上面两篇系列文章介绍了Python语言的基本语法和编程知识，以及Python的核心技能：数据处理和数据挖掘的学习必备书单，并介绍了本人对于Python的学习路径的经验。

下面就是Python语言最有特色的地方，实战应用，正是由于有了这些广泛的应用场景，使得Python用作数据处理脚本语言越来越成为业界主流，应用也越来越广泛了。

本文介绍的学习脉络是：

Python网络应用（爬虫）=》Python自动化=》Python金融分析

上面列举额了几个主要应用领域，这几个领域不但用到了Python强大的数据处理能力，网络处理能力，也充分体现出Python的强大脚本能力，是我们核心要掌握的几个方向。

一、Python网络爬虫

想要进行大数据处理和分析，首先第一步需要进行数据的采集和规整，而数据的来源一部分来自于企业自身体系内的数据归集，或者第三方平台的对接同步，另一部分来源则来自于网络抓取，这是互联网时代获取数据（尤其是广泛异构数据）的重要来源之一。Python由于其简单灵活的脚本语言特性，将担负起这个重任。

1. Python3网络爬虫开发实战 第2版

Python3的最新特性用来进行网络处理，因为通过Python进行网络爬虫编程的模式相对固定，所以通过一两本书进行系统的知识学习了解就足够满足实战。下面再介绍一本：

2. Python网络爬虫权威指南 第2版

O'Reilly的权威指南系列。

二、Python自动化

Python由于其兼具脚本语言和高级语言的特点，特别适合进行通过自动化脚本处理复杂问题。办公自动化就是其重要应用，通过Python实现办公流程的自动化，简化工作人工操作，提高工作效率

‍1. 让工作化繁为简：用Python实现办公自动化

上班的小伙伴尽快学起来吧，难度不大。

下面是更专业些的领域，自动化测试，用于软件测试，互联网应用测试，特别适合于测试工程师和QA工程师来提升能力。

2. Python实现Web UI自动化测试实战

下面一个又涉及到另一个技术领域，就是自动化运维，帮助运维工程师，更好的实现自动化的业务部署，监控，系统维护，是运维工程师必备技能，也是后端技术人员必须要会的，块来学学把。

3. Python自动化运维快速入门

三、Python金融分析

Python数据分析的一个重要应用领域在于金融领域，金融模型分析，证券数据处理，量化计算，都是Python的强项。

1. Python金融大数据分析 第2版

2. 基于Python的金融分析与风险管理（第2版）

3. Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习

这几本都是比较经典和全面的。

关于用Python的数据处理和人工智能学习算法进行量化交易和程序化交易，也是证券领域的一大分支，这个有时间也可以单独整理出来。

Python的书单深入浅出循序渐进的先介绍到这里了。

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