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建议参考一下python百科，大的领域，人工智能、机器学习、神经网络、大数据、物联网、脑科学、科学计算等等。往小了说，日常我们接触最多工web开发等等，都可以做 
python 是一种解释性脚本语言，不像c++/java那样的高级语言，需要编译成字节码之后才能运行，python可以边运行边解释。python 主要应用于以下几个领域：web开发，基于python产生了许多优秀的web框架，像django[]，py[]，许许多多伟大的开源社区的程序员为它们贡献了诸多的开源库，使得开发起来十分便捷。爬虫开发，实际上这个只是一个小小的应用，基于python的http库有很多，比如常见的httplib，urllib2，requests等， 都很好的封装了http协议中的post，get等方法，也很方便的能够模拟浏览器去实现自己想要的功能，并且，对网页的解析也有诸多工具可以使用，如beautifulsoup等。科学计算，不得不提的是python在科学计算领域也应用越来越广，如物理学领域，各种实验数据的处理以及相关实验模拟等，机器学习领域也产生了诸多的开源库，如sklearn，里面集成了机器学习领域常见的算法，接口良好，文档丰富，也有最近十分火热的Deep Learning的开源库，如theano。高性能服务器后端，高性能不是说python执行有多快，其实python还是比较慢的，但是在开发高并发，高吞吐率的服务器的时候，还是具有自己独特的优势。还有一切边边角角的应用，比如开发界面程序，QT也提供了python的支持，因为python的开源库中包括了对c/c++ lib库的调用。
金融理财分析Python语言在金融工程领域用得最多，我们在Python练习实践中常常可以看到量化交易，金融分析等实例。主要原因是因为Python是一门动态语言，语言结构清晰简单，且成熟稳定，再科学计算和统计分析方面的效率远远高于c++，java等，尤其擅长策略回测。它可以用来解决金融中的线性和非线性问题，以及如何根据有限差分法定价来描绘含有期权的隐含波动率曲线等问题再合适不过。大数据分析Python在数据分析方面有着天然的优势，它比Java更有效率，具有庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库。在大数据时代，会数据分析的重要性已经不需要再过多强调了，可以严重一点说，没有哪一行完全不需要数据分析，不过是占比大小罢了。学会用Python做数据分析，以数据为驱动，会帮助你的工作更快更好地找到方向。Python数据作图Python具有强大的数据处理功能，对于数据作图，提升office效率那都是小意思啦。关于学会python编程能做什么的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
Python是一个非常好用的编程语言开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情
楼上老男孩教育回答的很贴切了，我再补充一个，金融领域的金融量化分析也是一个很好的应用领域。
