這個問題比較寬泛。我根據我的理解給題主回答一下吧。
首先，python應用範圍是非常廣泛的，在開始python程式設計之前，你應該先確定好要搞哪一個方向，這樣認準一個方向深入學習，等到學的足夠深了再去擴充套件python別的方向是合適的。要不然的話每個方向都有涉獵會導致學藝不深，每個方向都瞭解一點達不到專業化的程度。
python的應用範圍包括但不限於以下部分：測試與自動化運維、資料科學、雲計算、人工智慧與資料探勘、爬蟲、web網站開發、GUI圖形開發、網路程式設計。這裡邊比較熱的方向又有人工智慧、資料科學、雲計算、爬蟲、web開發等。
其中，資料科學與人工智慧聯絡密切。資料科學主要是對原始資料集進行清洗處理，再透過一定的手段從不同的維度上對資料進行分析，像如再金融領域、醫療領域等都需要資料分析。
在人工智慧方面的應用，會將已經處理好的資料進行矩陣化處理，然後將資料放到一些機器學習或深度學習模型中進行訓練，像線性迴歸、貝葉斯模型、SVM模型、神經網路等等。這些都需要藉助python來實現，特別是python裡面的numpy、pandas、matplotlib這幾個資料科學庫具有天然的優勢。
同時，隨著大資料的快速發展，資料變的越來越重要，這也是爬蟲這兩年火的原因，而python被認為是爬蟲開發的最好的利器。原因同樣是其具有豐富的第三方庫。像如requests、urlib、lxml、xpath等這樣的基礎爬蟲庫，再者如果想爬大量的資料，又可以應用scrapy這個獨特的爬蟲框架來實現，甚至可以用scrapy-redis來實現分散式爬蟲的部署。當然在爬蟲領域要學習的東西很多，特別是不同的網站反爬技術不一樣，需要不同對待，這也是爬蟲領域複雜的地方。
在web開發領域，python也佔有一席之地。像國內的豆瓣、知乎等網站後臺就是基於python實現的，當然這是伺服器方面了。在web開發上，python有三大框架，Django、Flask、Tornado。其中Django框架比較大，外掛豐富，適合於大型網站的開發。Flask比較輕量級，含有豐富的擴充套件庫，適合於中小型網站的開發。Tornado又是一種與Djangohe和Flask區別明顯的web框架，因為是非阻塞式伺服器，所以訴苦非常快。
這個問題比較寬泛。我根據我的理解給題主回答一下吧。
首先，python應用範圍是非常廣泛的，在開始python程式設計之前，你應該先確定好要搞哪一個方向，這樣認準一個方向深入學習，等到學的足夠深了再去擴充套件python別的方向是合適的。要不然的話每個方向都有涉獵會導致學藝不深，每個方向都瞭解一點達不到專業化的程度。
python的應用範圍包括但不限於以下部分：測試與自動化運維、資料科學、雲計算、人工智慧與資料探勘、爬蟲、web網站開發、GUI圖形開發、網路程式設計。這裡邊比較熱的方向又有人工智慧、資料科學、雲計算、爬蟲、web開發等。
其中，資料科學與人工智慧聯絡密切。資料科學主要是對原始資料集進行清洗處理，再透過一定的手段從不同的維度上對資料進行分析，像如再金融領域、醫療領域等都需要資料分析。
在人工智慧方面的應用，會將已經處理好的資料進行矩陣化處理，然後將資料放到一些機器學習或深度學習模型中進行訓練，像線性迴歸、貝葉斯模型、SVM模型、神經網路等等。這些都需要藉助python來實現，特別是python裡面的numpy、pandas、matplotlib這幾個資料科學庫具有天然的優勢。
同時，隨著大資料的快速發展，資料變的越來越重要，這也是爬蟲這兩年火的原因，而python被認為是爬蟲開發的最好的利器。原因同樣是其具有豐富的第三方庫。像如requests、urlib、lxml、xpath等這樣的基礎爬蟲庫，再者如果想爬大量的資料，又可以應用scrapy這個獨特的爬蟲框架來實現，甚至可以用scrapy-redis來實現分散式爬蟲的部署。當然在爬蟲領域要學習的東西很多，特別是不同的網站反爬技術不一樣，需要不同對待，這也是爬蟲領域複雜的地方。
在web開發領域，python也佔有一席之地。像國內的豆瓣、知乎等網站後臺就是基於python實現的，當然這是伺服器方面了。在web開發上，python有三大框架，Django、Flask、Tornado。其中Django框架比較大，外掛豐富，適合於大型網站的開發。Flask比較輕量級，含有豐富的擴充套件庫，適合於中小型網站的開發。Tornado又是一種與Djangohe和Flask區別明顯的web框架，因為是非阻塞式伺服器，所以訴苦非常快。