在Python刚刚出现的时候，所有人在开发各种各样的操作系统，而Python选择了另一条路。
Python是以给程序员们提供更好的管理系统的工具而发明出来的。现在Python内置于大部分主流操作系统之内，执行效率远高于shell，开发效率远高于C。
从系统管理工具，到软件开发工具，Python一直在帮助工程师提升效率。
在软件开发工具领域，无论是构建工具还是版本控制，或者是代码评审，Python都属于是先驱。
Python不仅在早期介入到软件开发工具领域中，Spinnaker在持续交付领域也算是新秀，它主要是利用了云技术来搭建持续交付流水线。
在Python对于软件开发工具这几个领域里面，它的后来者看起来都比先驱要出色一些，所以Python自此就在跨界的这条路上越走越远。
3、WEB开发
首先Python尝试的是WEB开发。互联网时代来临，各个编程语言都在发力争抢WEB开发的地盘，Python却显得心不在焉。
Django这门技术可以基于Python去开发一些WEB的网站，还有一些更小巧的比如Flask，Tornado，Pyramid。基于Python开发的WEB网站也有不少，比如的Youtube，Reddit，Pinterest，Dropbox，Douban。
但是Python这门语言本身和其它语言相比，在WEB开发上Python的专注度总是不够，看起来“心不在焉”。
4、科学计算
曾经的科学计算领域，工具有Matlab, Maple, Mathematica,编程语言有Fortran, Pascal。
机器学习流行起来后里面关联的一个技术就是Scikit-learn，是结合了NumPy, SymPy, SciPy，还有可视化技术Matplotlib, Jupyter Notebook等等结合起来的工具，在机器学习领域有非常大的用户群。现在在生产环境当中，在工程领域也在逐渐开始流行起来。
、云计算
在2008年之后，我们进入了云计算的时代。得益于在系统管理工具方方面面的积累，以及Python语言强大的系统集成能力，让Python在云计算领域大放异彩。OpenStack里面主要的开发语言就是Python。
不仅是私有云领域，在公有云领域，像aws-cli, gcloud等等这些公有云希望提供给开发者SDK，或者以命令行方式提供的时候，依然是Python。
6、大数据
尽管Python并不是大数据工具软件的主要开发语言，但却是每一个大数据工具不可忽视的力量。
Pandas是Python作为主要开发语言的一个数据分析工具。在Spark刚刚发布的时候，也带了PySpark这样一个接口。虽然底层实践不一定是以Python为主，但是上层接口一定会有Python的存在。
除了主要的数据分析工具以外，还有流程编排。Airflow可以很好地让我们的工程师可视化地去编辑，让我们更清楚地知道数据是怎样一步一步处理的。这个工具的可用性比较高，可视化效果也更为酷炫。
7、人工智能
在人工智能，尤其是深度学习领域，Python占据主导地位。尽管像OpenCV还有sox这样的工具，它本身底层不一定是以Python来实现的，但真正运用广泛的地方却是以Python接口提供出来的这部分内容。包括我们在做图像识别的时候，即使用的是OpenCV，但实际上大家用的都是Python的OpenCV库。
早期的自然语言处理都是基于斯坦福的NLTK，而在一期的《技术雷达》中我们发现了SpaCy。它是一个希望能用现代化的自然语言处理技术，同时又能支持生产环境的这样一个工具。它的出生就是奔着希望能够让自然语言处理在生产环境领域中使用的。
人工智能火起来的一个原因是因为深度学习火了，深度学习被证明了特别有效。尤其是在数据量特别大的情况下我们去发现里面一些特征的时候要比人工地寻找特征更有效。在深度学习领域几乎没有其它语言可以和Python相提并论。比如的Caffe也是在《技术雷达》里出现了的。TensorFlow是谷歌开源的深度学习框架。Keras是基于Theano和TensorFlow可以做顶层计算图的编排、深度神经网络设计的一个语言，也是基于Python来做的。