Кратко: web-разработка, data science, автоматизация процессов.
Web-разработка
На python пишут серверную часть приложений. И обычно используют один из двух фреймворков:
- Django - большой фреймворк с кучей готовых приложений, например, там из коробки доступны авторизация, админка и работа с БД. Минусы: больше учить, сложнее прикрутить нетривиальное поведение.
- Flask - легковесный и гибкий фреймворк: меньше готового, но зато можно изменить всё под себя.
Есть и другие фреймворки, например, Tornado, Twisted. Просто Django и Flask - самые популярные.
Почему тут применяется python? Я думаю, из-за лаконичности кода и большого количества библиотек.
Data Science
Python широко применяется в анализе данных и машинном обучении. В первую очередь это связано с итеративностью анализа. Часто нужно быстро проверить несколько гипотез, и проще использовать стиль python.
Представьте, что вам нужно добавить еще один столбец в анализ табличных данных, в компилируемом языке пришлось бы заново собирать программу. И таких изменений происходит очень много во время анализа.
Еще тут опять немаловажную роль играет лаконичность: вы наверно иногда встречали статьи вида "пишем распознавание котиков в 10 строк". Это всё благодаря тому, что в скриптах на python необязательно писать много "лишнего" кода, как в Си-подобных языках.
Кроме того, на python доступно множество библиотек для анализа данных:
- pandas - работа с табличными данными
- matplotlib, seaborn - визуализация данных
- scikit-learn - модели машинного обучения
- gensim - анализ текстов
- tensorflow, pytorch - нейронные сети
и это еще не всё...
Автоматизация процессов
Просто покажу вам оглавление одной книги:
Как видите, можно автоматизировать практически что угодно, связанное с работой за компьютером. Вообще говоря, все это можно делать на любом языке программирования общего назначения, но на python это сделать просто и даже книжки пишут по этому поводу.
Итого три сферы: web-разработка, data science, автоматизация процессов. Какая вам больше нравится?