作為一個實用主義的學習者，最關心的問題一定是 “我為什么要選擇學Python，學會之后我可以用來做什么？”，
在上篇《為什么選擇Python入門》文章中，我們已經明白了為什么選擇學習Python，本文就帶你了解學完Python之后可以用來做什么，
Python之所以能火爆全網，得益于Python廣泛的應用領域，
Python的應用領域
縱觀全球大中型互聯網企業，使用Python編程語言的有很多，比如國外的Google、Youtube、Meta（facebook），國內的阿里、淘寶、百度、知乎等等企業，都在使用Python開發各種領域的專案，
使用Python可以做網路爬蟲、大資料分析、人工智能等，這些你應該都聽說過了，綜合來看，Python的應用領域主要有以下：
Web開發
對于編程語言而言，Web網站開發是最基本的需求，雖然當前PHP、ASP.NET是主流的Web開發語言，但Python仍然擁有一批成熟的Web開發框架，如Django、flash、TurboGears等，這些框架可以讓程式員更輕松地開發和管理復雜的Web程式，
如果你想從事Web開發領域的作業，那么應從資料、組件、安全等多領域進行學習，能夠從底層了解其作業原理，這樣才能駕馭任何業內主流的Web框架，
游戲開發
不知道你有沒有玩過《Sid Meier's Civilization》（文明）系列的游戲，它就是使用Python開發的，可玩性非常高，
這得益于Python強大的高性能游戲引擎技術，如Pygame、Pyglet、Cocos 2d等開發框架，為Python進行游戲開發提供了堅實的基礎，
網路爬蟲
在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，雖然其他語言也可以做網路爬蟲，但由于python語言的特性，資料爬取比其它語言代碼更簡潔，效率更高，你可以使用python將網路一切資料作為資源，通過自動化程式進行有針對性的資料采集，
而且Python也有成熟的爬蟲框架，如Scrapy，如果想從事該領域的作業，需深入了解爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等概念，可對Scrapy框架原始碼進行深入剖析，從而理解其原理，從而能夠實作更符合自身業務的、自定義的爬蟲框架，
資料分析和資料可視化
當爬蟲爬取到足夠多的資料后，資料分析就成為必不可少的作業，
在大量資料的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對資料進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大資料行業的基石，而Python正是資料分析的主流語言之一，
同時，利用python中的matplotlib和seaborn這兩個繪圖和統計庫（還有很多其他的繪圖庫），可以讓我們很輕松的將資料可視化，
機器學習與人工智能
如果說到未來互聯網的發展趨勢，人工智能無疑是最熱門的領域之一，而Python無論是在傳統機器學習還是現在比較火熱的深度學習領域，都占有不可替代的地位，許多諸如Scikit-learn、Tensorflow等機器學習和深度學習庫使得Python極具優勢，而機器學習，深度學習正是人工智能的基石，
當然，以上幾項只是Python應用領域的一部分，除此之外，python在網路編程、云計算開發、自動化運維等領域都有不俗的表現，
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標籤：Python
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