从2015开始国内就开始慢慢接触了，从16年开始就已经在国内的热度更高了，目前也可以算的上"全民"了。

众所周知小学生的教材里面已经有了，国家二级计算机证也需要学习了！

因为简单、入门快，是不少程序员入门的首选语言。

如果你想学，或者你刚开始学习，那么你可能会问：“我能用做什么？”这个问题不好回答，因为有很多用途。

但是随着时间，我发现有主要有以下五大主要应用：

一、Web开发

的诞生历史比Web还要早，由于是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

常用的web开发框架有：、Flask、 等。

许多知名的互联网企业将作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、、NASA、、……

由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 实现。

二、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。

网络爬虫是比较常用的一个场景，国际上，在早期大量地使用语言作为网络爬虫的基础，带动了整个语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用收集网上的信息比以前容易很多了，如：

从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；

对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；

爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；

按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……

应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。

三、人工智能

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是的实现，为什么呢？

因为有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，做机器学习的，做神经网络的，将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。

而是这些库的API ，使用是因为的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用的时候。

四、数据分析

数据分析处理方面，有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于-和Spark，都可以直接使用完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

五、自动化运维

对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了解释器，使用脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的，到监控服务用的，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

六、的其他应用举例

系统编程： 提供API，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

图形处理： 有PIL、等图形库支持，能方便进行图形处理。

数学处理： NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

文本处理： 提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用进行XML程序的开发。

数据库编程： 程序员可通过遵循-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与，，，DB2，MySQL、等数据库通信。自带有一个模块，提供了一个完整的SQL环境。

网络编程： 提供丰富的模块支持编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及.都在广泛地使用它。

Web编程： 应用的开发语言，支持最新的XML技术。

多媒体应用： 的模块封装了“应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。模块可用于编写游戏软件。

黑客编程： 有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

学习从来不是一个人的事情，要有个相互监督的伙伴，工作需要学习或者有兴趣学习的伙伴可以私信回复小编“学习” 获取资料，一起学习