簡單的分析一下，python語言在2017年突然就火了起來，為什麼？因為python能夠滿足人們的需要唄！一直以簡潔著稱的python可不是概的。簡單做個對比，列印一個九九乘法表python只需要三行程式碼，敢問其他的需要哪個能做到？正是因為簡單易懂，python才進入了程式猿們的眼中。而且python是一個多面手，這麼說，基本上沒有python做不了的專案。前端後端，爬蟲，等等……只有你想不到，沒有python做不到。而且目前聽上去比較牛逼的大資料，人工智慧，區塊鏈，都有python的身影。目前國內的python程式猿可以說基本沒有，真正懂python的人鳳毛麟角。看網上看了一些python的課程，可以說講的亂七八糟，沒有一點邏輯可言，擺明了出點課程掛到網上掙錢。就算是像某某部落格這樣的專業培訓機構，也是為了撈錢，基本上都是講講基本知識，講完了你也未必能編寫出什麼東西。放眼望去，萬物互聯時代即將到來，各種各樣的智慧裝置也會如雨後春筍般的出現。這些裝置的背後都需要大量的資料，大量的程式猿，大量的程式碼做支援，你覺得python會不會成為這裡面的王者？總結一下，python簡單，而且技術已經成熟，有超多的函式庫供人們使用。用最少得程式碼實現更多的功能。目前國內python程式猿少之又少，前景一片大好。

最近，Python程式語言在國內越來越熱，最近的程式語言排行榜已經超越了Java排名第一了，本來在美國這個程式語言就是最火的，應用的非常非常的廣泛。

那麼Python有哪些應用方向呢？

1. 網路爬蟲

網路爬蟲是資料採集的利器，在大資料時代作為資料的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對資料抓取的精準程度和速度，是資料分析師的福祉，透過網路爬蟲，讓老闆再也不用擔心你沒有資料。

2. Python自動化運維

運維工作者對Python的需求很大，尤其是現在越來越講求Devops，對運維人員提出了更高的要求。DevOps不僅需要打通開發運維之間的隔離牆，而且DevOps也需要更多的從應用的全生命週期考慮，實現全生命週期的工具全鏈路打通與自動化、跨團隊的線上協作能力。

3. Python自動化測試

Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關係的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了，而python下也有很多好用的自動化工具，如robotframework等等。

4. Python Web全棧開發

全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師，同時具備前端和後臺能力，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才。

5. 大資料

我們目前正處於大資料時代，Python這門語言在大資料上比Java更加有效率，大資料雖然難學，但是Python可以更好地和大資料對接，並且python下面還有很多好用的大資料框架或工具，如pyspark等等。

6. 深度學習

Python作為深度學習的黃金語言，選擇深度學習作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，而且python下有很多好用的深度學習框架，如Facebook出品的pytorch、Google出品的TensorFlow等。

首先肯定的說，python前景非常好。主要從幾方面來看:

1.python是最近兩年興起的一門程式語言，發展勢頭很猛，而且在大資料和人工智慧方面應用非常廣泛。眾所周知，國家規劃要大力發展人工智慧，因此python的地位越來越重要。

2.因python語言興起時間不長，不像java等語言長期佔據使用前列，有廣大的程式設計師基礎，而python程式設計師相對缺乏，隨著人工智慧的發展，緊缺趨勢不會減少。

3.python程式設計師的待遇也是很高的，現在招聘的演算法工程師工資普遍比一般程式設計師高出很多。而且因為人員緊缺，待遇還在不斷提高。

4.最後說下有沒必要從java轉python，個人認為java目前也是使用最多的一門語言，且功能強大，能解決很多領域問題，如果java已經精通，倒沒必要非得去轉一門語言。當然，如果確實很有興趣，也是可以嘗試，畢竟語言之間是相通的。