java使用场景
1、用于Web编程
大多数企业都喜欢使用Spring MVC构建Web应用程序的后端，使用Angular或React.js前端框架来构建应用程序的前端。这意味着，Java程序员虽然不需要完全掌握Javascript前端框架的知识，但是需要了解Java代码如何与前端框架进行交互。
最受欢迎的Java后端框架是Apache Struts。与Spring一样，Apache Struts自5年前发布以来，一直在跟随Java的更新步伐，不同的是，Spring MVC只是复杂解决方案的一部分，而Apache Struts可以处理应用程序的多个方面，例如测试或数据访问。
2、数据处理
很多人都认为大数据并不是Java擅长的应用场景，但是CV Compiler的调查结果显示Java在大数据方面的应用正在崛起，甚至CV Compiler认为在数据科学的市场，Java可能会与Python相提并论。
很多企业招聘人员都希望Java应聘者能够熟悉Apache Kafka、Hadoop、Azure以及Spark等与大数据相关的解决方案。
3、微服务
很多经验丰富的开发人员都认为Java是微服务开发的最佳编程语言，Java本身也在积极支持微服务，例如2019年，JakartaEE社区的优先级就是支持微服务。
Java微服务框架也经历了大洗牌，Spring Boot和Spring Cloud进入晚期大众阶段，它们已经成为企业信任的Java微服务开发框架。Helidon和Microprofile进入早期采用者阶段，不过vert.x可能会因为相对利基的市场无法跨过早期采用者阶段。
4、数据库和Web服务器
提到Java在数据库方面的使用场景，相信很多人都会想到目前比较流行的NoSQL数据库Cassandra和MongoDB。而在Web服务器方面，Tomcat和Apache也绝对是领导者的角色。
Python应用场景
Web应用开发
Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的通信。一些Web框架，如Django，TurboGears，web2py，Zope等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。
操作系统管理、服务器运维的自动化脚本
在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和MacOSX都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，比如Ubuntu的Ubiquity安装器，RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器。GentooLinux使用Python来编写它的Portage包管理系统。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包，Python能够访问Windows的COM服务及其它WindowsAPI。使用IronPython，Python程序能够直接调用.NetFramework。一般说来，Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。
科学计算
NumPy，SciPy，Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。
桌面软件
PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速开发桌面应用程序的利器。
服务器软件（网络软件）
Python对于各种网络协议的支持很完善，因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步网络编程和多数标准的网络协议（包含客户端和服务器），并且提供了多种工具，被广泛用于编写高性能的服务器软件。
游戏
很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python，Lua的功能更简单、体积更小；而Python则支持更多的特性和数据类型。
构思实现，产品早期原型和迭代
YouTube、Google、Yahoo！、NASA都在内部大量地使用Python。
Python的应用方向
1.常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2.科学计算
随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3.自动化运维
这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4.云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。
5.WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6.网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7.数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8.人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、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。
python 适合 部署规模小，需要快速开发的应用，比如用于 科学计算的 计算机程序，比如用 程序 进行 化学，物理学，材料科学方面的计算。 而java 适合大规模部署的程序，比如搜索引擎后台，各种流量比较大的网站的后台。从功能上说，这两种几乎一样，一种能开发的功能，另一种也能开发。差别在于同样功能的程序， 开发时间 和机器运行时间不同。python 开发速度快，但是程序在 计算机上运行速度慢，java 相反。用python 开发，人力成本低，但运行成本高，java 相反。所以 选择 程序语言的 目的就是 使总成本 最小化。 可以根据不同应用的特点，选择语言。go 语言，应该是出于 python 和 java 的中间位置
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