- NASA：NASA 使用 Python 进行科学计算和数据分析，例如在天文学、气象学和航天领域中的应用。
- Netflix：Netflix 使用 Python 开发了许多核心服务，包括推荐算法和内容管理系统。
- Google：Google 也在许多项目中使用 Python，包括其自然语言处理和机器学习工具。
- Quora：Quora 使用 Python 和 Django 编写了其 Web 后端，并使用了 Python 的一些其他模块，如 NumPy、SciPy 和 Scikit-learn。
以下是展示示例代码加以说明
NASA：
example for calculating the distance between two points using GeographicLib
from geographiclib.geodesic import Geodesic
p1 = (41.3850639, 2.1734035)
p2 = (51.5073509, -0.1277583)
result = Geodesic.WGS84.Inverse(*p1, *p2)
print(f"The distance between the two points is {result['s12'] / 1000} kilometers")
上述代码演示了如何使用 GeographicLib 库计算两个地理位置之间的距离。GeographicLib 是一个 C++ 库，也有 Python 的接口，用于在椭球面上执行地理测量计算。
Netflix：
example for training a simple neural network using Keras
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
上述代码演示了如何使用 Keras 库构建和训练一个简单的神经网络。Keras 是一个高级神经网络 API，它可以在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上运行，并提供了一组简单易用的接口，使得深度学习模型的开发变得更加容易。
Google：
example for training a simple neural network using Keras
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
上述代码演示了如何使用 Google 自然语言 API 分析文本情感。Google 自然语言 API 是一种基于云的 API，可帮助开发人员分析和理解文本数据。该 API 提供了一组强大的自然语言处理工具，包括情感分析、实体识别和语法分析等功能。
Quora：
example for creating a simple REST API with Flask
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/hello')
def hello_world():
return jsonify({'message': 'Hello, World!'})
if __name__ == '__main__':
app.run()
上述代码演示了如何使用 Flask 框架创建一个简单的 REST API。Flask 是一个轻量级的 Web 应用程序框架，它使用 Python 编写，并提供了许多工具和库，用于快速构建高质量的 Web 应用程序。
Reddit：
example for using the Reddit API to retrieve posts from a subreddit
import praw
reddit = praw.Reddit(client_id='my_client_id', client_secret='my_client_secret',
user_agent='my_user_agent')
subreddit = reddit.subreddit('python')
for submission in subreddit.top(limit=10):
print(submission.title)
上述代码演示了如何使用 PRAW 库（Python Reddit API Wrapper）与 Reddit API 进行交互，以便检索特定子论坛中的帖子。PRAW 是一个用于与 Reddit API 进行交互的 Python 包，它提供了易于使用的接口，用于检索 Reddit 上的帖子、评论和用户信息。
以上仅是 Python 应用的一小部分，Python 在数据科学、人工智能、网络编程、自动化测试、爬虫等领域都有广泛应用。
-------------------
想要了解更多，请关注