无论是工作还是生活，Python都是一个既实用又有趣的技能。
Python的应用领域广泛，下图可概括：
从工作上应用于：Python开发、Python爬虫、大数据；
从生活上，爬虫为大家增添了很多生活乐趣、便利了日常。
Python开发自动化测试、自动化运维、WEB开发（网站开发）、人工智能都属于Python开发。
自动化测试——用Python编写简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
自动化运维——Python对于服务器运维很重要。
目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，以使用Python脚本进行批量化的文件部署，和运行调整~
而且Python提供了全方位的工具集合，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。
WEB开发——Python最火的WEB开发框架Django在业界非常流行，其中的设计哲学也常用于其它程序语言设计的框架~
如果是网站后端，使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如大家常看到的：Gmail、知乎、豆瓣等~
人工智能更是现在非常火的方向，现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现的。
Python爬虫在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生。
不过这可不止大家日常的抓取数据和解析数据那些简单，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
大家也可以去网上搜索别人通过爬虫做了什么有趣的事情，偶挑几个来说吧：
“用Python写的第一个程序，是爬取糗事百科上的图片、自动下载到本地、自动分成文件夹保存，当时就觉得，卧糟，太NB了~”
“12306火车票查询工具、携程机票查询；爬取美团电影、豆瓣电影用户评论；简单的美团餐厅爬虫及根据地理坐标制作简单热力图……这些都不是难事”
“智联招聘爬虫，支持输入查询的职位关键词+城市。并将爬取到的数据分别用Exce和Python（matplotlib）做了数据分析及可视化……”
“尝试爬取京东热卖、淘宝淘抢购（还是聚划算）的商品信息，没想到还挺简单的，主要是没做什么防爬虫措施……”
Python大数据数据是一个公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务。
Python优势
1.Python如今是主流语言：
程序编写简洁快速
入门简单功能强大
语法表达优美易读
代码开发效率很高
Google开源机器学习框架：TensorFlow
开源社区主推学习框架：Scikit-learn
百度开源深度学习框架：Paddle
以上框架均为Python语言开发，而且Python还有很多优质的文档、丰富的AI库、机器学习的库、自然语言和文本处理的库；
2.重大政策较好：
小学—山东省最新出版的小学信息技术六年级教材已经加入了Python的内容，Python语言课程化已将成为孩子学习的一种趋势；
高中—浙江省信息技术课程改革方法已经出胎，Python确定进入浙江省信息技术高考，系想你技术教材编程语言从VB替换为Python；
大学—教育部考试中心已经发布的全国计算机耳机考试中正式加入“Python语言程序设计”科目的通知
3.发展前景好：
Python到底有多火呢？后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等，Python应用是无处不再的，搜索因为Google的核心代码是Python完成的、迪士尼公司动画生成的Unix版本都内建了Python环境支持、国内知名的豆瓣网也是Python技术建立的；由此可见Python应用开发技术在各个公司有大小规模的使用，Python的发展前景是不可估量的。
上述在介绍发展前景的适合，已经说过了。Python可以应用的领域：后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等。在这些领域当中都是比较合适的。题主想要确定Python的学习重点。首先了解Python的应用领域，方向是很正确的。知道职业发展找到学习重点。
以上内容就是Python可供选择的职业发展路径。下面大家来总结一下可发展的成长路径图，了解之后重点要看，每条发展路径下面的数字。
Python基础阶段的全部技术要点：
Python第一个程序：变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换
条件控制语句和循环语句：比较关系运算符、逻辑运算符、三目运算符、while循环、for循环、break和continue
容器类型：列表、元组、字典、有序字典、公共函数、字符串
函数：函数的定义和调用、不定长参数函数、匿名函数、递归函数、可变和不可变类型。
文件操作：文件打开和关闭、文件的读写、文件、目录相关操作、文件应用案例
面向对象：面向对象介绍、类的定义和对象的创建、添加和获取对象属性、init方法、私有方法和私有属性、继承、多态、类方法、对象方法、静态方法
异常处理：捕获异常、异常的传递、自定义异常
模块和包：模块介绍、模块的导入、模块中的 __all__、模块中 __name__ 的作用、包的介绍、包的导入
Web基础开发全部知识点：
Linux命令：Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器使用、Ubuntu软件安装和软件卸载
网络编程：IP地址的介绍、端口和端口号的介绍、socket的介绍、基于TCP通信程序开发
多任务编程：多任务介绍、线程的使用、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的使用、进程和线程的对比
正则表达式：正则表达式的介绍、re模块的使用、正则表达式的演练
html和css：html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格
JavaScript：html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格
jQuery：jquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、事件委托、JavaScript对象、JSON 和 ajax 请求
数据库编程：数据库介绍、MySQL数据库基本使用、MySQL查询pymysql的使用、事务、索引
Python语法进阶阶段：深拷贝和浅拷贝、property属性、with语句和上下文管理器、闭包、装饰器
静态Web服务器：Web服务器通信过程、HTTP协议、Web服务器实现
mini-web框架：Web框架和Web服务器的关系介绍、模板替换、股票信息页面开发、个人中心数据接口开发、路由列表、ajax请求数据渲染个人中心页面、logging日志的使用
人工智能机器学习 编程知识点：
机器学习（科学计算库篇）：人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas
机器学习（算法篇）：Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类、回归案例实战。