一、Python的主要应用领域：
1.WEB开发，
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django,Flask，Tornado。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架
2.桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter、PyQt、PySide、wxPython、PyGTK框架开发各种桌面软件
3.网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
4.爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。如：
①从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；
②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；
③爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；
④按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格
5.云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
6.人工智能
在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
7.自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。Python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Python解释器，使用Python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。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python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。
常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。许多知名的互联网企业将python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook等。
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 Python实现。
8.金融分析：量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很厉害，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测
9.科学计算，数据分析
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”等。
10.游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。 PyGame模块可用于编写游戏
二、主要行业发展前景：
发展前景一：Linux运维
发展前景二：Python Web网站工程师
发展前景三：Python自动化测试
发展前景四：数据分析
发展前景五：人工智能
三、Python在一些公司的应用：
谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发
CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的
NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算
YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的
Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载
Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发
Facebook:大量的基础库均通过Python实现的
Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的
豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的
知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)
春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的
除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。
Python在金融中的应用
Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。
在金融环境中迈出使用Python第一步的大部分人都可能要攻克某个算法问题。这和想要解出微分方程、求取积分或者可视化某些数据的科学工作者类似。
一般来说，在这一阶段，对正规开发过程、测试、文档或者部署没有太多的要求。然而，这一阶段似乎是人们特别容易爱上 Python 的时候，主要原因是 Python 的语法总体上和用于描述科学问题或者金融算法的数学语法相当近。
我们可以通过一个简单的金融算法——通过蒙特卡洛模拟方法估计欧式看涨期权的价值来说明这一现象。我们将考虑Black-Scholes-Merton（BSM）模型，在这种模型中期权的潜在风险遵循几何布朗运动。假定我们使用以下数值化参数进行估值：
● 初始股票指数水平 S0=100；
● 欧式看涨期权的行权价格 K=105；
● 到期时间 T=1 年；
● 固定无风险短期利率 r=5%；
● 固定波动率 σ=20%。
在 BSM 模型中，到期指数水平是一个随机变量，由公式 1-1 给出，其中 z 是一个标准正态分布随机变量。公式Black-Scholes-Merton（1973）到期指数水平
下面是蒙特卡洛估值过程的算法描述。
（1）从标准正态分布中取得 I 个（伪）随机数 z(i)，i∈{1，2，…，I}。
（2）为给定的 z(i)和公式 1-1 计算所有到期指数水平 ST(i)。
（3）计算到期时期权的所有内在价值 hT(i)=max(ST(i) K，0)。
（4）通过公式 1-2 中给出的蒙特卡罗估算函数估计期权现值。公式 1-2 欧式期权的蒙特卡洛估算函数。
导入 NumPy 和 pandas。导入 matplotlib 并配置 Jupyter 绘图样式和方法。pd.read_csv()可以读取远程或者本地存储的逗号分隔值（CSV）形式数据集。选取一个数据子集，删除NaN（非数值）值。显示关于数据集的一些元信息。以向量化的方式（在 Python 级别上“无循环”）计算对数收益率。得出滚动年化波动率。最后绘制两个时间序列。下图展示了这一简短交互会话所得到的图形化结果。
用几行代码就足以完成金融分析中的典型复杂任务：数据收集、复杂和重复的数学计算以及结果的可视化，令人觉得不可思议。从这个例子中可以看到，pandas使整个时间系列的处理变得就像浮点数上的数学运算那样容易。
将这个例子转换到专业的金融环境中，可以看出金融分析师在应用提供高层次抽象的合适Python工具和库的时候，能够将焦点放在自身的领域上，而不用关心复杂的技术细节。分析师可以快速反应，几乎实时地提供宝贵的调见，确保自己比竞争对手先行一步。这种效率的提高很容易转换为可度量的财务效果。
