应用Python的场景
●网络爬虫/抓取：尽管 rvest 已经让 R 的网络爬虫/抓取变得容易，但 Python 的 beautifulsoup 和 Scrapy 更加成熟、功能更强大，结合django-scrapy我们可以很快的构建一个定制化的爬虫管理系统。
●连接数据库: R 提供了许多连接数据库的选择，但 Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式，一个包就解决了多种数据库连接的问题，且在生产环境中广泛使用。Python由于支持占位符操作，在拼接SQL语句时也更加方便。
●内容管理系统：基于Django，Python可以快速通过ORM建立数据库、后台管理系统，而R中的 Shiny 的鉴权功能暂时还需要付费使用。
●API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API，而R则较为复杂。
应用R的场景
●统计分析: 尽管 Python 里 Scipy、Pandas、statsmodels 提供了一系列统计工具 ，R 本身是专门为统计分析应用建立的，所以拥有更多此类工具。
●互动式图表/面板: 近来 bokeh、plotly、 intuitics 将 Python 的图形功能扩展到了网页浏览器，甚至我们可以用tornado+d3来进一步定制