當下全棧工程師的概念很火，而Python是一種全棧的開發語言，你如果能學好Python，那么前端，后端，測試，大數據分析，爬蟲等這些工作你都能勝任。

Python主要有以下五大主要應用：

網絡爬蟲

數據分析

人工智能

web開發

自動化運維

一、網絡爬蟲

網絡爬蟲又稱網絡蜘蛛，是指按照某種規則在網絡上爬取所需內容的腳本程序。眾所周知，每個網頁通常包含其他網頁的入口，網絡爬蟲則通過一個網址依次進入其他網址獲取所需內容。

爬蟲有什么用？

做為通用搜索引擎網頁收集器。（google,baidu）

做垂直搜索引擎.

科學研究：在線人類行為，在線社群演化，人類動力學研究，計量社會學，復雜網絡，數據挖掘，等領域的實證研究都需要大量數據，網絡爬蟲是收集相關數據的利器。

爬蟲是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。

為什么選Python？

Python優勢很多，總結兩個要點：

1）抓取網頁本身的接口

相比與其他靜態編程語言，如java，c#，C++，python抓取網頁文檔的接口更簡潔；相比其他動態腳本語言，如perl，shell，python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。（當然ruby也是很好的選擇）

此外，抓取網頁有時候需要模擬瀏覽器的行為，很多網站對于生硬的爬蟲抓取都是封殺的。這是我們需要模擬user agent的行為構造合適的請求，譬如模擬用戶登陸、模擬session/cookie的存儲和設置。在python里都有非常優秀的第三方包幫你搞定，如Requests，mechanize

2）網頁抓取后的處理

抓取的網頁通常需要處理，比如過濾html標簽，提取文本等。python的beautifulsoap提供了簡潔的文檔處理功能，能用極短的代碼完成大部分文檔的處理。

其實以上功能很多語言和工具都能做，但是用python能夠干得最快，最干凈。Life is short， u need python.

二、數據分析

一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之后，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面 關于數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等 都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。而后續復雜計算中，對接機器學習相關算法，或者提供Web訪問接口，或是實現遠程調用接口，都非常簡單。

三、人工智能

人工智能并不是什么新概念，其歷史已經超過了半個世紀。在人工智能領域過去這幾十年的發展中，傳統的主流編程語言明明是 Lisp，而后起之秀也是像 Prolog 這樣的語言。但是當這一波人工智能真正開始流行起來時，人們發現，那些流行的框架和工具，要么是用 Python 寫的，比如 Theano，要么是 C++ 寫的，但是 Python 作為接口語言，比如 TensorFlow，Caffe，MxNet 等。僅有的非 Python 框架 Torch，在 2017 年也抵不住壓力，開發了 PyTorch。

四、web開發

很多人只知道Java、PHP可做web開發，但對于Python也能做web開發卻知之甚少。很多人可能不知道，Python其實是和互聯網一起長大的。作為動態語言，并且具有更高的抽象層次的 Python 和 Perl，很快就被開發者們發現更適合用于開發網站，并在早期互聯網的興起過程中發揮重要作用。

五、自動化運維

隨著技術的進步、業務需求的快速增長，一個運維人員通常要管理上百、上千臺服務器，運維工作也變的重復、繁雜。把運維工作自動化，能夠把運維人員從服務器的管理中解放出來，讓運維工作變得簡單、快速、準確。

其他領域：

1. 游戲開發

你可以用PyGame來開發游戲，但這并不是最受歡迎的游戲引擎。你可以用它來開發業余愛好項目，但如果你對游戲開發很認真，建議不要選它。

我建議使用Unity的C＃，這是最受歡迎的游戲引擎之一。它能讓你為許多平臺開發游戲，包括Mac、Windows、iOS和Android。

2. 桌面應用

你可以用Python的Tkinter，但這并不是最熱門的選擇。Java，C＃和C ++等語言似乎更受歡迎。

3.手機APP

python語言雖然很萬能，但用它來開發app還是顯得有點不對路，因此用python開發的app應當是作為編碼練習、或者自娛自樂所用，加上目前這方面的模塊還不是特別成熟，bug比較多，總而言之，勸君莫輕入。