目錄
web應用開發
自動化運維
人工智慧領域
網路爬蟲
科學計算
遊戲開發
python 經常被用於 web 開發，儘管目前 php、js 依然是 web 開發的主流語言，但 python 上公升勢頭更猛勁。尤其隨著 python 的 web 開發框架逐漸成熟（比如 django、flask、turbogears、web2py 等等），程式設計師可以更輕鬆地開發和管理複雜的 web 程式。
例如，通過 mod_wsgi 模組，apache 可以執行用 python 編寫的 web 程式。python 定義了 wsgi 標準應用介面來協調 http 伺服器與基於 python 的 web 程式之間的通訊。
舉個最直觀的例子，全球最大的搜尋引擎 google，在其網路搜尋系統中就廣泛使用 python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、**於一體的豆瓣網（如圖 1 所示），也是使用 python 實現的。
很多作業系統中，python 是標準的系統元件，大多數 linux 發行版以及 netbsd、openbsd 和 mac os x 都整合了 python，可以在終端下直接執行 python。
有一些 linux 發行版的安裝器使用 python 語言編寫，例如 ubuntu 的 ubiquity 安裝器、red hat linux 和 fedora 的 anaconda 安裝器等等。
另外，python 標準庫中包含了多個可用來呼叫作業系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 windows 的 com 服務以及其他 windows api；使用 ironpython，我們能夠直接呼叫 .net framework。
通常情況下，python 編寫的系統管理指令碼，無論是可讀性，還是效能、**重用度以及擴充套件性方面，都優於普通的 shell 指令碼。
人工智慧是專案非常火的乙個研究方向，如果要評選當前最熱、工資最高的 it 職位，那麼人工智慧領域的工程師最有話語權。而 python 在人工智慧領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面，都是主流的程式語言。
可以這麼說，基於大資料分析和深度學習發展而來的人工智慧，其本質上已經無法離開 python 的支援了，原因至少有以下幾點：
目前世界上優秀的人工智慧學習框架，比如 google 的 transorflow（神經網路框架）、facebook 的 pytorch（神經網路框架）以及開源社群的 karas 神經網路庫等，都是用 python 實現的；
微軟的 cntk（認知工具包）也完全支援 python，並且該公司開發的 vs code，也已經把 python 作為第一級語言進行支援。
python 擅長進行科學計算和資料分析，支援各種數**算，可以繪製出更高質量的 2d 和 3d 影象。
總之，ai 時代的來臨，使得 python 從眾多程式語言中脫穎而出，python 作為 ai 時代頭牌語言的位置，基本無人可撼動！
python 語言很早就用來編寫網路爬蟲。google 等搜尋引擎公司大量地使用 python 語言編寫網路爬蟲。
從技術層面上將，python 提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、selenium 和 beautifulsoup 等，還提供了乙個網路爬蟲框架 scrapy。
自 1997 年，nasa 就大量使用 python 進行各種複雜的科**算。
並且，和其它解釋型語言（如 shell、js、php）相比，python 在資料分析、視覺化方面有相當完善和優秀的庫，例如 numpy、scipy、matplotlib、pandas 等，這可以滿足 python 程式設計師編寫科學計算程式。
很多遊戲使用c++編寫圖形顯示等高效能模組，而使用 python 或 lua 編寫遊戲的邏輯。和 python 相比，lua 的功能更簡單，體積更小；而 python 則支援更多的特性和資料型別。
比如說，國際上指明的遊戲 sid meier's civilization（文明）就是使用 python 實現的。
除此之外，python 可以直接呼叫 open gl 實現 3d 繪製，這是高效能遊戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 python 語言實現的遊戲引擎，例如 pygame、pyglet 以及 cocos 2d 等。
以上也僅是介紹了 python 應用領域的「冰山一角」，例如，還可以利用 pygame 進行遊戲程式設計；用 pil 和其他的一些工具進行影象處理；用 pyro 工具包進行機械人控制程式設計，等等。有興趣的讀者，可自行搜尋資料進行詳細了解。
Python的應用領域
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