一、web开发
python有上百种web开发框架，有很多能成熟的模板技术，你选python开发web应用，而且开发效率高，不过运行速度快。
二、网络爬虫
网络爬虫是python比较好具体方法的一个场景，国际上，google在早期源源不断地在用python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个python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python抽取网上的信息比以前太容易很多了，
三、人工智能
python有很多库很比较方便做人工智能，比如pandas,scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib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、深度学习等方面是主流的编程语言，能得到应用范围的支持和应用。
四、数据分析
数据分析处理方面，python有很完善的生态环境。“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，python中都有晚熟的模块也可以中,选择能够完成其功能。对此hadoop-mapreduce和spark，都可以真接在用python结束计算逻辑，这无论相对于数据科学家我还是是对数据工程师而言是十分提供了便利的。
五、自动化运维
python是对服务器运维而言也有极其最重要的用途。的原因目前甚至所有linux发行版中都那个软件了python解释什么器，不使用python脚本进行批量化的文件防御部署和运行调整都成了linux服务器上很确实不错的选择。
本人从事外贸软件开发工作一年，对数据挖掘也有一些解释，在这谈自己的看法：
是需要数据挖掘的工作是通过对数据通过预处理后，运用数学的手段，发现数据内在的联系。并且数据挖掘的重点是因为差别的数据和业务场景，设计什么随机的算法来都没有达到疯狂挖掘数据的目的。算法设计出去后要实现方法，在数据挖掘中正确的编程语言是python和r语言，肯定也可以用java。数据挖掘职位这个可以不学习java，当然学了也没问题啊，艺多不压身。
以上是个人的看看，热情相同的看法，相互交流。
这两个工具都很比较方便，不需要太精深的编程能力，都比较适合算法开发，有大量的package供你使用。python入门简单点，而r则相对比较比较难一些(纯个人感觉上，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。r做文本挖掘现在还好像有点弱，当然了它的优点本质函数都给你写再说，你只是需要很清楚参数的形式就行了，总是除非参数形式不对，r也能“智能地”帮你不适应。这种简单点软件更适合是想专注于业务的人。python甚至都这个可以做，函数比r多，比r快。它是一门语言，r更像是一种软件，因此python更能旗下出flexible的算法。python比较适合全面处理大量数据，而r则在这方面有很多感觉力不从心，当然了这么说的前提是是对编程基础也很好象的童鞋，相对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，r的速度也肯定不会太差。论性能，python介于c/c/java这些高级语言与r语言之间，确实性能都来不及那些高级语言，只不过像是平时要注意的数据用python都差不多都能基于，是对性能要求不挑剔的人来说，加上了python你必须按装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，还必须完全安装ipython交互环境，分开来用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持什么的；r是设计和实现统计分析的，性能和效率上要略逊于python。r的优势在于统计学和数据计算和分析上要环境优越于python。python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于什么最简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；r的语法真是奇怪，各种包当然不信守语法规范，会造成使用过来你经常总觉得很蛋疼；r程序终于看起来好像是没有python那你美观大方。从详细性方面，我怀疑python虽然远远胜过r。毕竟对其他语言的调用，和数据源的连接、无法读取，对系统的操作，那就正则能表达和文字处理，python都有吧着的确优势。要知道，python本身是充当一门计算机编程语言会出现的，而r本身只不过是出自于统计计算。所以才从语言的国家公综合教材性来说，两者差异很大显著。python是machinelearning领域的人是用较容易。我听说，做marketingresearch,econometrics,statistics的人甚至还没有用python的参考自：_8813a3ae0101e631
