Python簡單易學，入門門檻低，而且可以跨平臺使用，一處編寫處處運行，因此從開發者的視角來說非常高效。
其穩定性和安全性也在大型實際項目上得到了驗證，一些著名的網站或客戶端應用都是用Python來實現的，例如 YouTube，豆瓣，BitTorrent 和 Dropbox等。
Python的應用領域
1. Web開發
Python可以快速創建Web應用，這得益于其強大的基礎庫和豐富的網絡框架，例如著名的Django，Flask，Tonardo，Web.py 等。
通過使用這些Web框架，我們開發Web網站會更加安全與便利，在天下武功唯快不破的時代，何樂而不為呢。
2. 游戲開發
Python也能用來開發互動性的游戲。PySoy可以提供3D引擎，而PyGame則可以提供了開發一款游戲的基本功能和庫支持。例如 Civilization-IV，Disney’s Toontown Online，Vega Strike 等游戲都是通過Python來開發。
在網絡游戲開發中，Python也有很多應用，相比Lua而言，Python 有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯。
3. 機器學習與人工智能
機器學習和人工智能是當下最熱的話題，Python 在人工智能領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面，都是主流的編程語言。原因至少有以下三點：
· 目前世界上優秀的人工智能學習框架，比如 Google 的 TransorFlow(神經網絡框架)、FaceBook 的 PyTorch(神經網絡框架)以及開源社區的 Karas 神經網絡庫等，都是用 Python 實現的;
· 微軟的 CNTK(認知工具包)也完全支持 Python，并且該公司開發的 VS Code，也已經把 Python 作為第一級語言進行支持。
· Python 擅長進行科學計算和數據分析，支持各種數學運算，可以繪制出更高質量的 2D 和 3D 圖像。
如今AI 時代的來臨，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置，已經確定。
4. 科學計算與數據可視化
自1997 年，NASA 就大量使用 Python 進行各種復雜的科學運算，為 Python 積累了豐富的科學運算庫。
并且，和其它解釋型語言(如 shell、js、PHP)相比，Python 在數據分析、可視化方面有相當完善和優秀的庫，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，這可以滿足 Python 開發者高效編寫科學計算程序。
同時基于Matplotlib，Seaborn，又能方便繪制圖形，能讓數據可以更直觀的表現。
5. 桌面軟件
Python可用于桌面應用程序編程。它提供了可用于開發用戶界面的庫，如Tkinter，wxPython和pyQT等，可用于在多個平臺上創建桌面應用程序。
6. 網絡爬蟲
在爬蟲領域，Python非常強大，將網絡一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據采集以及處理。
現在已經有非常成熟的爬蟲工具和框架，如Requests，Scrapy, pySpider等。可以利用它們高效的構建網絡爬蟲，獲取需要的數據。
7. 云計算
Python是從事云計算工作必需掌握的一門編程語言，目前很火的云計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習并進行二次開發，就需要具備Python的技能。
8. 金融分析與量化交易
Python擁有大量的金融計算庫，并且可以提供與C++，Java等語言的接口以實現高效率的分析，成為金融領域快速開發和應用的一種關鍵語言，由于它是開源的，降低了金融計算的成本，而且還通過廣泛的社交網絡提供大量的應用實例，極大的縮短了金融量化分析的學習路徑。
9. 物聯網
Python在嵌入式領域的應用使得Python語言打通了整個物聯網開發體系，從設備、網絡、平臺到分析和應用，整個物聯網開發體系都可以采用Python語言來完成功能開發，在5G通信的推動下，未來Python在物聯網領域的應用前景也非常值得期待。
10. 自動化運維
Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和后端都可以做，同時大數據時代的到來和人工智能的快速發展，自動化運維必將替代人工運維。而Python語言因其強大的第三方程序庫，如Fabric，Ansible和Saltstack等，在系統運維方面有著非常大的優勢。
Python的就業前景
隨著Python的技術的流行，Python為人們的工作與生活上帶來了很多的便捷，因為Python簡單，學起來快，也是不少新手程序員入門的首選語言。新手們比較關心的就是Python的發展前景與方向。本文，就從三個方面，詳細的分析Python的發展前景。
1、從自身特性看Python發展
Python自身強大的優勢決定其不可限量的發展前景。Python作為一種通用語言，幾乎可以用在任何領域和場合，角色幾乎是無限的。Python具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向對象等優點，它的面向對象甚至比java和C#.買粉絲更徹底。
