回复内容：
python在网页爬虫、数据挖掘、机器学习和自然语言处理领域的应用情况如何？
Python的快速迭代能力让它收到青睐。按照楼主的问题一个个回答，结合我有限的经验：
1）爬虫Scrapy，简单易用。用rq-queue结合的话很容易构造一个分布式的爬虫。我曾经这样爬下了整个豆瓣的好友关系图。
2）数据挖掘里常用的算法python里都有实现。肖智博提到的scikit learn可谓翘楚。不仅文档清晰，且几乎需要常用的算法均有实现。我们用scikit learn做了一个evemt detection的系统。整个系统用python写成，机器学习部分用python
3）nlp部分不是特别了解。nltk很普遍的被很多大学课程用到。
企业里：
据我所知公司里的使用情况
google：爬虫C++，数据挖掘C++，nlp C++。python用来处理数据。
twitter：所有服务均用java和scala，python用来写快速迭代的工具。比如说做搜索引擎的算法的同事写了一个python客户端用于内部测试搜索质量，我自己用py写好了一个搜索词推荐系统，包括接口，算法和界面，通过测试后改写成java。
一点感想：
py强项在于，其他语言几百句做的事情py可以几十行，帮助开发者专注问题。而且综上各种工具包齐备，没有人会花时间写个svm（还要保证不写错）。但是py有个巨大的缺点，仍然是，慢。有人会说，算法优化才重要，常数优化没必要。但是现实状况是，大家都是在做常数优化，因为假设算法优化得下来，设计阶段就优化好了，这也是为什么在twitter把py译成java的原因。
但是总的来说，即使用py开发完毕再译，也比直接用java来写来测快速得多。
Python在这方面的package非常齐全：
网页爬虫: scrapy（不太清楚）
数据挖掘: numpy, scipy, matplotlib, pandas（头三个是业界标准，第四个模拟R）
机器学习: scikit-learn, libsvm（极好）
自然语言处理: nltk（极好）
既然是要问应用情况的话，这个还是邀请一些业界人士回答比较好。
就自己平时看到的情况看，随着nltk, scikitlearn这些package越来越好，在相应的领域应用情况就越来越好。而且这几年的pycon上面，机器学习，自然语言处理相关的talk越来越多。pandas最近更新非常频繁，然后在2012年的pycon上pandas的作者不但做了talk还做了tutorial。
目前制约python在上述领域大规模应用的瓶颈还是速度，不过随着pypy，cython近期的迅猛发展以及分布式、并行计算相关的包越来越多，python将来是可以在上述领域大展身手的。
补充：如果是爬虫的话，scrapy（
http://scrapy.org/） ，你值得拥有
自然语言处理上nltk的库好用，当然主要还是英文文本用起来比较方便。
爬虫的话Scrapy完全够用了，性能上其实我觉得够用了。
机器学习的话LibSVM支持Python。
海量数据处理的话，豆瓣的Dpark，是Spark的变种实现。
信息检索的话Hypy和Whoosh在性能上并不逊色.
