Python能成為如今的主流程式語言之一不是沒有原因的。其中，最主要的原因大概有以下幾點：

1.適合初學者

Python具有語法簡單、語句清晰的特點，這就讓初學者在學習階段可以把精力集中在程式設計物件和思維方法上。

2.大佬都在用

Google，YouTube，Facebook，IBM，NASA，Yahoo，ACH，和NECH只是技術領域中使用Python的幾個大公司，它們也在不斷招收Python工程師們。

3.應用超廣泛

作為是一種多才多藝的語言，從網站搭建到資料處理再到小工具小遊戲的設計，都能用到Python。

4.人工智慧必備

隨著人工智慧的興起，Python作為一種科學語言的流行程度急劇上升。有許多機器學習庫就是用Python編寫的。

Python很有用，是一門開放程式碼的計算機程式設計語言，具有強大的計算、邏輯思維和分析能力，廣泛應用於科學計算、資料分析、圖形展示等領域，正在發揮著前所未有的作用。

python有用沒用，關鍵看你用在哪裡。不可否認，隨著學習python的人越來越多，python領域的就業競爭也越來越激烈。但我們應該知道，還有很多領域正是適合python發揮作用的地方，但往往被很多人忽略，其中最有價值的一個地方就是金融領域的量化投資。

量化投資是指透過數量化、模型化的方式及計算機程式進行投資並獲取收益的交易方式。量化投資在海外已有30多年的歷史，已佔據市場70%的交易量。相比而言，國內量化投資仍處於剛剛起步的階段，有著非常巨大的發展空間。目前市場對於量化人才處於奇缺狀態，既懂金融交易，又懂計算機程式設計的人員鳳毛麟角，是市場爭搶的物件。

量化投資一直有各類基金在研究，但一直不瘟不火，也沒多少產品推出來，直到2014年後突然火起來，目前面臨前所未有的發展良機。量化投資大致經歷了下面幾個階段：

1、2010年推出股指期貨之前，量化投資體現不出優勢，研究的人很少。

2、2010年--2013年，大盤處於熊市階段，也沒出現多少套利機會，而且這個時候關注資本市場的人也不多，但因為有了對沖手段，一小部分先知先覺的機構開始研究量化投資，在期現套利、股票阿爾法套利等方面應該也賺到些錢。

3、2014年--2015年9月，大盤經歷暴漲暴跌，中間出現過分級基金套利、可轉債套利、ETF套利、期現套利等一大波的套利機會，然後在大盤暴跌的時候有一部分量化對沖基金經受住了回撤的考驗。量化投資在這一階段得到快速的發展。

4、2015年9月--現在，由於市場需求不斷擴大，量化投資面臨前所未有的發展良機。

為什麼用Python做量化

目前Python已經在量化投資領域佔據了主流位置，從資料獲取到策略回測再到交易，覆蓋了整個業務鏈。Python是一門全面與平衡的語言，既能滿足系統應用的開發，又能滿足資料統計分析等計算需求，尤其在資料分析方面，沒有其他語言能像Python這樣既精於計算又能保持極佳的效能。

在重視開發功率和科技不斷開展的背景下，Python逐步得到越來越多的親睞。相比其他語言，python有很大的優勢：

（一）Python 的通用性

Python 的通用性，使它符合各種開發需求，為開發人員提供了許多選擇：Python 可用於體系操作，Web 開發，伺服器管理東西，部署指令碼，科學建模等數之不盡的地方。即便是不相關的其他行業人士，也能很容易用 Python 完結專案。

（二）教育的推進

教育部考試中心於2017年10月11日釋出了“關於全國核算機等級（NCRE）體）系調整”的告訴，決定自2018年3月起，在核算機二級考試加入了“Python語言程式設計”科目。目前部分省資訊科技課程改革方案已經出臺，Python斷定進入省級資訊科技高考， 從2018年起諸多省級資訊科技教材程式設計言語將會從vb更換為Python。