它是一種很靈活的語言，能幫你輕松完成編程工作。強大的類庫支持，使編寫文件處理、正則表達式、網絡連接等程序變得相當容易。能運行在多種計算機平臺和操作系統中，如unix、windows、MacOS、OS/2等等，并可作為一種原型開發語言，加快大型程序的開發速度。
2、從企業應用來看Python發展
Python被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化、數據挖掘等多個行業和領域。一項專業調查顯示，75%的受訪者將Python視為他們的主要開發語言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發語言。將Python作為主要開發語言的開發者數量逐年遞增，這表明Python正在成為越來越多開發者的開發語言選擇。
目前，國內不少大企業都已經使用Python如豆瓣、搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、百度、阿里、淘寶、熱酷、土豆、新浪、果殼等;國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業光魔、紅帽等都在應用Python完成各種各樣的任務。
3、從市場需求與薪資看Python發展
從最新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，并且崗位需求量還在呈現上漲的趨勢。全國Python崗位需求量接近10W個，北京崗位需求量居首位為20890個，占比21.17%;上海Python工程師崗位需求量居第二位為12843個，占比13.02%;其次是深圳、杭州、廣州等一線城市合計占比16.53%，下圖為全國主要城市Python工程師崗位需求量：
Python人才需求逐年增加，從市場整體需求來看，Python在招聘市場上的流行程度也是在逐步上升的，工資水平也是水漲船高。據統計Python平均薪資水平在12K，隨著經驗的提升，薪資也是逐年增長。
目前初級Python工程師薪資待遇就達10-15K，而隨著開發年限的增加，Python開發者薪資呈直線上升的變化趨勢，工作8年的Python薪資攀升至25K左右。
4、Python崗位有哪些呢?
主要的崗位有這些：
Python全棧開發工程師(10k-20K)
Python運維開發工程師(15k-20K)
Python高級開發工程師(15k-30K)
Python大數據工程師(15K-30K)
Python機器學習工程師(15k-30K)
Python架構師(20k-40k)
學習Python的程序員，除去Python開發工程師、Python人工智能工程師、Python自動化測試外，也能夠朝著Python游戲開發工程師、數據分析工程師、Linux運維工程師等方向發展，發展方向較為多元化。
隨著Python的流行，帶動的是它的普及以及市場需求量，所以現在學習Python是個不錯的時機。
Python簡單易學，入門門檻低，而且可以跨平臺使用，一處編寫處處運行，因此從開發者的視角來說非常高效。
其穩定性和安全性也在大型實際項目上得到了驗證，一些著名的網站或客戶端應用都是用Python來實現的，例如 YouTube，豆瓣，BitTorrent 和 Dropbox等。
Python的應用領域
1. Web開發
Python可以快速創建Web應用，這得益于其強大的基礎庫和豐富的網絡框架，例如著名的Django，Flask，Tonardo，Web.py 等。
通過使用這些Web框架，我們開發Web網站會更加安全與便利，在天下武功唯快不破的時代，何樂而不為呢。
2. 游戲開發
Python也能用來開發互動性的游戲。PySoy可以提供3D引擎，而PyGame則可以提供了開發一款游戲的基本功能和庫支持。例如 Civilization-IV，Disney’s Toontown Online，Vega Strike 等游戲都是通過Python來開發。
在網絡游戲開發中，Python也有很多應用，相比Lua而言，Python 有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯。
3. 機器學習與人工智能
機器學習和人工智能是當下最熱的話題，Python 在人工智能領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面，都是主流的編程語言。原因至少有以下三點：
· 目前世界上優秀的人工智能學習框架，比如 Google 的 TransorFlow(神經網絡框架)、FaceBook 的 PyTorch(神經網絡框架)以及開源社區的 Karas 神經網絡庫等，都是用 Python 實現的;
· 微軟的 CNTK(認知工具包)也完全支持 Python，并且該公司開發的 VS Code，也已經把 Python 作為第一級語言進行支持。
· Python 擅長進行科學計算和數據分析，支持各種數學運算，可以繪制出更高質量的 2D 和 3D 圖像。
如今AI 時代的來臨，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置，已經確定。
4. 科學計算與數據可視化
自1997 年，NASA 就大量使用 Python 進行各種復雜的科學運算，為 Python 積累了豐富的科學運算庫。
并且，和其它解釋型語言(如 shell、js、PHP)相比，Python 在數據分析、可視化方面有相當完善和優秀的庫，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，這可以滿足 Python 開發者高效編寫科學計算程序