近兩年，隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，越來越多的人選擇學習編程，而在所有編程語言中，有一種語言一直長期穩(wěn)居前三，它就是Python。Python不僅已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析、人工智能領(lǐng)域必不可少的工具，還被越來越多地公司用于網(wǎng)站搭建。Python方向崗位的薪水也在水漲船高，成為目前最有潛力的編程語言之一。那么為什么會有那么多人選擇Python呢？

python具有超強大的支持能力

python經(jīng)過十多年的發(fā)展，目前能支持的領(lǐng)域非常廣大，按照《python學習手冊》作者的說法，python可以從支持航空航天器系統(tǒng)的開發(fā)到小游戲開發(fā)的幾乎所有的領(lǐng)域。

這是個什么概念呢？簡單點說就是：python是個萬金磚，哪里需要往哪搬！任何系統(tǒng)的開發(fā)都可以用上它！

就舉個最火的人工智能的例子吧！不夸張的說，Python就是學習人工智能的最佳語言。為什么呢？

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。這也是人工智能的必備知識。

機器學習屬于人工智能的一個分支，它是讓機器能具備擺脫對人工指令的依賴，能按照一定的算法開展自主學習的能力，它的出現(xiàn)才真正讓“人工智能”不枉智能二字。

而無論是大數(shù)據(jù)分析，還是機器學習，python都有很強大的支持能力。

也就是說不管是最潮流的還是最有趨勢的領(lǐng)域，Python統(tǒng)統(tǒng)都能搞定，就問你厲不厲害？

由此看來，python代表了適應(yīng)未來的一種趨勢。

Python開發(fā)效率極高

python作為腳本語言，它本身具備了一般腳本語言的諸多優(yōu)點，如：易上手，即寫即能運行，易讀，易維護，應(yīng)用領(lǐng)域廣等。

雖然大多數(shù)網(wǎng)站仍然運行在PHP之上，但許多新的Web應(yīng)用程序正在使用Python來構(gòu)建。如果你打算做任何Web應(yīng)用程序開發(fā)，嘗試Python和Django / Flask 吧。我想你會印象深刻，感覺良好。

Python是通往安全領(lǐng)域的大門

網(wǎng)絡(luò)安全是一個超棒的領(lǐng)域，多金，可以掙得盆滿缽滿。想想看網(wǎng)絡(luò)安全的運營與一個圍繞停尸房和殯儀館設(shè)計的業(yè)務(wù)有許多相似之處。這可能是可怕的，但人們會繼續(xù)死亡；除非我們神奇地找到生命的靈丹妙藥，否則殯儀館商業(yè)機不會停滯。

同樣，從來不缺少網(wǎng)絡(luò)攻擊。甚至有人猜測，下一次世界大戰(zhàn)將在網(wǎng)絡(luò)空間中打得你死我活，而不是通過部隊在真實世界里真槍實彈的開戰(zhàn)。當別人使用Java編寫滲透測試程序，花了幾個小時寫的程序，而你卻分分鐘搞定。這會讓你認識到腳本語言的強大。雖然你可能犧牲一些執(zhí)行速度，但你獲得了更多的靈活性，編寫代碼的設(shè)施，最重要的是， 具有快速實驗的能力。

學習Python=高薪！

在由Indeed.com創(chuàng)建并由codementor.io發(fā)布的開發(fā)人員薪水研究中，發(fā)現(xiàn)Python開發(fā)人員的平均工資是107,000美元：基于這項研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java將讓你賺更多的錢（PHP墊底）。

考慮到移動應(yīng)用程序的貨幣化，也許Swift高居榜首并不奇怪，因為它通常用于開發(fā)iOS和macOS應(yīng)用程序。但Swift下面緊隨其后就是Python和Ruby：前五個中只有兩種腳本語言。雖然Ruby是一種通用編程語言，適用于許多應(yīng)用程序，但是當輪詢一組Ruby開發(fā)人員時，會發(fā)現(xiàn)他們正在使用Ruby進行Web開發(fā)。

Python在另一方面是不同的： 它更多樣化。

不要誤會我，你會毫無疑問地看到許多程序員使用Python進行Web開發(fā)，但你也會看到Python為科學應(yīng)用程序提供動力。我的感覺是，鑒于Python不僅是一種通用的編程語言，而且也是一門科學的編程語言，我們很快就會看到Python在更高的薪水方面接管了Ruby ，掙得更多。

Python是AI和機器學習的未來

Python編程語言目前正在推動科學編程普及，但原來的情況并非總是如此。多年來 ，學者和私人研究人員一直使用MATLAB語言進行科學研究。這一切都開始隨著Python數(shù)值計算引擎（如NumPy和SciPy）的發(fā)布而改變，允許通過單個“import”語句后跟一個函數(shù)調(diào)用來完成復(fù)雜的計算。雖慢但確實，Python開始接管作為計算機科學研究的首選語言。