Python的優勢就是應用方面非常廣，在web領域也非常成熟，可以同Java形成競爭，有很多知名的網際網路公司也是用Python開發，比如知乎，果殼，豆瓣等……。

　　在爬蟲方向，Python的優勢非常明顯，Python做爬蟲模組比較多，需要的程式碼量少，語法乾淨，開發效率快，這些優點是Java不能可以比擬的。著眼資料分析領域，Python有著強大的科學計算類庫。

　　面對海量的資料，Python只要呼叫若干個Python庫：NumPy(儲存和處理大型矩陣)，pandas(處理資料的函式和方法)，matplotlib(資料操作、聚合和視覺化)和scipy(高效的數學運算)就能高效準確地解決大量的資料分析難題，而Java在這些領域是無法和Python進行競爭的。自動化運維方面、機器學習Python優勢都很明顯。

　　但這些並不能證明Python會在短期取代Java，Java在短時間內不會快速衰落，畢竟java在web領域的地位還是非常穩定的。

1、 Python的語法非常簡潔清晰，甚至沒有像其他語言的大括號，分號等特殊符號，是一種極簡主義的設計思想，特色之一是強制用空白符作為語句縮排。

2、 Python上手非常快，可以直接透過命令列互動環境來學習Python程式設計。

3、這也是我最喜歡的了，免費開源 ，Python上所有內容都是免費開源的，開源軟體很豐富。這意味著你不需要花一分錢就可以免費使用Python，學習閱讀它的原始碼、並可能把它的一部分用於自己的軟體中。

4、自動記憶體管理， 如果是C語言或者C++，你都要隨時注意記憶體是否會溢位，有時你記憶體管理給你帶來很大麻煩。程式很容易在這方面出現漏洞，但是在Python中記憶體管理是自動完成的，你可以專注於程式碼本身，而不用理會相對底層的記憶體非配。

5、 可移植性，由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上。如果你小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼你的所有Python程式幾乎無需任何修改就可以在各種平臺上執行。Linux、Windows、OS/2、FreeBSD、Sharp Zaurus、Macintosh、Solaris、VxWorks、PlayStation、、Windows CE...等等

7、面向物件 Python既能面向物件、又支援面向過程。

8、 可擴充套件 Python除了使用Python本身編寫外，還可以混合使用像C語言、Java語言等編寫。

9、 豐富的第三方庫， Python具有本身有豐富而且強大的庫，而且由於Python的開源特性，第三方庫也非常多，例如：在web開發(Django、 web.py 、Tornado )、爬蟲（scrapy）、科學計算（Matplotlib、Scipy）等等

　　隨著人工智慧的普及，Python應用越來越廣泛，前景十分光明。目前企業對於Python開發的人才需求逐日增加，工資水漲船高，學習Python自不必說，前景肯定是非常可觀的。可以選擇專業的學習方式學Python開發，學得更全面，技能提升更快。

　　Python是機器學習和AI的主要開發語言。作為被用於機器學習和人工智慧系統以及各種現代技術的一門語言，Python能夠十分容易地應用於分析和組成可用的資料，這也使它成為資料科學中極為流行的語言之一。而豐富的本機拓展也使Python的優勢得以強化，更適用於機器學習、資料計算和人工智慧領域。

　　而且，作為人工智慧首選的程式語言，Python崛起勢不可擋。作為一門歷史悠久的語言，Python具有程式碼簡短、可讀性強等先天優勢，比R更具有通用性，比C++更靈活，比Java擁有更好的生態系統，可以說Python是一個很全面的語言，尤其是在資料科學、機器學習和AI方面，有著非常出色的表現。

每當提到Python就會想起那句“人生苦短，我用Python”，為什麼這麼說呢？原因是使用Python簡單、直接、方便，使用Python語言可以讓程式設計師有更多的時間去享受生活，也許這正是Python被廣大開發人員接受的重要原因。

目前Python被廣泛應用在Web開發、大資料開發、人工智慧開發（機器學習）、後端開發等領域，隨著近些年大資料和機器學習的廣泛應用，Python語言也得到了快速的發展。