（三）大企業的贊助

2006 年 Python 得到了 Google 的鼎力相助，並且從那以後 Google 的許多渠道和應用都使用了 Python。Google他們為使用Python建立了大量的指南和教程。在開發者的範疇，Google持續貢獻了大量的文件和支援東西，並一直在為Python免費做廣告

（四）大資料的興起和發展

大資料的興起和發展有力的助推Python的發展，而且Python被成功的運用到人工智慧、機器學習等各種高科技中。同時Python在分析和處理資料的過程中非常便捷容易，間接的也解決了大資料的一些問題。

展望未來，在金融科技的落地方向上，量化投資、大資料的Quantamental、精準畫像、自然語言處理等依然會是焦點，勢必吸引越來越多的關注及資源。量化投資和Python這兩個詞是當下的焦點。

在金融領域的量化投資、智慧投顧、信用評級、新聞監控、輿情分析等多個方向上，目前已經大量使用了相關技術和演算法，並且融合的程度在不斷加深。與其他領域相比，金融領域的演算法應用有其自身的特點：一是資訊的來源多、部分資料非結構化；二是在不同的應用場景甚至策略之間，所適用演算法的差異較大，例如投資交易的量化策略、智慧投顧中的使用者畫像、新聞處理中的自然語言處理和大資料，都涉及了不同大類的演算法；三是投資中各個影響因素之間的邏輯關係複雜化和模糊化；此外，很多金融問題不是單目標最佳化的，也不是封閉的資訊集。在這種場合，python都是最適合和最優秀的語言。

選擇要學習的技術和選擇要上的大學一樣重要，如果選錯了，你將來不僅得不到自己喜歡的高薪工作，反而會弄得一堆麻煩。目前我們專欄課程正推出python量化投資應用開發培訓。特聘業界知名專家“量化大橙子”老師主講大橙子老師本碩畢業於北京大學，具有多年量化投資從業和培訓經驗，專注於python應用開發、金融衍生品交易、投資策略開發等領域，從事多項量化投資和金融大資料研究專案，精通python、Java、SAS等程式語言和統計分析工具。透過專欄課程的學習，助您切換人生跑道，早日走上巔峰。

其實Python的功能是非常強大的，Python可以做網路爬蟲、資料分析、日常任務、web前端開發、遊戲開發和網路遊戲後臺等，功能是非常強大的。

和python相關的有多類崗位，就業選擇多樣，有爬蟲開發工程師，技術起點低，而且這一崗位需求多，工作環境輕鬆。也可以做搜尋引擎工程師，薪資持續上漲，還可以做Web全棧開發工程師、人工智慧工程師、大資料分析工程師、Python開發工程師、遊戲開發工程師、Python運維自動化工程師等。

想要學習Python的同學們在學習之前一定要確定好自己的學習方向，這樣明確目標學起來才會達到事半功倍的效果。想要學習Python的同學們建議大家看高淇老師的Python400集（可以在百戰程式設計師或者尚學堂的官網上免費領取資料），跟著老師學習Python入門不是問題，想要學習的同學們抓緊時間行動了！

Python很有用，是一門開放程式碼的計算機程式設計語言，具有強大的計算、邏輯思維和分析能力，廣泛應用於科學計算、資料分析、圖形展示等領域，正在發揮著前所未有的作用。

不存在沒有用了，朋友。

　　學python有什麼用?現在python很流行，需要python程式設計師的公司特別多，人才缺口巨大，是一門發展前景很不錯的語言。因此有想要學習python語言的朋友一定要儘早做決定，參加培訓班可以少走很多彎路，時間就金錢，下面跟大家聊一聊學python的一些作用。

　　網站後端程式設計師：網站的搭建有許多的語言，可以用JAVA,PHP等，而用Python搭建的網站程式，相對起來維護比較容易，需要新增加功能時也容易實現，因此很多的知名網站都在用python來搭建網站，像我們知道的Gmail Youtube Reddit Spotify 知乎、豆瓣等等;

　　自動化運維：自動化，人工智慧是這個社會需要的功能，對於我們日常生活中需要少用到人力的地方，儘量要求減少人力的開始，未來將是自動化運維的爆發期，因此python語言的自動化運維優勢得到了充分的發揮，目前python語言已經多年來霸佔著前三的位置。

