通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

Python 可以做什么，这是一个有趣的问题。

Web 程序

除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。