當下全棧工程師的概念很紅，而Python是一種全棧的開發語言，你如果能學好Python，那麼前端，後端，測試，大資料分析，爬蟲等這些工作你都能勝任。

Python主要有以下五大主要應用：

網路爬蟲

資料分析

人工智慧

web開發

自動化運維

一、網路爬蟲

網路爬蟲又稱網路蜘蛛，是指按照某種規則在網路上爬取所需內容的指令碼程式。眾所周知，每個網頁通常包含其他網頁的入口，網路爬蟲則通過一個網址依次進入其他網址獲取所需內容。

爬蟲有什麼用？

做為通用搜索引擎網頁收集器。（google,baidu）

做垂直搜尋引擎.

科學研究：線上人類行為，線上社群演化，人類動力學研究，計量社會學，複雜網路，資料探勘，等領域的實證研究都需要大量資料，網路爬蟲是收集相關資料的利器。

爬蟲是搜尋引擎的第一步也是最容易的一步。

為什麼選Python？

Python優勢很多，總結兩個要點：

1）抓取網頁本身的介面

相比與其他靜態程式語言，如java，c#，C++，python抓取網頁文件的介面更簡潔；相比其他動態指令碼語言，如perl，shell，python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文件的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，很多網站對於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，譬如模擬使用者登陸、模擬session/cookie的儲存和設定。在python裡都有非常優秀的第三方包幫你搞定，如Requests，mechanize

2）網頁抓取後的處理

抓取的網頁通常需要處理，比如過濾html標籤，提取文字等。python的beautifulsoap提供了簡潔的文件處理功能，能用極短的程式碼完成大部分文件的處理。

其實以上功能很多語言和工具都能做，但是用python能夠幹得最快，最乾淨。Life is short， u need python.

二、資料分析

一般我們用爬蟲爬到了大量的資料之後，我們需要處理資料用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析資料，在這方面 關於資料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這樣的視覺化庫，能夠僅僅使用一兩行就對資料進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量資料進行篩選、迴歸等計算。而後續複雜計算中，對接機器學習相關演算法，或者提供Web訪問介面，或是實現遠端呼叫介面，都非常簡單。

三、人工智慧

人工智慧並不是什麼新概念，其歷史已經超過了半個世紀。在人工智慧領域過去這幾十年的發展中，傳統的主流程式語言明明是 Lisp，而後起之秀也是像 Prolog 這樣的語言。但是當這一波人工智慧真正開始流行起來時，人們發現，那些流行的框架和工具，要麼是用 Python 寫的，比如 Theano，要麼是 C++ 寫的，但是 Python 作為介面語言，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，但對於Python也能做web開發卻知之甚少。很多人可能不知道，Python其實是和網際網路一起長大的。作為動態語言，並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於開發網站，並在早期網際網路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、上千臺伺服器，運維工作也變的重複、繁雜。把運維工作自動化，能夠把運維人員從伺服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. 遊戲開發

2. 桌面應用

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組還不是特別成熟，bug比較多，總而言之，勸君莫輕入。