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1. 网络和互联网开发: Python 拥有丰富的框架和库，使其成为 Web 开发的理想选择。

• 框架: Django 和 Pyramid 用于构建复杂的 Web 应用。Flask 和 Bottle 则适合轻量级应用和 API。 
• 库: Python 标准库支持处理 HTML、XML、JSON 和电子邮件。此外，还有强大的第三方库，如用于 HTTP 请求的 Requests 和用于网页解析的 Beautiful Soup。 2

以下是用 Flask 框架创建一个简单网页的代码示例:

from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): return "<h1>Hello, World!</h1>" if __name__ == "__main__": app.run(debug=True)

这段代码创建了一个简单的网页，当访问根目录时，会显示 "Hello, World!"。

2. 数据科学和机器学习: Python 是数据科学领域最流行的语言之一。

• 库: Pandas 用于数据分析和处理，NumPy 提供强大的数组和矩阵运算，SciPy 包含用于科学计算的模块。 
• 机器学习: Scikit-learn 是一个广泛使用的机器学习库，提供了各种算法和工具。 

以下是用 Pandas 读取 CSV 文件的代码示例:

import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv") print(data.head())

这段代码使用 Pandas 读取名为 "data.csv" 的文件，并打印前几行数据。

3. 自动化: Python 简洁的语法使其成为自动化任务的理想选择。

• 脚本: Python 可以用来编写脚本，自动执行各种任务，例如文件处理、数据清理和系统管理。 

以下是用 Python 自动化文件整理的代码示例:

import os for filename in os.listdir(): if filename.endswith(".txt"): os.rename(filename, filename.replace(".txt", ".md"))

这段代码将所有以 ".txt" 结尾的文件重命名为以 ".md" 结尾的文件。

4. 桌面应用程序开发: Python 也可用于创建桌面应用程序，尽管它不如 Web 开发或数据科学那样常用。

• 库: Python 自带 Tkinter 用于创建简单图形界面。此外，还有 PyQt 和 wxPython 等第三方库提供更丰富的功能