用戶82304108017
可以從幾個方面來看：
1、Python是最容易上手的語言之一，對於編程存在恐懼的人，更易於接受
2、更適合快速開發，Python代碼相對於其它語言短小，簡練，精悍，節省大量的開發時間
3、更適合科學計算，大部分語言計算受精度限制，Python很好的解決精度問題，可以直接表示天文數字，還支持複數等類型
4、無論是AI，軟件測試與運維，ERP系統開發等這些強業務的工作，都可以使用Python僅關注問題本身，弱化問題數據類型
5、人生苦短，我用Python。一句足以表明其優勢
大貓聊測試
作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。
Python語言雖然並不是一門“新語言”，作為Web開發領域的傳統解決方案之一，在IT行業內也有一定的應用，但是近些年來Python語言確實有非常明顯的上升趨勢，主要原因是Python語言在大數據和人工智能領域的應用，隨著大數據和人工智能技術的不斷落地應用，未來Python語言的前景還是非常廣闊的。
Python的優點可以總結為三大方面，其一是Python語言是全場景編程語言，在Web開發、大數據開發、人工智能開發和嵌入式開發等領域均有應用；其二是Python語言簡單易學；其三是Python語言資源整合能力和擴展能力都比較強。
與Java語言主要應用在IT領域不同，Python語言的應用領域明顯要更加廣闊，很多傳統行業領域也在逐漸使用Python語言，比如在金融、統計、教育等領域就有比較多的應用，這也是近些年來Python語言得到快速發展的重要原因。從發展趨勢來看，產業互聯網時代將是平臺化時代，以雲計算平臺為代表的技術平臺將逐漸落地應用，而這些技術平臺普遍支持Python語言，這對於Python語言進一步向傳統行業領域發展奠定了基礎。
雖然Python語言目前的上升趨勢比較明顯，未來的前景也非常廣闊，但是對於要想進入IT行業發展的人來說，要想通過學習Python語言來從事專業開發崗位，還是具有一定困難的，因為目前Python開發崗位往往集中在大數據和人工智能領域，這兩個領域的崗位對於從業者的知識結構有比較高的要求。對於基礎比較薄弱的人來說，要想從事開發崗位，可以重點考慮學習一下Java語言。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
根據我幾年的觀察，我感覺Python是被學術圈子出來的人帶火的。
Python雖然這麼紅火，但鄙視的Python的人也很多，但一般繞來繞去也鄙視的點也不是很solid：“用python都是些業餘編程的”，“真正的程序員不用python”，“python的built-in還不是C”，等等。
差不多6，7年前在Scipy和Scikit-Learn體系還不是很完整的時候，那個時候要做量化分析，統計計量，人工智能等選擇都不是很多，MATLAB就是最好的選擇。
而很多在大學裡面用慣了MATLAB的人畢業之後，出來到公司，難道公司不買MATLAB，飯碗而從此就沒了？
那隻能硬著頭皮到處找能完成相似工作的語言，有現成的Octave，但其並沒成為首選，Octave太過用力地模仿MATLAB，但又有很多細節不同。MATLABer學Octave感覺就跟本來會正宗牛津英式英語的人現在要被迫學印度口音的英語。以至於把Octave學好了，MATLAB寫起來會不停地犯錯。
R也沒成為這批人的首選，因為這群人的技能不僅僅是做統計和計量，還有數值建模，人工智能這些事情需要做呢。
雖然那個時候Python的Scipy ecosystem還不算很好，但總比沒有好，也得硬著頭皮上。經過好幾年這群人也把自己領域的很多技能帶入到了Python的各個library裡面。這個系統越來越完善，從最開始模仿MATLAB（matplotlib的創始人就說過“我們抄了很多MATLAB內容”），到現在自立門派。
還有一點，六七年前人工智能主要還是在大學等研究機構裡面做，一般的公司還沒怎麼用得上。但現在各種大小公司也開始了做人工智能了，這又狂推了一把Python。本來Scipy已經在逐漸成型，人工智能浪潮一來，更多的人才進入Python圈子。MATLAB除了simulink之外， toolbox都很難和python的package分出高低了。
然後這批人又把Python帶回學術圈，現在學術圈的人用了之後都說好，很多教授都開始主動學習Python，並且狂推Jupyter，新一代的學生也都開始Python，而不是MATLAB了。
連Python community都沒預料到，竟然community兩三年時間就翻了N倍，成為最活躍的語言。
確實，像我們這種業餘編程的，目的也不是web development，對python的理解也很淺薄，主要就做做數值建模和計量分析。
但誰讓他免費又好用呢？
不一樣的程序猿
一個非常好的問題。我是工作多年的Web應用架構師，來回答一下這個問題。歡迎關注我，瞭解更多IT專業知識。
除了樓上說的多個原因之外，補充一個開發工具的原因，那就是Jupyter Notebook，原名IPython notebook，是一個交互式筆記本，便於創建和共享程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown，在用Python寫AI代碼時特別的方便。
正是“工欲善其事，必先利其器”，Jupyter Notebook在Python和AI火起來時互相搭臺，共同繁榮。
急速馬力快de源碼客
Python是一種面向對象且跨平臺的計算機程序設計語言。最初被設計用來編寫腳本，後來隨著功能不斷完善，逐漸應用到了大型項目中去。
Python 在網絡爬蟲、數據分析、AI、機器學習、Web 開發、金融、運維、測試等很多領域都可以運行，這比其他語言更具有優勢。
