希望我的回答能对你有所帮助。我很高兴数据可视化被许多学科视为视觉传达的现代等价物。它包括创建和研究数据的可视化表示。为了清晰有效地传递信息，数据可视化采用了统计图形、图表、信息图形等工具。数字数据可以用点、线或条进行编码，以直观地传递定量信息。有效的可视化帮助用户分析和推断数据和证据。它使复杂数据更易于访问、理解和使用。用户可能有特定的分析任务，例如比较或理解因果关系。图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）遵循该任务。表格通常用于用户查找特定度量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中一个或多个变量的模式或关系。
数据可视化不仅是一门艺术，也是一门科学。有人认为它是描述性统计的一个分支，也有人认为它是一种植根于理论的发展工具。互联网活动产生的数据量的增加和环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。这些数据的处理、分析和交流给数据可视化带来了道德和分析上的挑战。被称为数据科学家的数据科学领域和实践者有助于应对这一挑战。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化、探索性数据分析和统计图形密切相关。自2000年以来，数据可视化已经成为科学与信息可视化相结合的一个活跃的研究、教学和开发领域。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅是传达清晰，更是激发受众的参与和关注。