Python在大資料和機器學習領域被廣泛使用的一個重要原因是豐富的庫支援，比如NumPy、Matplotlib、SciPy、Sympy、pandas等庫，有了這些庫支援使得Python在做科學計算、演算法設計、資料分析、資料呈現等方面變得非常便利。

Numpy庫可以高效處理大型的矩陣運算，提供了線性代數、傅立葉變換以及隨機數生成等功能，可以說NumPy是一個比較重要的庫。學習並使用NumPy並不複雜，看一個例子：

Matplotlib庫是一個繪製高質量圖形的庫，透過Matplotlib可以建立資料分析的清晰呈現，通常情況下跟NumPy及其他庫進行結合使用，看一個例子：

SciPy庫主要適用於科學計算，是一個功能豐富的“工具箱”，通常採用SciPy可以處理像積分、最佳化、統計、影象處理等操作，同時SciPy與NumPy結合比較緊密，因為SciPy可以有效計算NumPy矩陣，看一個例子：

Sympy庫是一個數學符號計算庫，能用來處理積分、微分方程等數學操作，Sympy為Python提供了強大的數學計算支援，而程式碼卻比較簡潔，看一個例子：

pandas庫的作用是解決資料分析任務，pandas是基於NumPy建立的，同時pandas提供了大量快速處理資料分析任務的函式，看一個例子：

對於以上庫的學習和使用能夠構建一個比較完善的資料處理知識結構，當然這也需要一個系統的學習過程，最好能結合實際的案例進行深入學習。

一、Python語言的優點

1、作為初學Python的科班出身的小白，Python非常簡單，非常適合人類閱讀。閱讀一個良好的Python程式就感覺像是在讀英語一樣，儘管這個英語的要求非常嚴格!Python的這種虛擬碼本質是它最大的優點之一。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

2、易學。Python雖然是用c語言寫的，但是它擯棄了c中非常複雜的指標，簡化了Python的語法。

3、Python是FLOSS(自由/開放原始碼軟體)之一。簡單地說，你可以自由地釋出這個軟體的複製、閱讀它的原始碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。Python希望看到一個更加優秀的人創造並經常改進。

4、可移植性————由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上(經過改動使它能夠工作在不同平臺上)。如果你小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼你的所有Python程式無需修改就可以在下述任何平臺上面執行。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的Android平臺!

5、在計算機內部，Python直譯器把原始碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並執行。事實上，由於你不再需要擔心如何編譯程式，如何確保連線轉載正確的庫等等，所有這一切使得使用Python更加簡單。由於你只需要把你的Python程式複製到另外一臺計算機上，它就可以工作了，這也使得你的Python程式更加易於移植。

6、Python既支援面向過程的函式程式設計也支援面向物件的抽象程式設計。在面向過程的語言中，程式是由過程或僅僅是可重用程式碼的函式構建起來的。在面向物件的語言中，程式是由資料和功能組合而成的物件構建起來的。與其他主要的語言如C++和Java相比，Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向物件程式設計。

7、可擴充套件性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵程式碼執行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程式用C或C++編寫，然後在你的Python程式中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程式，從而向你的程式使用者提供指令碼功能。

8、豐富的庫。Python標準庫確實很龐大。Python有可定義的第三方庫可以使用。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表示式、文件生成、單元測試、執行緒、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV檔案、密碼系統、GUI(圖形使用者介面)、Tk和其他與系統有關的操作。記住，只要安裝了Python，所有這些功能都是可用的。這被稱作Python的“功能齊全”理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python影象庫等等。

9、Python確實是一種十分精彩又強大的語言。它合理地結合了高效能與使得編寫程式簡單有趣的特色。

10、規範的程式碼。Python採用強制縮排的方式使得程式碼具有極佳的可讀性。

1、Web應用開發

伺服器端程式設計，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等；國外的Google、Dropbox等。

2、系統網路運維

在運維的工作中，有大量重複性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、釋出系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。

3、科學與數字計算

Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物資訊學、物理、建築、地理資訊系統、影象視覺化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

4、人工智慧與機器學習

人工智慧是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什麼呢？因為Python足夠動態、具有足夠效能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是透過Python來實現的。

