1、數據分析與處理

通常情況下，Python被用來做數據分析。用C設計一些底層的算法進行封裝，然后用Python進行調用。因為算法模塊較為固定，所以用Python直接進行調用，方便且靈活，可以根據數據分析與統計的需要靈活使用。Python也是一個比較完善的數據分析生態系統，其中matplotlib經常會被用來繪制數據圖表，它是一個2D繪圖工具，有著良好的跨平臺交互特性。日常做描述統計用到的直方圖、散點圖、條形圖等都會用到它，幾行代碼即可出圖。我們日常看到的K線圖、月線圖也可用matplotlib繪制。如果在證券行業做數據分析，Python是必不可少的。

再如Pandas也是Python在做數據分析時常用的數據分析包，也是很好用的開源工具。Pandas可對較為復雜的二維或三維數組進行計算，同時還可以處理關系型數據庫中的數據，和R語言相比，data.frame計算的范圍要遠遠小于Pandas中的DataFrame的范圍，這也從另一個側面說明Python的數據分析功能要強于R。除以上兩點之外，SciPy還可有解決很多科學計算的問題，比如微分方程、矩陣解析、概率分布等數學問題。

2、Web開發應用

Python是Web開發的主流語言，但不能說是最好的語言。但Python也具有獨特的優勢。比如Python相比于JS、PHP在語言層面較為完備，而且對于同一個開發需求能夠提供多種方案。庫的內容豐富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django和flask等。可以說用Python開發的Web項目小而精，支持最新的XML技術，而且數據處理的功能較為強大。

3、人工智能應用

在人工智能的應用方面，得益于Python強大而豐富的庫以及數據分析能力。比如說在神經網絡、深度學習方面，Python都能夠找到比較成熟的包來加以調用。而且Python是面向對象的動態語言，適用于科學計算，這就使得Python在人工智能方面備受青睞。雖然人工智能程序不限于Python，但依舊為Python提供了大量的API，這也正是因為Python當中包含著較多的適用于人工智能的模塊，比如sklearn模塊等等。調用方便、科學計算功能強大依舊是Python在AI領域最強大的競爭力。

4、網絡爬蟲

在網絡爬蟲方向，python是當之無愧的一哥地位，沒有任何一門語言可以跟python爬蟲相提并論。python中的requests模塊和scrapy框架，可以處理99%的數據爬取工作。

總結

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