Python编程语言主要就可以做web开发、数据分析/可视化、网络爬虫、机器学习，自动化运维;对于机器学习库和Python框架，scikit-learn和TensorFlow是比较热门的。

1、Web开发

Python是一种解释型的脚本语言，用来开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。许多国内外的互联网公司将python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube……(再次感叹Python的强大)

除了大型的互联网公司，由于后台服务器的通用性，很多App和游戏也选择用 Python实现。

基于Python的Web框架有上百种，模板技术也比较成熟，其中常用的是Django、Flask、Tornado。

对于入门新手来说，Django和Flask可以说是**，它们可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。尤其是Flask，它要掌握的组件更少，能够实现简单、灵活和细致的控制，并能让你自己决定实现方式。

2、数据分析/可视化

Python拥有更加完备的生态环境，对于数据分析中会用到的分布式计算、数据库、可视化等，都有对应完成的模块。有一点要说，在你进行数据可视化时，可以选择Matplotlib，相对于其他的库来说更容易上手，当你掌握了它以后，也对你学习其他的库有所帮助。

Hadoop-MapReduce和Spark都可以用Python完成计算逻辑，这大概也是数据工程师、科学家钟爱Python的原因。

3、网络爬虫

说起Python的应用场景，**容易被提起来的就是网络爬虫。Google是**早用Python作为爬虫基础的公司，在此之前，人们如果想搜刮网上的内容，只能用采集器。

很多人在学了Python以后，都不知道干什么好，也无处施展，根本不了解自己对Python的掌握程度，这个时候，都可以试试爬虫。比如豆瓣的推荐电影列表、社区留言、音乐软件评论等，都可以用来做练习。

4、机器学习

说起人工智能，感觉前途无限好，周围很多人想参与进来，也让更多人对Python充满了学习的动力和期待。

人工智能需要更加精细的优化，也需要GPU、专用硬件之类的接口，因此人工智能的核心算法还是依赖于C/C++。

5、自动化运维

Python写好的脚本语法简单，易于编写，而且进行测试也很快。

目前很多Linux发行版都很适合用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，都可以用Python实现。

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