無論是從入門級選手到專業(yè)級選手都在做的爬蟲，還是Web程序開發(fā)、桌面程序開發(fā)還是科學計算、圖像處理, Python都可以勝任。Python為我們提供了非常完善的基礎(chǔ)代碼庫,覆蓋了網(wǎng)絡(luò)、文件、GUI、 數(shù)據(jù)庫、文本等大量內(nèi)容,被形象地稱作“內(nèi)置電池(Batteries included)"。用Python開發(fā),許多功能不必從零編寫,直接使用現(xiàn)成的即可。

除了內(nèi)置的庫外, Python還有大量的第三方庫, 也就是別人開發(fā)的,供你直接使用的東西。當然,如果你開發(fā)的代碼通過很好的封裝,也可以作為第三方庫給別人使用。

1. WEB開發(fā)

Python擁有很多免費數(shù)據(jù)函數(shù)庫、免費web網(wǎng)頁模板系統(tǒng)、以及與web服務(wù)器進行交互的庫，可以實現(xiàn)web開發(fā)，搭建web框架。從事該領(lǐng)域應(yīng)從數(shù)據(jù)、組件、安全等多領(lǐng)域進行學習，從底層了解其工作原理并可駕馭任何業(yè)內(nèi)主流的Web框架。Python的Web框架很多，其中以Django和Flask最為著名。Django是一個完整的Web框架，包含了強大的后臺管理功能、ORM、模板系統(tǒng)等，適合用于大型的Web應(yīng)用開發(fā)。而Flask則是一個微型的Web框架，功能相對簡單，適合小型應(yīng)用或簡單API的開發(fā)。

2. 網(wǎng)絡(luò)編程

提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發(fā)分布式應(yīng)用程序。很多大規(guī)模軟件開發(fā)計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

網(wǎng)絡(luò)編程是Python學習的另一方向，網(wǎng)絡(luò)編程在生活和開發(fā)中無處不在，哪里有通訊就有網(wǎng)絡(luò)，它可以稱為是一切開發(fā)的“基石”。對于所有編程開發(fā)人員必須要知其然并知其所以然，所以網(wǎng)絡(luò)部分將從協(xié)議、封包、解包等底層進行深入剖析。

3. 爬蟲開發(fā)

網(wǎng)絡(luò)爬蟲又稱網(wǎng)絡(luò)蜘蛛，是指按照某種規(guī)則在網(wǎng)絡(luò)上爬取所需內(nèi)容的腳本程序。眾所周知，每個網(wǎng)頁通常包含其他網(wǎng)頁的入口，網(wǎng)絡(luò)爬蟲則通過一個網(wǎng)址依次進入其他網(wǎng)址獲取所需內(nèi)容。在爬蟲領(lǐng)域，Python是必不可少的一部分。將網(wǎng)絡(luò)一切數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數(shù)據(jù)采集以及處理。

在爬蟲領(lǐng)域，Python幾乎是霸主地位，將網(wǎng)絡(luò)一切數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數(shù)據(jù)采集以及處理。從事該領(lǐng)域應(yīng)學習爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，并針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理并實現(xiàn)自定義爬蟲框架。

4. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和后端都可以做，從事該領(lǐng)域，應(yīng)從設(shè)計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優(yōu)化等層面進行學習。

在很多操作系統(tǒng)里，Python是標準的系統(tǒng)組件。大多數(shù)Linux發(fā)行版以及NetBSD、OpenBSD和Mac OS X都集成了Python，可以在終端下直接運行Python。有一些Linux發(fā)行版的安裝器使用Python語言編寫，如Ubuntu的Ubiquity安裝器、Red Hat Linux和Fedora的Anaconda安裝器。Gentoo Linux使用Python來編寫它的Portage(包管理系統(tǒng))。Python標準庫包含了多個調(diào)用操作系統(tǒng)功能的庫。通過pywin32這個第三方軟件包，Python能夠訪問Windows的COM服務(wù)及其他WindowsAPI。使用IronPython，Python能夠直接調(diào)用.Net Framework。一般說來，Python編寫的系統(tǒng)管理腳本在可讀性、性能、代碼重用度、擴展性幾方面都優(yōu)于普通的shell腳本。

5. 數(shù)據(jù)科學

數(shù)據(jù)科學，包括了機器學習，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。將Python用于機器學習：可以研究人工智能、機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等；將Python用于數(shù)據(jù)分析/可視化：大數(shù)據(jù)分析等。

Python在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，由于其易于上手的特性，讓許多新手也可以輕松地開始學習人工智能。Python的機器學習庫包括scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，其中TensorFlow和PyTorch是最流行的深度學習框架。MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨后，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智能算法都基于Python編寫，尤其PyTorch之后，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

結(jié)論

Python是一門簡單、易學并且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完P(guān)ython基礎(chǔ)用法之后，又會產(chǎn)生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之后能干些什么？Python在各個領(lǐng)域都有著突出的表現(xiàn)，憑借其強大的功能和簡單易學的特點，成為了全能的編程語言之一。

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