Python的排名自去年以来一直在人工智能的帮助下稳步上升，现在已经成为第一位。但是前四种语言Python、C、Java和C++都有很大的用户基础，它们的总用户数非常相似。事实上，在Diakopoulos的TH分析中一个公司招聘所需的基本语言，C语言甚至需要在Python之前。
    
     2。快速发展：这应该是每个人都熟悉的。快速发展是开发具有成熟框架和更少代码的网站。Python在网站的前后都有很多成熟的框架，比如django、flask、.、tornado、flask和Django。在中国有很多用Python开发的网站。Douban，扇贝，腾讯，阿里巴巴；
    
     三。测试操作和维护：基于python的测试工具和流程，包括服务器端、客户端、Web、andriod、客户端自动测试、自动性能测试执行、监视和分析、Seenium appium等。
    
     操作和维护专业的学生应该清楚，Linux操作和维护工作中的日常操作包括监视、部署、网络配置、日志分析、安全检测以及其他许多方面，包括所有方面。同时，Python在服务器管理工具、配置管理（saltstack）批量执行（.，saltstack）监控（Zenoss，Nagios插件）虚拟化管理（python-libvirt）进程管理（.or）云计算（open stack）……大多数系统C库都有Python绑定。
    
     4。数据分析：Python有三个工件：NUMPY、SciPy和MatPultLIB。NUMPY的许多底层都是用C语言实现的，所以速度非常快。它可以参加各种数学建模竞赛，完全取代R语言和MATLAB。Spark和Hadoop都具有Python接口，所以使用Python做大数据MapReduce非常简单，加上py对数据库的支持非常好，或者sqlalchemy-like ORM非常强大，而我们有意思的。
    
     云平台分为私有云和公共云。私有云平台，如OpenStack，是由Python编写的。如果不想构建自己的私有云，可以使用公共云，不管是AWS、GCE、Azure、Ali云还是青云，来提供Python SDK。GCE只提供Python SDK和JavaScript SDK，而青云只提供Python SDK。可以看出，所有的云平台都非常重视Python。许多第三方库封装了Hadoop的API接口（Pydoop、HadoPipe等）。
    
     DevOps的中文名字叫开发、自营和维护。在互联网时代，只有快速测试新思想，首先安全可靠地交付业务价值，我们才能保持竞争力。互联网时代是不可或缺的。
    
     自动化施工是很容易的，因为它的应用。如果是Python应用程序，由于setuptools、pip、virtualenv、tox、flake8和其他工具的存在，自动构建非常简单。此外，因为几乎所有Linux系统都内置了Python解释器，所以使用Python的自动化不需要预先安装的软件。
    
     在自动化测试方面，基于Python的机器人框架企业应用程序更喜欢语言无关的自动化测试框架。Cucumber也有很多支持者，Python的Lettuce也可以做同样的事情。性能测试。
    
     自动化配置管理工具，如Chef和Puppet，都是由Ruby开发的，并且它们仍然有很强的发展势头。然而，新生代Ansible和AltaStack都是Python开发，因为它们比前两个设计更轻，并且受到越来越多的开发人员的欢迎，这已经开始给他们的前任造成很大的压力。
    
     在系统监控和测量方面，传统的NAGIOS正在下降。像苏一样的新颖性受到高度赞扬。以云服务形式的新文物已成为创业公司的标准。这些不是通过Python直接实现的，但是Python访问这些工具并不困难。
    
     除了这些工具之外，基于Python的、提供完整DevOps功能的PaaS平台（如Cloudify和Deis）也受到了相当大的关注，尽管还不是气候友好的。
    
     Web爬虫是Python的传统强领域。Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析器beautifulsoup、XML解析器lxml等是最流行的爬虫框架。它们都是可以发挥独特作用的类库。
    
     Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。与R不同，Python本身是一种工程语言。数据科学家可以在产品中直接使用基于Python的算法，这对于大型数据初创企业节省成本非常有帮助。因为数据科学家喜欢Python和R，Spark为两种语言提供了非常好的支持，以便取悦数据科学家。
    
     顺便说一下，还有iPython，它非常有用，iPython笔记本的笔记本文件可以与其他人共享。
    
     正是因为应用程序开发工程师、操作和维护工程师以及数据科学家都喜欢Python，Python才成为大型数据系统的完整堆栈开发语言。
    
     对于开发工程师来说，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力。在Python交互环境中，Python社区一直非常动态地实现导入。Python的软件包的增长速度相对稳定，并且包的质量相对较高。
    
     对于操作工程师来说，Python的最大优势在于，几乎所有的Linux发行版都内置了Python解释器。Shell功能强大，但毕竟语法不够优雅，编写复杂的任务会很痛苦。使用Python而不是Shell执行一些复杂的任务是小菜一碟。为操作和维护人员提供服务。
    
     对于数据科学家来说，Python是简单而强大的。与C+/C++相比，Python可以快速地进行模型验证，而无需在底层进行大量的工作。与Java相比，Python语法简洁，表达能力强。同样的工作只需要三分之一的代码。与Matlab和Octave相比，Python具有更高的工程成熟度。不止一位编程大师说过，Python是最适合麻省理工学院的计算机入门课程，麻省理工学院是大学计算机科学编程课程的语言，因为Python可以教人们如何解决编程中最重要的问题。
    
     顺便说一句，微软宣布对Python在Windows上的编程经验进行了引人注目的改进，包括Visual Studio对Python的支持、对Python在Windows上的C扩展编译的优化等等。
    
     第一类：新手程序员：刚从大学或其他行业毕业，想从事编程开发工作，目前认为Python比较热门，想进入这个行业；
    
     第二类：Linux操作与维护人员：Linux操作与维护以其复杂性和对人事系统掌握知识的能力要求高而著称。然后需要一种编程语言来解决自动化问题。Python操作和维护开发是第一选择。Python操作和维护人员的工资通常高于Linux操作和维护人员。
    
     第三类：数据分析还是人工智能：无论是普通的大数据分析还是普通的财务分析还是科学分析，数据分析在很大程度上都得到了应用。人工智能的一些常见应用也使用了一些Python技术。
    
     类4：在职程序员转向Python开发：通常只关注div+CSS页面技术，很多时候实际上需要与后端开发人员交互。现在很多Java程序都是用Python语言编写的，它们都被Python代码的美观和开发效率所说服。
    
     第五类：其他：一些工程师以前做过很多SEO优化，苦于没有编程，一些程序上的问题，无法解决，只能做简单的页面优化。现在在学习Python之后，你可以写一些查询、排名、自动生成网络地图pr。OSEO，解决SEO的难题。
    
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