Python作為一個整體可以用於任何軟體開發領域。下面來看看Python可以應用在哪些領域的開發。
1.起步階段
任何一種程式語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。
（1） 硬知識
“硬知識”指的是程式語言的語法、演算法和資料結構、程式設計正規化等，例如：變數和型別、迴圈語句、分支、函式、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程式設計師去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向物件的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向物件的特性。
如果你是剛開始學習程式設計的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的程式設計思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料
❖「笨方法學 Python」：
http://learnpythonthehardway.org/book/
這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。
❖「廖雪峰的 Python 教程」
中文教程的翹楚，專為剛剛步入程式世界的小白打造。
❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」
這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。
❖「Python 官方文件」
實踐中大部分問題，都可以在官方文件中找到答案。
❖ 輔助工具：Python Tutor
一個 Python 物件視覺化的專案，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。
（2） 軟知識
“軟知識”則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不瞭解不會使用，也不會妨礙你去程式設計，只不過寫出的程式，看上去顯得“傻”了些。
起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當瞭解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。
2.發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。發展階段的核心任務，就是“跳出 Python，擁抱世界”。
在你面前會有多個分支：科學計算和資料分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令列實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP協議，HTML，文字編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作麼？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連迴圈遞迴怎麼寫都還要查文件，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。
在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。
（1） 類庫方面
「Awesome Python 專案」
這裡列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社群已有的工具型類庫，如下圖所示：
你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文件。由於開源社群大多數文件都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。
（2）書籍方面
這裡我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：
科學和資料分析：
❖「集體智慧程式設計」
❖「數學之美」
❖「統計學習方法」
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」
❖「資料科學實戰」
❖「資訊檢索導論」
爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」
Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」
...
列到這裡已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。
事實上，這裡所謂“跳出 Python，擁抱世界”，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。
3.深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎瞭如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 物件的“動態特徵”是怎麼用相對底層，連自動記憶體管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的原始碼，才能真正理解它的設計思路。
這裡推薦一本書：「Python 原始碼剖析」，這本書把 Python 原始碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言記憶體模型和指標有著很好的理解。
另外，Python 本身是一門雜糅多種正規化的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函式式、Java 基於類的面向物件而言，它都不夠純粹。換而言之，程式語言的“道學”，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種程式設計正規化時，從那些面向這種正規化更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能瞭解到 Python 語言的根源。
這裡推薦一門公開課「程式設計正規化」（斯坦福大學公開課），程式設計正規化講師高屋建瓴，從各種程式設計正規化的代表語言出發，給出了每種程式設計正規化最核心的思想。
值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的範型和記憶體管理。這些知識，對閱讀 Python 原始碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的原始碼中淘金，也是個不錯的選擇。
4. 最後的話
每個人學程式設計的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸。重要的是多練習，多實踐，釋出或者參與開源專案，與其他的開發者積極互動。
Python作為一個整體可以用於任何軟體開發領域。下面來看看Python可以應用在哪些領域的開發。
基於控制檯的應用程式基於音訊或影片的應用程式3D CAD應用程式.Web應用程式企業級應用影象應用python該如何學習？1.起步階段
任何一種程式語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。
（1） 硬知識
“硬知識”指的是程式語言的語法、演算法和資料結構、程式設計正規化等，例如：變數和型別、迴圈語句、分支、函式、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程式設計師去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向物件的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向物件的特性。
如果你是剛開始學習程式設計的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的程式設計思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料
❖「笨方法學 Python」：
http://learnpythonthehardway.org/book/
這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。
❖「廖雪峰的 Python 教程」
中文教程的翹楚，專為剛剛步入程式世界的小白打造。
❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」
這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。
❖「Python 官方文件」
實踐中大部分問題，都可以在官方文件中找到答案。
❖ 輔助工具：Python Tutor
一個 Python 物件視覺化的專案，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。
（2） 軟知識
“軟知識”則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不瞭解不會使用，也不會妨礙你去程式設計，只不過寫出的程式，看上去顯得“傻”了些。
起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當瞭解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。
2.發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。發展階段的核心任務，就是“跳出 Python，擁抱世界”。
在你面前會有多個分支：科學計算和資料分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令列實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP協議，HTML，文字編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作麼？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連迴圈遞迴怎麼寫都還要查文件，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。
在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。
（1） 類庫方面
「Awesome Python 專案」
這裡列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社群已有的工具型類庫，如下圖所示：
你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文件。由於開源社群大多數文件都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。
（2）書籍方面
這裡我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：
科學和資料分析：
❖「集體智慧程式設計」
❖「數學之美」
❖「統計學習方法」
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」
❖「資料科學實戰」
❖「資訊檢索導論」
爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」
Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」
...
列到這裡已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。
事實上，這裡所謂“跳出 Python，擁抱世界”，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。
3.深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎瞭如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 物件的“動態特徵”是怎麼用相對底層，連自動記憶體管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的原始碼，才能真正理解它的設計思路。
這裡推薦一本書：「Python 原始碼剖析」，這本書把 Python 原始碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言記憶體模型和指標有著很好的理解。
另外，Python 本身是一門雜糅多種正規化的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函式式、Java 基於類的面向物件而言，它都不夠純粹。換而言之，程式語言的“道學”，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種程式設計正規化時，從那些面向這種正規化更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能瞭解到 Python 語言的根源。
這裡推薦一門公開課「程式設計正規化」（斯坦福大學公開課），程式設計正規化講師高屋建瓴，從各種程式設計正規化的代表語言出發，給出了每種程式設計正規化最核心的思想。
值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的範型和記憶體管理。這些知識，對閱讀 Python 原始碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的原始碼中淘金，也是個不錯的選擇。
4. 最後的話
每個人學程式設計的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸。重要的是多練習，多實踐，釋出或者參與開源專案，與其他的開發者積極互動。