python主要应用在哪些领域？学完之后能干些什么?

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么?以下是Python十大应用领域!

1. WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2. 网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3. 爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4. 云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6. 自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

7. 金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。Python可以用来干什么?

1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

4、系统网络运维Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

5、3D游戏开发Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科学与数字计算我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

7、人工智能人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

8、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。

不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

9、数据分析一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。

也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

Python是一种解释型脚本语言，当初设计的目的是编写自动化脚本(Shell)，随着版本的不断更迭和新的语言特性增加，越来越多地被用于独立的大型项目开发，覆盖了 Web 应用开发、数据抓取、科学计算和统计、人工智能与大数据、系统运维、图形界面开发等诸多领域。

Python的应用领域

1. Web 应用开发

Python包含标准的Internet 模块，可用于实现网络通信及应用。例如，通过mod_wsgi模块，Apache 可以运行用 Python 语言编写的 Web 程序。Python 定义了wSGI标准应用接口来协调HTTP服务器与基于Python的Web 程序之间的通信。Python 的第三方框架，如 Django、TurboGears、web2py、Zope、Flask 让程序员可以使用Python 语言快速实现一个网站或Web 服务，轻松地开发和管理复杂的Web 程序。目前许多大型网站均是用 Python 开发的，如 Google 爬虫、豆瓣、视频网站 YouTube 、网络文件同步工具 Dropbox 等。

2. 科学计算和统计

Python语言的简洁性、易读性和可扩展性使它被广泛应用于科学计算和统计领域。专用的科学计算扩展库包括 NumPy、SciPy、Matplotlib 等，它们分别为 Python 提供了快速数组处理、数值运算和绘图功能。因此， Python 语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表、绘制高质量的2D和3D图像，甚至开发科学计算应用程序。众多开源的科学计算软件包都提供了 Python 的调用接口，例如，著名的计算机视觉库 OpenCV、三维可视化库 VTK、医学图像处理库 ITK 等。

3. 人工智能与大数据

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。随着人工智能、大数据的发展，Python 语言的地位正在逐步提高，其相对简单的代码编写促使越来越多的人选择学习，目前 Python 语言已成为数据分析的主流语言之一。

Python 语言在人工智能大范畴领域内的机器学习、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。基于大数据分析和深度学习发展出来的人工智能本质上已经无法离开Python 语言的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如 Google 的TensorFlow、Facebook 的 PyTorch 和开源社区的神经网络库Karas 等都是用 Python 语言实现的。微软的 CNTK(认知工具包)也完全支持 Python 语言，而且微软的VSCode 已经把 Python 语言作为第一级语言进行支持。

4. 系统运维

Python语言是运维工程师首选的编程语言， Python 标准库包含多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包，Python 能够访问 Windows 的COM 服务及其他Windows API。使用IronPython, Python 程序能够直接调用.NET Framework。一般来说，Python 语言编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的 Shell 脚本。在很多操作系统里，Python 是标准的系统组件。大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 macOS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。作为运维工程师首选的编程语言，Python 在自动化运维方面已经获得了广泛的应用，如 Saltstack 和 Ansible 都是大名鼎鼎的自动化平台。目前，几乎所有的互联网公司，自动化运维的标准配置就是Python + Django / Flask。另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的 OpenStack 也是由 Python 实现的，可以说，Python 语言是所有运维人员的必学语言之一。

5. 图形界面开发

从 Python 语言诞生之日起，就有许多优秀的 GUI 工具集整合到 Python 当中，使用 Tkinter、wxPython、PyQt 库等可以开发跨平台的桌面软件。这些优秀的 GUI 工具集使得 Python 也可以在图形界面编程领域大展身手。由于 Python 语言的流行，许多应用程序都是由 Python 结合那些优秀的 GUI 工具集编写的。