认识达内从这里开始

1、Web 应用开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多 App 和游戏的服务器端也同样用 Python 实现。

2、网络爬虫

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

对于很多数据相关公司来说，爬虫和反爬虫技术都是其赖以生存的重要保障。尽管很多语言都可以编写爬虫，比如C，C++都可以用来做网络爬取，优点是高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点是开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。

3、自动化运维

Python在系统运维上的优势在于其强大的开发多能力和完整的工业链，它的开发能力远强于各种Shell和Perl。的确通过Shell脚本来实现自动化运维!借助自动化运维来实现大规模集群维护的想法是对的，但由于Shell本身的可编程能力较弱，对很多日常维护中需要的特性支持不够，也没有现成的库可以借鉴，各种功能都需要从头写起，所以说Shell脚本力量不够。

而现Python是更好的选择，Python具除了易读易写更兼具面向对象和函数式风格，已经成为IT运维、领域的主要编译语言。通过系统化的将各种管理工具结合，对各类工具进行二次开发，形成统一的服务器管理系统。单从 Linux 内置 Python 这一点来看也足见其在服务器和运维领域的地位。

4、科学计算与数据分析

python大量的库为数据分析提供了完整的工具集，而且一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新。比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全，而且能很方便的对接其他语言，比如c、java等。在这方面 Python 有许多优秀的类库：NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、BioPython、SunPy 可以让你的工作事半功倍。

5、人工智能

python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。

而Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。

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