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Python的具體開發領域
1.常規軟體開發
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體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網絡編程等都屬於標配能力。
現在，Python開發工程師的平均薪資已經達到月薪2萬元以上，絕對是值得選擇的方向。
2.科學計算
隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。
和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採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程式語言，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。
由於自動化運維工程師屬於稀缺崗位，所以一般薪資都能達到15000元以上，有5年經驗的工程師，年薪30萬以上還是很容易的。
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，能夠幫助你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、高智能地在網際網路上爬取免費的數據，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程式語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。
爬蟲工程師的薪資同樣在20000元以上，是值得選擇學習的方向。
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一。
由於大數據的崛起，對於數據分析人才的需求也是水漲船高。因為幾乎所有行業和公司都會用到數據分析，所以數據分析的招聘崗位也特別多，並且超過20K月薪的從業者超過16.7%，是一個值得投入的方向。
8.人工智慧
Python在人工智慧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程式語言，得到廣泛的支持和應用。
人工智慧這個方向不用說了，人工智慧是我們未來的國家戰略，在達內學員中，相關人工智慧就業的同學，薪資一般都超過16000元以上，並且全部進入了大型企業，未來發展可期。
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Python的應用場景
一可做應用程式的原型：Python十分注重生產效率，你可以使用它快速創建出應用程式的原型。
二可編寫基於瀏覽器的應用程式：Python提供了一些Java不具備的功能，Python的高效性讓我們可以更快地創建出基於瀏覽器的應用程式（這在當今快節奏的世界中絕對是個很棒的優勢）。
三可編寫數學、科學、工程應用程式：有趣的是Python擁有一些非常酷的庫，這些庫使創建數學、科學和工程應用程式變得更容易。其中，兩個最流行的庫是NumPy和SciPy。在編程過程中，使用這些庫會大大減少你編寫專用於執行常見的數學、科學和工程任務的代碼的時間。
四還可處理 XML：在大多數語言中，XML只是其中一顆小小的螺絲釘，而在Python中，XML則是「一等公民」。如果你需要使用We b服務（網際網路上交換信息的主要方法），Python將是一個很好的選擇。