Python在深度學(xué)習(xí)和計算機視覺方面有非常強大的支持，如TensorFlow, Keras, OpenCV等。但在GPU利用率和計算速度上可能不如C++或者CUDA等語言。進行大量復(fù)雜的實時圖像處理，Python可能會顯得力不從心。

Python對于生物信息學(xué)有非常好的支持，Biopython等庫很好地處理DNA序列，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等問題。但是，由于Python是解釋型語言，執(zhí)行效率相對較低，可能不適合大規(guī)模的基因數(shù)據(jù)分析。

Python在軟件無線電和數(shù)字信號處理方面有定的用，但相比C++或Matlab，其實時性和性能可能稍弱。Python的安全性不適合于控制關(guān)鍵的硬件設(shè)備，衛(wèi)星通信系統(tǒng)。

Python對于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)有很強的支持，用來對大量的職業(yè)信息進行分析和預(yù)測。但由于Python的交互性較差，可能不如Java或JavaScript更適合做前端界面開發(fā)。