首先，python應(yīng)用范圍是非常廣泛的，在開始python編程之前，你應(yīng)該先確定好要搞哪一個方向，這樣認(rèn)準(zhǔn)一個方向深入學(xué)習(xí)，等到學(xué)的足夠深了再去擴(kuò)展python別的方向是合適的。要不然的話每個方向都有涉獵會導(dǎo)致學(xué)藝不深，每個方向都了解一點(diǎn)達(dá)不到專業(yè)化的程度。

python的應(yīng)用范圍包括但不限于以下部分：測試與自動化運(yùn)維、數(shù)據(jù)科學(xué)、云計(jì)算、人工智能與數(shù)據(jù)挖掘、爬蟲、web網(wǎng)站開發(fā)、GUI圖形開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)編程。這里邊比較熱的方向又有人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、云計(jì)算、爬蟲、web開發(fā)等。

其中，數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能聯(lián)系密切。數(shù)據(jù)科學(xué)主要是對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗處理，再通過一定的手段從不同的維度上對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，像金融領(lǐng)域，等都需要數(shù)據(jù)分析。

在人工智能方面的應(yīng)用，會將已經(jīng)處理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣化處理，然后將數(shù)據(jù)放到一些機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，像線性回歸、貝葉斯模型、SVM模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。這些都需要借助python來實(shí)現(xiàn)，特別是python里面的numpy、pandas、matplotlib這幾個數(shù)據(jù)科學(xué)庫具有天然的優(yōu)勢。

同時，隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)變的越來越重要，這也是爬蟲這兩年火的原因，而python被認(rèn)為是爬蟲開發(fā)的最好的利器。原因同樣是其具有豐富的第三方庫。像如requests、urlib、lxml、xpath等這樣的基礎(chǔ)爬蟲庫，再者如果想爬大量的數(shù)據(jù)，又可以應(yīng)用scrapy這個獨(dú)特的爬蟲框架來實(shí)現(xiàn)，甚至可以用scrapy-redis來實(shí)現(xiàn)分布式爬蟲的部署。當(dāng)然在爬蟲領(lǐng)域要學(xué)習(xí)的東西很多，特別是不同的網(wǎng)站反爬技術(shù)不一樣，需要不同對待，這也是爬蟲領(lǐng)域復(fù)雜的地方。

在web開發(fā)領(lǐng)域，python也占有一席之地。像國內(nèi)的豆瓣、知乎等網(wǎng)站后臺就是基于python實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)然這是服務(wù)器方面了。在web開發(fā)上，python有三大框架，Django、Flask、Tornado。其中Django框架比較大，插件豐富，適合于大型網(wǎng)站的開發(fā)。Flask比較輕量級，含有豐富的擴(kuò)展庫，適合于中小型網(wǎng)站的開發(fā)。Tornado又是一種與Djangohe和Flask區(qū)別明顯的web框架，因?yàn)槭欠亲枞椒?wù)器，所以訴苦非?？?。