　　資料分析師：每個公司都會用到資料分析，未來每個公司都可能需要一個數據分析師，因此資料分析的解決之道python是重點，python可以快速爬取到資料，並且到資料進行分析，能夠節省大量的人力物力成本，並且把人力所不及的資料統計出來，供我們參考。

　　遊戲的開發者：一般是作為遊戲指令碼鑲嵌在遊戲中，這樣做的好處是可以利用遊戲引擎的高效能，又可以受益於指令碼化開發的有點 ，不需要重新編譯，特別方便;

　　python語言的作用還有很多，這裡就沒有一一列舉出來了，我們可以從python語言從業者的薪資來看，目前python從業者的平均薪資都是上萬了，處於高薪職業，而python語言的學習相對來講要求不太高，對於想要學習python語言的朋友來講，一定要選擇一個正規的培訓機構了，想要試聽python課程的朋友，可以私信獲取。

python有用沒用，關鍵看你用在哪裡。不可否認，隨著學習python的人越來越多，python領域的就業競爭也越來越激烈。但我們應該知道，還有很多領域正是適合python發揮作用的地方，但往往被很多人忽略，其中最有價值的一個地方就是金融領域的量化投資。

量化投資是指透過數量化、模型化的方式及計算機程式進行投資並獲取收益的交易方式。量化投資在海外已有30多年的歷史，已佔據市場70%的交易量。相比而言，國內量化投資仍處於剛剛起步的階段，有著非常巨大的發展空間。目前市場對於量化人才處於奇缺狀態，既懂金融交易，又懂計算機程式設計的人員鳳毛麟角，是市場爭搶的物件。

量化投資一直有各類基金在研究，但一直不瘟不火，也沒多少產品推出來，直到2014年後突然火起來，目前面臨前所未有的發展良機。量化投資大致經歷了下面幾個階段：

1、2010年推出股指期貨之前，量化投資體現不出優勢，研究的人很少。

2、2010年--2013年，大盤處於熊市階段，也沒出現多少套利機會，而且這個時候關注資本市場的人也不多，但因為有了對沖手段，一小部分先知先覺的機構開始研究量化投資，在期現套利、股票阿爾法套利等方面應該也賺到些錢。

3、2014年--2015年9月，大盤經歷暴漲暴跌，中間出現過分級基金套利、可轉債套利、ETF套利、期現套利等一大波的套利機會，然後在大盤暴跌的時候有一部分量化對沖基金經受住了回撤的考驗。量化投資在這一階段得到快速的發展。

4、2015年9月--現在，由於市場需求不斷擴大，量化投資面臨前所未有的發展良機。

為什麼用Python做量化

目前Python已經在量化投資領域佔據了主流位置，從資料獲取到策略回測再到交易，覆蓋了整個業務鏈。Python是一門全面與平衡的語言，既能滿足系統應用的開發，又能滿足資料統計分析等計算需求，尤其在資料分析方面，沒有其他語言能像Python這樣既精於計算又能保持極佳的效能。

對於學習資料分析、Python的看法

我在這裡不能潑滅抱有學習Python去做資料分析想法的朋友們的願景和理想，因為它畢竟也是一條路。我不能說有人沒有走出來所以大家就不能去學，或者有人學出來了現在發展的很不錯就可以鼓勵大家去學。

我只是看到了轉行學習Python這種新技術背後所要付出的辛苦和努力，煎熬與堅持，並沒有那麼容易。特別還要考慮到自身的年齡條件，行業的關聯性，個人的性格、以往從業經驗，需要好好做下自己的職業規劃，確定自己適不適合Python資料分析這條路。

如果真的聽了這些宣傳，認為學習Python這個事情只要認真了就一定能成，並且成的人一定是你，有這種想法的我只能說：如果你學成了一定要聯絡我，因為你確實很優秀，學習能力上真的太強，也有付出努力的決心、目標感強、能吃苦並且還有很強的行動力。

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