這個就非常多啦，主要看你用途，機器學習、Web開發(fā)、測試運維、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等都可以，下面我簡單介紹一下，感興趣的朋友可以嘗試一下：

機器學習

這是目前一個非?；鸬难芯糠较蚝皖I(lǐng)域，也是Python興起的一個重要原因，Python針對機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，提供了大量開源框架和模塊，tensorflow、keras、scikit-learn等，內(nèi)置大量學習算法（分類、回歸、聚類、降維等），只需簡單幾行代碼就可快速構(gòu)建一個學習模型，如果你想從事于機器學習，或者對這個方面比較感興趣，那么Python就是一個非常不錯的選擇：

Web開發(fā)

Web（B/S）開發(fā)目前來說也是一個比較主流的開發(fā)領(lǐng)域，Python針對Web開發(fā)提供了非常多的開源框架和模塊，重量級的django，輕量級的flask、tornado等，都可以快速搭建一個網(wǎng)站，如果你對Web開發(fā)比較感興趣，想搭建一個屬于自己的網(wǎng)站，可以使用一下Python，非常不錯：

測試運維

這也是Python一個比較主要的應(yīng)用領(lǐng)域，Python針對測試運維提供了非常多的框架和工具，robot framework、selenium、ansible等，可以自動化測試、批量部署服務(wù)，極大減輕測試、運維人員工作量，如果你從事于測試或者運維工作，那么Python就是一個非常實用、高效的工具，日常工作絕對離不開：

數(shù)據(jù)處理

日常實驗或辦公中，絕對會牽扯到對大量excel、txt、csv文件的處理，如果反復的手動操作，不僅效率低，而且容易出錯，Python針對這些文件的處理，提供了一個非常實用的處理模塊—pandas，只需要幾行代碼就可快速讀取數(shù)據(jù)，同時內(nèi)置的DataFrame類型可以輕松對數(shù)據(jù)進行規(guī)整和計算，如果你日常需要反復處理大量相同或者類似文件，可以使用一下Python，效率絕對是非常高的：

網(wǎng)絡(luò)爬蟲

日常生活中，我們經(jīng)常需要從網(wǎng)絡(luò)上采集大量數(shù)據(jù)，如果只是手動的復制黏貼，效率會非常低，而且不能實時獲取更新數(shù)據(jù)，Python針對網(wǎng)頁等數(shù)據(jù)的爬?。ㄒ簿褪桥老x），提供了非常多的模塊和框架，重量級的scrapy，輕量級的requests、beautifulsoup、urllib等，都可以快速抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如果你日常工作需要經(jīng)常采集網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，可以學習一下Python，開發(fā)效率絕對杠杠的：

當然，除了以上5個方面，Python還有許多應(yīng)用，像游戲腳本開發(fā)、桌面開發(fā)等，這里就不一一介紹了，網(wǎng)上也有相關(guān)教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。