當然不是！
運維只是Python的應用方向之壹，實際上Python主要有下面這些方向：
1. 常規軟件開發
Python支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟件的開發工作，因此常規的軟件開發、腳本編寫、網絡編程等都屬於標配能力。
2. 科學計算
隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟件Matlab相比，Python是壹門通用的程序設計語言，比Matlab所采用的腳本語言的應用範圍更廣泛，有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。
3. 自動化運維
這幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的編程語言，Python在自動化運維方面已經深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自動化平臺。
4. 雲計算
開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的，搞雲計算的同學都懂的。
5. WEB開發
基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用範圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助妳快速的搭建起可用的WEB服務。
6. 網絡爬蟲
也稱網絡蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網絡爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在互聯網上爬取免費的數據，那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網絡爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之壹，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。
7. 數據分析
在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之壹。
8. 人工智能
Python在人工智能大範疇領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
當然，除了以上的主流和前沿領域，Python還在其他傳統或特殊行業起著重要的作用。
摘自：劉江的Python教程