2、图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
3、数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程：程序员可通过遵循Python DB-API规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
6、网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。
7、Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。使用python也可能制作网站哦。
8、多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
9、pymo引擎：这是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆(memories off)风格的AVG游戏，故命名为PYMO。可以开发一些手机上的软件。
10、黑客编程：python有一个hack的库，可以大大减少编程的工作量，很多本来很复杂的工作，可以很容易实现。
1、Web开发
由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。
Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado等。
由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现。
2、网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用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收集网上的信息比以前容易很多了，如：
从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择
对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯
爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云
按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……
3、人工智能
Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy,
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、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。
4、数据分析
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“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中都有成熟的模块可以选择完成其功能。
对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5、自动化运维
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。
![session[:user_id]=id,可以将一个浏览器用户的登陆id存到session里，我想问那个user_id参数到底是什么意思](/aiimages/session%5B%3Auser_id%5D%3Did%2C%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%B0%86%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%B5%8F%E8%A7%88%E5%99%A8%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84%E7%99%BB%E9%99%86id%E5%AD%98%E5%88%B0session%E9%87%8C%EF%BC%8C%E6%88%91%E6%83%B3%E9%97%AE%E9%82%A3%E4%B8%AAuser_id%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%84%8F%E6%80%9D.png)