5、資料分析處理

資料分析處理方面，Python有很完備的生態環境。“大資料”分析中涉及到的分散式計算、資料視覺化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模組可以選擇完成其功能。對於Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對於資料科學家還是對於資料工程師而言都是十分便利的。

6、圖形介面開發

Python可編寫桌面圖形使用者介面，還可以擴充套件微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等,武漢Python行業動態。

種一棵樹最好的時間是10年前，其次是現在！2019年，Python絕對是你不能忽視的一門語言。

避免了很多底層的實現，而讓大型開發變得更加觸手可及。

當學完基本語法後，可以深入學習Python的資料結構，演算法，可以開始自己用框架搭建一個部落格，可以玩玩入門級爬蟲，可以用torch or tf ，etc開始機器學習之路，可以用程式碼完成影象處理，資料視覺化，可以自己寫一個軟體介面，可以寫一個小遊戲，電子鋼琴，等等，能做的還有很多很多。

Python讓開發變得更加容易，這是未來程式語言發展方向的一個標籤，當然Python也存在一些不足之處，比如有時效率可能沒有純C++那麼高，不過對於一個新手而言這些都不是最重要的。

就語言而言，它本身並不重要，思想與設計思路才是開發過程中最為重要的。一個開發者應該熟練掌握多門語言，而至少精通一門語言，我的建議是Python。

1.Python語言簡單易讀，非常適合人類閱讀，只要英語有些功底的，閱讀正常的Python語言是沒有問題的。

2.Python語言語法易學。python雖然是用c語言寫的，但是它除去了c語言中非常複雜的指標，簡化了python的語法，這就對了新手很友好。

3.Python語言擁有豐富的庫，這就能大大加快專案開發的速度，也方便了開發人員，簡化了工作。

4.Python語言可讀性強，它採用強制縮排的方式使得程式碼具有極佳的可讀性。

5.Python語言的可擴充套件性和可嵌入性很強。如果你想你的某一塊程式碼執行的更快或者有核心演算法不想公開，你可以用C或者其他語言編寫，然後用Python來執行。你也可以把Python嵌入到你的C或者C++程式中作為指令碼使用。

6.Python語言程式設計思想靈活，既支援面向過程的函式程式設計也支援面向物件的抽象程式設計。

1.現在都在發展人工智慧，而Python語言在演算法方面有著很強的能力，所以對於人工智慧領域，Python語言有著得天獨厚的優勢。

2.未來也是大資料時代，資料分析是很重要的，Python語言在爬蟲，資料分析方面都是工程師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

最後總結:Python語言的優勢還是很多的，未來發展的空間也很大，題出問題的人也肯定是想學習這門語言，對於以後的發展，Python語言還是很不錯的選擇的。

1、Python是一種指令碼語言，Python語言開發快，語言簡潔，沒那麼多技巧，所以讀起來就非常清楚也非常容易。寫好了就可以直接執行，省去了編譯連結的麻煩，對於需要多動手實踐的初學者而言，也就是少了出錯的機會。

2、Python還有一種互動的方式，如果是一段簡單的小程式，連編輯器都可以省了，直接敲進去就能執行。

3、C/C++可以寫Python的module，標準庫裡就有用C/C++寫的東西，這個跟java的JNI類似。

4、Python提供了非常完善的基礎程式碼庫，覆蓋了網路、檔案、GUI、資料庫、文字等大量內容，被形象地稱作“內建電池（Batteries included）”。用Python開發，許多功能不必從零編寫，直接使用現成的即可。

5、Python的gui一般是用tkinter，就是tk的Python的wrapper。Python沒有像xna那麼方便的工具。

6、Python不是為了網路設計的。Python是1991年有的，WWW是1993年才被CERN開放的。網路程式設計用Python主要是為了開發快。

7、像VS那樣功能強的IDE，有要錢的PyCharm和不要錢的PyDev。PyDev有Eclipse的外掛版本或者是Aptana Studio版本。

8、使用Python寫程式很容易懂，這是很多人的共識。Python是一種面向物件的語言，但它的面向物件卻不象C++那樣強調概念，而是更注重實用。而是用最簡單的方法讓程式設計者能夠感受到面向物件帶來的好處，這正是Python能像Java那樣吸引眾多支持者的原因之一。