python的应用领域有：1. 人工智能；2. 云计算；3. Web开发；4. 爬虫技术；5. 网络游戏开发；6. 数据分析。其中，Python语言是目前公认学习人工智能的基础语言，很多开源的机器学习项目都是基于 Python语言编写的。
一、python的应用领域
1. 人工智能
Python语言是目前公认学习人工智能的基础语言，很多开源的机器学习项目都是基于 Python语言编写的，例如：用于身份认证的人脸识别系统。这因为脚本语言写起来简单容易，用Python只是写逻辑，几行代码就出来了。
2. 云计算
云计算是未来发展的一大趋势，Python是为云计算服务的。很多常用的云计算框架都有Python的身影，例如：OpenStackPython的火爆，很大一部分就是因为近几年大量云计算项目的应用。
3. Web开发
在Web开发领域，Python拥有很多免费数据函数库、免费网页模板系统，以及与Web服务器进行交互的库，可以搭建Web框架，快速实现Web开发。例如：我们经常使用的豆瓣网、知乎这些平台都是用Python开发的。
4. 爬虫技术
在爬虫领域Python几乎是霸主地位，Python可以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。用python来写爬虫，会比用其他编程语言写要简单的多，因为python本身就是一门简洁的语言。
5. 网络游戏开发
在网络游戏开发方面，Python 可以用更少的代码描述游戏业务逻辑。例如：我们平常玩的游戏阴阳师就是用 Python 编写的。
6. 数据分析
在数据分析方面，Python 是金融分析、量化交易领域里用的非常多的语言，平常工作中复杂的Excel报表处理也可以用Python来完成对数据分析师来讲，Python语言是数据分析的利器。
延伸阅读：
二、Python的优缺点
1.优点
Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。
高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工 作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。
可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
2.缺点
速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现。
以上就是关于Python的内容希望对大家有帮助。
