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简略信息一览：
请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了.
人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。我认为，神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。
网络爬虫：爬虫是进行数据***集的利器，利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度。
数据分析处理 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。
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。很多大规模软件开发***例如Zope，Mnet。
做数据分析必须学R语言的4个理由
为此，你需要掌握数据科学的3个核心技能领域：数据处理，数据可视化和机器学习。在R语言中掌握这些技能将比任何其他语言都容易。数据处理 一般来说，数据科学中80%的工作都是数据处理。
需要的 R语言是S语言的一种开源实现，一种用于数据分析和图形化的编程环境。资深分析师Catherine最近撰文结合自己的实践经验详细介绍了R语言的优点和缺点。Catherine指出，R主要用于做统计工作。
R语言首先，R语言是一门开源的编程语言。大家都知道，开源的≈免费的。所以，大家使用R去做数据分析，不用担心学习费用成本的问题。另外，R还能给大家提供大量可探索的软件包。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言。是数据科学的宠儿，R语言有着简单而明显的吸引力，使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。
Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
数据分析常用哪些编程语言?
所以打击爱可以针对自己的行业和实际情况来做选择，以上列举的只是大致情况。
Perl语言由Larry wall干1986年开发成功。当初的目的主要是在Unix环境下，用于处理面向系统任务而设计的脚本编程语言。
Python与R的区别：虽然R语言更为专业，但Python是为各种用例设计的通用编程语言。
C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。
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