python支持ibm（python支持的数据类型有哪些）

本文目录一览：

• 
  1、ibm spss statistics-essentials for python要装吗
  


• 
  2、为什么带有ibm_db模块的python脚本打包后无法执行
  


• 
  3、python的应用领域有哪些？
  


• 
  4、请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了.
  

ibm spss statistics-essentials for python要装吗

我用的spss版本是22.0，也是最近为了使用SPSS Python Essentials才安装的这个版本，大家可以参考这篇文章，以便正确安装spss 22.0。

安装好了spss22.0以后，如果你按照上面的安装教程进行的安装，SPSS Python Essentials就自动的安装在了你的spss22.0的安装目录下。接下来我们要进行必要的设置。

打开spss22的界面，打开编辑菜单下的【选项】

切换到脚本选项下，我们设置一下缺省脚本语言为python，点击【应用】

切换到【文件位置】选项下，设置python的位置，我们有两个选项，一个是随IBM SPSS安装的位置，这就是说，spss22在安装的时候自动安装了python2.7，如果我们想要使用这个python，就选择第一个选项；但是我现在有一个更好的建议，使用我们自己安装的python，也就是说在安装spss之前就有一个python安装好了，我现在想使用这个python，我们可以设置python的其他安装，然后找到这个python安装的目录，最后点击确定就可以了。为什么我建议使用第二种选择呢？因为我的python下有很多安装好的扩展包，需要在处理数据的时候调用，以后安装新的扩展包也很方便。如果使用是、随spss安装的python，还需要另行安装这些扩展包

设置完成以后，我们想要启动python的编辑窗口，需要在开始菜单中启动，如图所示。不能直接从python的安装目录里启动。

另外，spss22还有一个bug，我们虽然设置了Python的主目录，但是在新建脚本的时候，还是用的随spss安装的python的shell。所以想要使用python脚本，你就从上面那个方面里启动python shell

原作者：Delta数据工作室

为什么带有ibm_db模块的python脚本打包后无法执行

import ibm_db

1 在打包之前务必找到第三方库的包，把包复制到到跟test.py同目录下

2 找到第三方库的包，如使用了requests，可以使用查找的方式，找到这个包在哪里，然后把它复制到test.py同目录下

python的应用领域有哪些？

对于想要学习Python的同学来说，最该了解的就是其应用领域有哪些了，只有了解之后才能明确自己的目标，快来看看Python的应用领域都有哪些吧：

1、云计算

PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

2、Web前端开发

Python相比php、ruby的模块化设计，非常利于功能扩展，多年来形成了大量优秀的web开发框架，且在不断迭代。

目前优秀的全栈框架有django、框架flask、都继承了python简单、明确的风格，开发效率高，易维护，与自动化运维结合性较好。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了.

python主要应用领域：

1、云计算：

PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

2、WEB前端开发

python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

5、大数据分析

Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。

参考资料：百度百科_Python