網絡爬蟲是Python中常見的場景。國際上，google前期大量使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，推動了整個Python語言的發展。
第二，數據處理
Python有完整的生態環境。對於“大數據”的分析所涉及的分布式記賬、數據可視化、數據庫操作，Python中有成熟的模塊。關於Hadoop-MapReduce和Spark，可以直接使用Python完成記賬邏輯，無論是數據科學家還是數據工程師都非常方便。
第三，網頁開發
Python的歷史早於Web的歷史。因為Python是壹種開發效率高的解釋性腳本語言，非常適合Web開發。
Django是壹種開源的模型-視圖-控制器(MVC)風格的Web應用程序結構，由Python編程語言驅動。使用Django，我們可以在幾分鐘內創建高質量、易於維護和數據庫驅動的應用程序。
第四，數據分析
對於數據分析師來說，不僅要理解數據背後的含義，還要更直接的展現數據的含義。
Scipy是壹套致力於解決科學會計中各種規範性問題的軟件包。Numpy是python科學會計的基礎包。熊貓處理幾千萬的數據是壹次性的工作，然後我們會看到它的表達能力比SQL更強，可以做很多復雜的操作，要寫的代碼更少。
五、人工智能
人工智能是現在非常熱的方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿無限潛力。現在發布的幾個很有影響力的AI結構，大多是Python實現。為什麽？
人工智能領域的數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到了廣泛的支持和使用。人工智能的核心算法大部分還是依賴於C/C++，因為它們是計算密集型的，需要非常精細的優化，還需要GPU、特殊硬件等接口，這些都是C/C++可以完成的。
Python的五大應用領域是什麽？全球常春藤邊肖將在這裏與妳分享。學無止境，學壹技之長，終身受益。所以，只要妳願意努力學習，什麽時候開始都不晚。如果想繼續學習python編程學習方法和資料，可以點擊本網站其他文章進行學習。