🔥爆！Python竟在这些地方大显神通！NASA火星探测器用NumPy, SciPy, Matplotlib分析数据；CERN用PyROOT进行高性能数据分析；工业机器人用ROS实时控制；电影VFX用Maya/Nuke API；地震建模用ObsPy评估风险！云原生时代，Python无处不在！
译自：Python in Unexpected Places
作者：Jessica Wachtel
众所周知，Python 在 Web 开发领域无处不在。Netflix、Instagram 和 Dropbox 都依赖它。但 Python 不仅仅存在于 Web 应用程序中。Python 及其库和框架在一些相当意想不到的地方悄悄地运行着。
在这篇文章中，我想向您展示 Python 在一些更奇怪、更酷、更不明显的地方发挥着重要作用。从控制 火星探测器到帮助考古学家挖掘过去，Python 的作用比大多数人意识到的要广泛得多。如果您曾经认为编程只是关于网站，这可能会改变您的想法。Python 无处不在，这非常令人兴奋。
好吧，Python 并不在实际的探测器上，但它仍然在任务中发挥着重要作用。NASA 的团队使用它来规划穿越火星的安全路线，方法是计算通过复杂地形的路径。它有助于处理探测器发回的大量图像和传感器数据，从而更容易发现危险或有趣的地质特征。科学家们使用 Python 快速可视化这些数据，以便他们可以当场做出决定。在发送任何命令之前，工程师会在 Python 中模拟探测器的动作，以便提前发现潜在的问题。它是规划、分析和可视化之间的粘合剂，将原始数据转化为真正的见解，从而推动任务的进行。
库和框架：
- NumPy 和 SciPy：执行复杂的数值计算，用于轨迹规划和数据分析。
- Matplotlib：提供可视化工具，帮助科学家快速探索和理解探测器数据。
- NASA 构建的模拟工具：基于 Python 的自定义软件，用于模拟探测器命令和任务场景，以便在部署前测试和验证操作。
CERN 运行着大型强子对撞机 (LHC) 等大型实验，这些实验每年产生数 PB 的数据。物理学家分析这些数据，以揭示宇宙的基本粒子和力。 Python 在 CERN 大型强子对撞机实验的幕后处理许多任务。Python 通过支持数据处理、实验控制、快速原型设计和可视化，在 CERN 中发挥着至关重要的作用。它有助于将数十亿次的原始粒子碰撞转化为可管理的数据集，使科学家能够实时监控和调整探测器，并让物理学家能够快速测试新的科学模型，而无需冗长的编译时间。Python 还支持通过清晰的可视化探索和呈现复杂的数据，从而加速发现和洞察。
库和框架：
- PyROOT：CERN 的 ROOT 框架的 Python 接口，允许使用 Python 进行高性能数据分析，同时利用 C++ 的速度。
- NumPy：提供高效处理大型数值数组和数据操作中使用的数学函数。
- Pandas：提供强大的数据结构和工具来组织和分析表格数据。
- matplotlib：支持实验结果的详细绘图和可视化。
- Gaudi：CERN 用于实验控制和数据处理的模块化框架，具有用于脚本编写和自动化的 Python 绑定。
Python 实时控制和监控工业机器人。它管理机器人运动命令，以确保工厂车间的精确和协调动作。Python 收集和处理传感器数据，以跟踪机器人的健康状况和性能。这种实时监控有助于快速发现问题，从而减少停机时间。Python 还分析传感器趋势，以预测故障发生前的维护需求。总的来说，Python 有助于自动化操作、提高效率并保持机器人平稳运行。
框架和库：
- ROS (Robot Operating System) with rospy：机器人软件和通信框架。
- NumPy 和 SciPy：执行实时计算并处理传感器信号。
- pandas：组织和分析时间序列传感器数据，用于监控和维护。
- matplotlib 和 Plotly：可视化机器人性能并在仪表板上检测异常。
Python 通过自动化重复性任务和管理复杂的工作流程，在电影视觉效果中扮演着重要的角色。它可以帮助艺术家和技术团队更有效地创建和操作 3D 模型、动画和模拟。Python 脚本简化了渲染流程并集成了不同的软件工具，从而加快了制作过程。它还可以处理大量数据，例如跟踪运动或调整照明，以确保最终镜头看起来无缝且精致。
库和框架：
- Maya Python API: 控制 Autodesk Maya 中的 3D 建模和动画。
- Nuke Python API: 自动化 Foundry’s Nuke 中的合成任务。
- NumPy 和 OpenCV: 处理图像处理和数据操作。
Python 通过整合大量的地球物理数据、运行模拟和可视化潜在结果，帮助科学家对地震进行建模并评估地震风险。研究人员使用它来处理实时传感器数据、绘制断层线，并模拟地震可能对建筑物、城市或地区产生的影响。它还用于快速测试和改进模型，这有助于规划和备灾。
库和框架：
- ObsPy: 用于读取、处理和可视化地震数据的工具包。
- NumPy 和 SciPy: 处理数值建模和复杂计算。
- Matplotlib 和 Plotly: 用于可视化波形、危险地图和模拟结果。
- Pandas: 组织和分析大型地震和结构数据集。
是的，Python 为无数网站提供支持，但它也帮助科学家探索其他行星，保持工厂正常运转，模拟自然灾害，并将好莱坞最疯狂的想法变为现实。它是一个幕后引擎，驱动着一些最引人入胜的技术。一旦你开始注意到 Python 出现在哪里，你就会意识到它不仅仅是一种 Web 语言。它以一种令人惊讶的物理方式成为现实世界的一部分。