1、Web開發
由於Python是壹種解釋型的腳本語言，開發效率高，所以非常適合用來做Web開發。
Python有上百種Web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇Python開發Web應用，不但開發效率高，而且運行速度快。常用的web開發框架有：Django、Flask、Tornado等。
由於後臺服務器的通用性，除了狹義的網站之外，很多App和遊戲的服務器端也同樣用 Python實現。
2、網絡爬蟲
網絡爬蟲是Python比較常用的壹個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用采集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了，如：
從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇;
對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣;
爬取網易雲音樂某壹類歌曲的所有評論，生成詞雲;
按條件篩選獲得豆瓣的電影書籍信息並生成表格……
3、人工智能
Python有很多庫很方便做人工智能，比如numpy,
scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網絡的，matplotlib將數據可視化的。在人工智能大範疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
人工智能的核心算法大部分還是依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。
4、數據分析
數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。
對於Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無論對於數據科學家還是對於數據工程師而言都是十分便利的。
5、自動化運維
Python對於服務器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。
Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用於C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。