Python不僅入門簡單，而且他用有豐富的三方庫，他人寫的程序也可以封裝為第三方庫，這使得開發效率大大提高，團隊協作更高效。
而最近幾年隨著AI科技，人工智能，大數據的火熱，大量機器學習，算法學習，數據統計應用到Python，也將Python推到了一個新高度，故此大火。
i電腦
Python語言的興起其實跟三個因素有關。
第一個因素，也是最主要的因素是大數據分析技術的崛起。傳統的主流編程語言雖然也可以用來進行大數據分析，但畢竟不如Python便捷。因為Python在大數據分析領域的出色表現，迅速從一個“屌絲”級編程語言轉變為主流語言。尤其是大數據分析領域，基本雄霸了一方。
第二個因素，是爬蟲技術的發展需要。近年來人們對網絡數據的扒取及分析需求越來越旺盛。已經有很多公司或個人從中得到了豐厚的回報。而爬蟲程序多數又是用Python寫的。所以Python又成了事實上的爬蟲程序編寫標準語言。
第三個因素，就是上手因素。如果前兩個因素全是經濟方面的因素的話，這個因素全是技術因素。因為Python獨具一格的編程風格，且免去了傳統編程語言複雜的符號配對等內容，更容易讓小白程序員們快速上手，即便對編程一無所知也可以快速上手。所以收到了社會的鐘愛。
基於上述三個主要的原因，Python語言在短短的幾年間迅速火起來了。
greatfeather
“人生苦短，我用Python”
“Python除了不會生孩子，無所不能！”
這兩話非常形象地說出了Python語言在程序員心目中的地位，需求決定市場。
1、人工智能與機器學習的興起
近幾年，甚至是未來的很多年，人工智能的發展趨勢是越來越火，這也就帶動了Python，因為掌握了Python便能去做人工智能。下面我們會分析到Python工程師現在的火熱程度和薪資水平，已經Python能夠運用到哪些行業。
2、教育與考試的推動
最近，Python 的「受歡迎度」就這樣直線上升，甚至已經威脅到 Java、C/C++ 多年打下的江山了。Python 方向崗位的招聘人數需求以及薪資均在水漲船高。先來看市場需求，據各大招聘網站數據統計，平均每月招聘人數需求 12331 人， 其中 10 月是招聘旺季，需求最多，高達 20600 人。
3、市場前景的廣泛
最近幾年以後這個會越來越火
Linux技術交流學習
Python 是一門新手友好、功能強大、高效靈活的編程語言，學會之後無論是想進入數據分析、人工智能、網站開發這些領域，還是希望掌握第一門編程語言，都可以用 Python 來開啟無限未來的無限可能！那麼，Python語言為什麼這麼紅呢?下邊來為大傢俱體的介紹一下。
1、Python擁有一個健康、活躍、支持度高的社區
很明顯，缺少文檔和開發人員支持的編程語言發展都不太順暢。Python沒有這些問題。它已經存在了相當長的一段時間，有大量的文檔、指南、教程等等。
另外，開發者社區非常活躍。也就是說，任何人需要幫助或支持時，都能及時得到幫助。
2、Python有一些很棒的公司贊助商
公司贊助對編程語言的發展很有幫助。C #有微軟，Java有Sun，Facebook使用PHP。谷歌在2006年期間大量使用Python，將它應用在多個平臺和應用中。
這為什麼重要?因為像谷歌這樣的公司希望他們的團隊和未來的開發人員使用他們的系統和應用程序，他們就需要提供資源。在這個例子中，谷歌編寫了大量的Python指南和教程。它提供越來越多的文檔和支持工具，同時也為Python免費打了廣告，至少在開發世界中是這樣。
3、Python擁有大數據
大數據和雲計算方案在企業世界中的應用也是Python扶搖直上的原因。它是數據科學中最流行的語言之一，僅次於R語言。它也被用於機器學習和人工智能系統以及各種現代技術。當然，這使得Python非常容易就能用於分析和組織成可用的數據。
4、Python有著令人驚異的庫
當你在從事更龐大的項目時，庫可以幫助你節省時間，以及縮短最初的開發週期。Python有著非常優秀的一系列庫，從科學計算的NumPy和SciPy到網絡開發的Django。有一些庫有著更明確的核心，像是機器學習應用的scikit-learn和自然語言處理的nltk。
5、Python可靠高效
詢問任何Python開發人員——或者任何曾經使用過這門語言的人——他們都會同意它是快速、可靠和高效的。你可以在幾乎所有的環境中使用和部署Python應用程序，並且不會隨平臺變化而產生多少性能損失。同樣，因為它是通用的，這也意味著你可以跨多個領域工作，包括但不限於Web開發、桌面應用程序、移動應用程序、硬件等等。
6、Python是容易理解的
對於新手和初學者來說，Python是非常容易學習和使用的。事實上，它是最容易理解的編程語言之一。部分原因是在設計的時候簡化了語法和強調了自然語言，你也就能夠更快地編寫Python代碼並執行它。
不管怎麼樣，對於初學者來說Python是很好的語言
寒江孤舟影
這幾年python發展主要是靠機器學習發展的推動。python是非常高級而又簡潔的編程語言。可以直接面向數據結構和數學計算編程。而且機器學習相關的第三方庫特別全。社區很成熟。
還有一個原因是python很簡單容易上手，很適合做系統維護。比shell有更好的表達力。
閒扯編程那點事
對於Python的火，我們可以從正反兩方面來分析:
一.好的一面:
1.互聯網，大數據，雲計算，人工智能等的行業火爆，帶來對Python人員的需求增加。
2.崗位需求增加與適合人員相對減少，帶來了溢價效應，薪資水漲船高。
二.不好的一面
1.炒作現象嚴重，特別是一些培訓機構宣傳，學了Python就拿高薪，其實，這是太理想化的宣傳。
2.Python是一個計算機語言的基礎技能，還要掌握業務，為人處事等，高薪需要的是綜合能力，不是單純某一門語言可以解決的。
