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另外，跨平台、开源的特性，加上强大的库生态，让它持续保持热度。（3）应用灵活广泛：作为解释型、面向对象的语言，操作方便且可移植性强，常用于数据挖掘、信息采集、AI、网络安全、自动化测试等。（1）人工智能：学习机器学习（回归 / 聚类 / 分类）、深度学习（TensorFlow/Keras/PyTorch），建议结合项目或研究学习。重点掌握列表、元组、字典、集合的定义与操作，理解适用场景。（2）生态

Python生态中有一批原生开发的数据库引擎，其精简的架构满足数据存储的需求，这不仅简化复杂数据库的部署工作，而且简洁的代码也为学习数据库带来优质的素材。本文将为大家介绍5个Python开发数据库，展示它们在微服务、嵌入式系统、科学计算等方面的价值。