Python在金融領域用處還是挺廣泛的。首先是這種語言比較容易學，而且維護成本低。這是一個比較重要的優勢，此外還有一個比較重要的優勢就是Python是開源的，有相當多現成的資源可以呼叫。是一種非常不錯的語言。

除了一些什麼爬蟲，Web程式開發，影象處理等等。

在金融分析和量化交易領域，Python有著廣泛的應用。因為Python的語法，可以非常簡單的就完成金融運算，每一個數學語句都能夠轉變為一行Python程式碼，每一行允許超過10萬的計算量。所以Python精通於計算以及數學和科學當中的排列組合問題。

而且Python有非常多的擴充套件庫，可以大大的簡化程式設計人員的工作量，從而實現非常複雜的計算任務。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，NumPy，也是Python的一個擴充套件，它可以很好地處理數學函式，陣列和矩陣。

當然有用，主要表現在2方面，一個是資料的獲取，一個是資料的處理，下面我簡單介紹一下，感興趣的朋友可以嘗試一下：

針對股票等金融資料的獲取，Python專門提供了一個免費、開源的財經資料介面包—tushare，集成了資料從採集、加工、清洗到儲存的全過程，極大地減輕了金融分析人員的工作量，同時又提供了豐富多樣的資料格式（當然，你也可以基於網路爬蟲自己手動實現，但整個過程比較耗時），下面我簡單介紹一下這個模組的安裝和使用：

1.首先，安裝tushare，這個直接在cmd視窗輸入命令“pip install tushare”即可，如下，程式會自動檢測相關依賴並安裝：

2.安裝完成後，我們就可以直接獲取股票、基金、期貨等金融資料了，這裡官方給出了非常詳細的介面文件，每個函式及其引數都有詳細介紹，非常適合開發者學習和掌握：

針對股票等金融資料的處理，Python提供了非常多的資料處理模組，比較著名、也比較有影響力的就是pandas（前面的tushare就是基於pandas），內建了大量函式和資料型別，可以輕鬆處理各種複雜的資料格式（包括CSV，Excel，Txt，Json等），當然，你也可以基於scipy，numpy進行數學計算，也是非常方便的：

除了基本資料處理，其實針對股票等金融資料的視覺化，Python也可以輕鬆實現，測試程式碼如下，這裡結合matplotlib（pyecharts等模組也可以）對tushare獲取的股票K線資料進行繪圖，整體效果還是非常不錯的：

目前，就分享這2個方面吧，Python對於金融的作用主要表現在資料的獲取和處理，後期複雜一些就是資料的預測，結合各種機器學習模型對資料進行評估，提供輔助決策，網上也有相關資料和教程，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。