說起程式設計語言， Python 也許不是使用最廣的， 但一定是現在被談論最多的。 隨著近年大資料、人工智慧的興起， Python 越來越多的出現在人們的視野中。
那麼人們在談論 Python 的時候究竟在談論什麼？Python 的實際應用場景有哪些？這裡給大家簡單做一個介紹：
Web 應用開發
在因大資料、人工智慧為人所熟知之前， Python 就已經在 Web 開發領域被廣泛使用， 產生了Django、Flask、Tornado等 Web 開發框架。 得益於其簡潔的語法和動態語言特性， Python 的開發效率很高， 因而深受創業團隊的青睞。
一些將 Python 作為主要開發語言的知名互聯網企業/產品：
豆瓣
知乎
果殼網
Quora
Dropbox
由於後臺伺服器的通用性，
自動化運維
在 Web 開發領域， Python 只是眾多語言選擇之一；但在自動化運維領域， Python 則是必備技能。 靈活的功能和豐富的類庫使其成為運維工程師的首選語言。 大量自動化運維工具和平臺或以 Python 開發， 或提供 Python 的配置介面。 單從Linux內置 Python 這一點來看也足見其在伺服器和運維領域的地位。
因此很多公司雖然核心業務不是使用 Python， 但在管理系統、運維等方面也大量使用。 比如Facebook工程師維護了上千個 Python 專案， 包括基礎設施管理、廣告 API 等。
網路爬蟲
也叫網路蜘蛛， 是指從互聯網採集資料的程式腳本。 對於很多資料相關公司來說， 爬蟲和反爬蟲技術都是其賴以生存的重要保障。
這個星球上最大的“爬蟲”公司 --Google一直力推 Python， 不僅在公司內部大量使用 Python， 也為開發社區做了巨大貢獻。 就連 Python 之父Guido van Rossum也曾在 Google 工作七年。
資料分析
當通過爬蟲獲取了海量資料之後， 需要對資料進行清洗、去重、存儲、展示、分析， 在這方面 Python 有許多優秀的類庫：NumPy、Pandas、Matplotlib可以讓你的資料分析工作事半功倍。
科學計算
雖然 Matlab 在科學計算領域有著不可取代的地位， 但 Python 作為一門通用的程式設計語言， 可以帶來更廣泛的應用和更豐富的類庫。 NumPy、SciPy、BioPython、SunPy 等類庫在生物資訊、地理資訊、數學、物理、化學、建築等領域發揮著重要作用。
而大名鼎鼎的NASA也早已把 Python 作為主要開發語言。
人工智慧
Python 在人工智慧大範疇領域內的資料採擷、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的程式設計語言， 得到廣泛的支援和應用。
機器學習：Scikit-learn
自然語言處理：NLTK
深度學習：Theano、Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet
這些已經佔據業內主流的工具要麼是用 Python 開發， 要麼也提供了 Python 版本。 Python 無疑已成為 AI 領域的必修語言。
膠水語言
Python 簡潔、靈活、通用， 幾乎可以在各種場景與各種平臺、設備、語言進行連接， 因此被稱為膠水語言。 有人把它比作小巧而又多功能的瑞士軍刀。 除了上面提到的， 在其他領域也常常見到 Python 的身影：
金融：大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作為的開發指令碼語言
遊戲：一些引擎使用 Python 作為開發腳本， 比較有名的遊戲有《文明》系列、網易的《陰陽師》
桌面應用：雖然不算主流， 但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 庫也足以應付一般的桌面程式
在各家公司裡， Python 還常被用來做快速原型開發， 以便更快驗證產品概念。 而眾多極客也把 Python 作為實現自己天馬行空想法的神兵利器。 在知乎上就有一個問題：
可以用 Python 程式設計語言做哪些神奇好玩的事情？
裡面 200 多個回答將會讓你大開眼界。
有著如此廣泛的應用， 再加上簡單易懂的語法， 使得 Python 成為一門既適合初學， 又值得深入的語言。 即使不是程式師， 能用 Python 寫上一小段程式， 調用幾個介面， 也能極大提升工作效率。 所以連 C++ 大牛Bruce Eckel也要感歎：
Life is short, you need Python
人生苦短， 你需要 Python
由此來看， Python 越來越熱也是情理之中的事情。