2、WEB前端开发
python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好 。
python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube,?Dropbox,?豆瓣 。
3、人工智能应用
基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow?、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的 。
甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vswxxxcode-style都已经把Python作为第一级语言进行支持 。
4、系统运维工程项目
Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的） 。
目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能 。
5、金融理财分析
量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高 。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测 。
5、大数据分析
Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy?Pandas?ScipyMatplotlipIpython）
并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R?MATLAB?SAS?Stata形成了非常强的替代性 。
Python是一种面向对象的解释性的高级程序语言 。其语法简单并且可以扩平台使用 。目前已经被广泛的引用在诸多领域，包括Web开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件、游戏等等 。未来人工智能必定也有Python开发工具的一席之地 。
(1) Web应用开发
Python经常被用于Web开发 。例如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python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 。一些Web框架，如Django、TurboGears、Web2py、Zope等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序 。
(2) 操作系统管理、服务器运维的自动化脚本
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Mac OS X都集成了Python，可以在终端下直接运行Python 。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，如Ubuntu的Ubiquity安装器、Red Hat Linux和Fedora的Anaconda安装器 。Gentoo Linux使用Python来编写它的Portage(包管理系统) 。Python标准库包含了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WindowsAPI 。使用IronPython，Python能够直接调用.Net Framework 。一般说来，Python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 。
(3)科学计算
NumPy、Scny、Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序 。
(4)桌面软件
PyQt、PySide、 wxPython、 PyGTK是 Python快速开发桌面应用程序的利器 。

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