另外还用Matplotlib可以做数据可视化显示。
爬虫：我没用过现有的python爬虫工具，只是之前用python写过简单的爬虫爬有妖气的漫画。无奈有妖气的反爬机制太强大，只能作罢。但是爬虫本身没问题，python写的很快，Beautiful Soup这个网页解析工具很好用，总的代码量很少。
数据挖掘、机器学习：这篇文章（
人工智能和机器学习领域有哪些有趣的开源项目？）里提到的10个项目4个是python的。numpy, scipy, matplotlib三个是python科学计算的基础库。大部分其他的python机器学习库都建立在他们的基础上。比如主题模型Gensim，机器学习工具包scikits.learn，自然语言处理工具包NLTK。数学表达式模拟工具theano。
不过最近在用theano，所以这个可以说多一点。theano能帮助你快速构建机器学习尤其是深度学习模型（你想直接用现有实现好的模型那就不必了）。
theano有自动求导，GPU训练加速等功能，不过对我来说，最好用的还是
自动求导。你定义好模型给定cost function，就能调用函数（grad)自动求导。因为现在尝试构建的模型算是各种神经网络模型的变形组合，数学没学好的孩子表示求导压力很大%>_
但是，缺点也挺明显，最麻烦的是很不好debug，因为构建模型用的都是符号表达式（symbolic），符号表达式本身是无法运行的，根本无法debug！你需要编译，然后在编译的时候指定debug mode或者启用monitor机制，但感觉也不好用啊。。。而且不用GPU速度也慢。。。
自然语言处理（NLP）：NLP算是众多CS研究方向中非常重视实践的了，各种文本处理的杂活非常多。之前前辈都会用perl脚本，但后来基本上都被python替代了，因为python代码可读性强，更加规范，开发效率也高。去年实验室有个博士师兄去NYU读博士后，老板要求他们实验室全体必须都用python。
后来出现NLP工具包NLTK，python基本上就是NLPer第一脚本（甚至是开发）语言了。NLTK配合
《用Python进行自然语言处理》真的是最好的NLP入门实践教程。
学习python是几年前。当时在linux下做个小东西本来只打算写写shell脚本，但后来觉得shell语法实在是太乱了，根本不适合写任何需要维护的东西，所以就学了python，据说google现在的脚本基本上都是python（待求证~）
我觉得python开发效率高（交互式的机制也很赞有木有~），而且和其他语言都能较好的结合。所以作为快速开发和胶水语言都是非常好的选择~
先说这么多，以后想到再来补充~
python的爬虫还是很棒的～
这是我的新浪微博爬虫，欢迎指教～～
毕业设计 – 偏执狂
爬虫:Python原生的urllib其实已经很好用了，异步的请找Scrapy。
数据挖掘：这个没有所谓统一的包，因为数据挖掘这个边界本身就很不清晰。不过我觉得numpy和scipy能涵盖大部分数据挖掘工具包所需要的usage case。大数据方面，Pig提供可以支持Python定义的UDF，Yelp的mrjob可以使用python直接写MapReduce。
机器学习：Scikit Learn是公认的好用，大有成为行业标准的潜力。
NLP：nltk貌似不错。了解不多，就不多说了。
网页抓取：
python网页抓取功能十分强大，众多的标准库，简洁易上手，多种方法均可实现。
用Python做网页抓取与解析入门笔记我曾经做过urllib2+beautifulsoup、Xpath和scrapy三种的。前两个可以借助mongodb数据库能很好地抓取、解析并保存。scrapy能够输出json文件。ps：中文编码比较头疼。
数据挖掘：
Python 是一门适合做数据挖掘的语言吗？机器学习：
推荐一本书《机器学习实战》，非常棒。python代码简单优雅，易于上手，科学计算软件包众多。高效可复用的python是一个不错的选择。
自然语言处理：
NLTK目前已经发展超过十年，拥有超过十万行的代码。但是在中文处理上并没有很完整的发展。推荐《python自然语言处理》。python提供了较多的工具和技术。中文研究真的很少，希望更多的人能够将自己研究的东西放出来给予参考，不像现在搜索一下全是《python自然语言处理》书上的内容。
python的nltk中文使用和学习资料汇总帮你入门提高
python这些年发现迅猛，尤其在数据这一块，强大的软件包，采集（scrapy、pyspider）、分词（jieba）、搜索（whoosh）、数据分析（numpy）、自然语言处理（NLTK）、机器学习（scikit-learn）。不论是Hadoop还是spark都有python的高级接口。因此，python在数据领域的呼声越来越高。另外python在web端也在逐步发力，丰富的web架构，使python的工程性能逐步提升。
google对python使用的比较多，而且python之父也在google,由此可以看出python在网页爬虫，数据挖掘等的地位了。python的优势在于使用方便，可用的库很多，当你打算做一件工作的时候，你会发现，你需要的东西都已经存在，你自己进行组装就可以了，比如做网页爬虫，就可以使用scrapy来完成。
