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1、web开发

Python是一种解释型脚本语言，开发效率高，非常适合从事web开发的工作;Python有上百种web开发框架，有非常成熟的模板技术，选择Python开发web应用，开发效率高，而且运行速度快，比较常用的web框架：Django、Flask、Tornado 等。

2、操作系统

在很多操作系统里，Python 是标准的系统组件。大多数 Linux 发行版和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端机下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，比如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器。在 RPM 系列 Linux 发行版中，有一些系统组件就是用 Python 编写的。Gentoo Linux 使用 Python 来编写它的 Portage 软件包管理系统。Python 标准库包含了多个调用作业系统功能的库。通过 pywin32 这个第三方软件包，Python 能够访问 Windows 的 COM 服务及其它 Windows API。使用 IronPython，Python 程序能够直接调用.Net Framework。

3、科学计算

Python也被广泛用于科学计算，因为它可以轻松处理复杂的科学运算，如求解微积分、矩阵计算和统计分析。Python有许多科学计算库和工具包，如SciPy、SymPy和Statsmodels。SciPy是一个广泛使用的科学计算库，提供了许多算法和实用工具，包括数值积分、优化、插值、线性代数和信号处理。SymPy是一个Python数学库，具有符号计算和代数运算功能。Statsmodels是一个用于统计建模和数据探索的Python库。

4、GUI 开发

Python 本身包含的 Tkinter 库能够支持简单的 GUI 开发。但是越来越多的 Python 程序员选择 wxPython 或者 PyQt 等 GUI 包来开发跨平台的桌面软件。使用它们开发的桌面软件运行速度快，与用户的桌面环境相契合。通过 PyInstaller 还能将程序发布为独立的安装程序包。

5、数据分析

Python是一种非常流行的数据分析语言，因为它拥有许多强大的数据处理库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库为数据分析师提供了一种简单而有效的方式，可以处理和分析大量的数据。

NumPy是Python中的一个强大的数学库，可以用来处理和操作数组和矩阵。Pandas是一个高级数据分析工具，用于数据清洗、转换和分析，并提供了强大的DataFrame对象。Matplotlib是一个用于绘制二维图形的库，可用于绘制各种复杂的图表和图形。

6、机器学习

Python也是一种广泛使用的机器学习语言，因为它拥有许多强大的机器学习库，如Scikit-Learn、TensorFlow和Keras。Scikit-Learn是一个流行的Python机器学习库，包含了许多流行的机器学习算法和工具。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可用于构建深度学习模型。Keras是一个基于TensorFlow的高级神经网络API，可以快速地构建和训练神经网络模型。

延伸阅读1：学python的好处

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