用户82304108017
可以从几个方面来看：
1、Python是最容易上手的语言之一，对于编程存在恐惧的人，更易于接受
2、更适合快速开发，Python代码相对于其它语言短小，简练，精悍，节省大量的开发时间
3、更适合科学计算，大部分语言计算受精度限制，Python很好的解决精度问题，可以直接表示天文数字，还支持复数等类型
4、无论是AI，软件测试与运维，ERP系统开发等这些强业务的工作，都可以使用Python仅关注问题本身，弱化问题数据类型
5、人生苦短，我用Python。一句足以表明其优势
大猫聊测试
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
Python语言虽然并不是一门“新语言”，作为Web开发领域的传统解决方案之一，在IT行业内也有一定的应用，但是近些年来Python语言确实有非常明显的上升趋势，主要原因是Python语言在大数据和人工智能领域的应用，随着大数据和人工智能技术的不断落地应用，未来Python语言的前景还是非常广阔的。
Python的优点可以总结为三大方面，其一是Python语言是全场景编程语言，在Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域均有应用；其二是Python语言简单易学；其三是Python语言资源整合能力和扩展能力都比较强。
与Java语言主要应用在IT领域不同，Python语言的应用领域明显要更加广阔，很多传统行业领域也在逐渐使用Python语言，比如在金融、统计、教育等领域就有比较多的应用，这也是近些年来Python语言得到快速发展的重要原因。从发展趋势来看，产业互联网时代将是平台化时代，以云计算平台为代表的技术平台将逐渐落地应用，而这些技术平台普遍支持Python语言，这对于Python语言进一步向传统行业领域发展奠定了基础。
虽然Python语言目前的上升趋势比较明显，未来的前景也非常广阔，但是对于要想进入IT行业发展的人来说，要想通过学习Python语言来从事专业开发岗位，还是具有一定困难的，因为目前Python开发岗位往往集中在大数据和人工智能领域，这两个领域的岗位对于从业者的知识结构有比较高的要求。对于基础比较薄弱的人来说，要想从事开发岗位，可以重点考虑学习一下Java语言。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
IT人刘俊明
根据我几年的观察，我感觉Python是被学术圈子出来的人带火的。
Python虽然这么红火，但鄙视的Python的人也很多，但一般绕来绕去也鄙视的点也不是很solid：“用python都是些业余编程的”，“真正的程序员不用python”，“python的built-in还不是C”，等等。
差不多6，7年前在Scipy和Scikit-Learn体系还不是很完整的时候，那个时候要做量化分析，统计计量，人工智能等选择都不是很多，MATLAB就是最好的选择。
而很多在大学里面用惯了MATLAB的人毕业之后，出来到公司，难道公司不买MATLAB，饭碗而从此就没了？
那只能硬着头皮到处找能完成相似工作的语言，有现成的Octave，但其并没成为首选，Octave太过用力地模仿MATLAB，但又有很多细节不同。MATLABer学Octave感觉就跟本来会正宗牛津英式英语的人现在要被迫学印度口音的英语。以至于把Octave学好了，MATLAB写起来会不停地犯错。
R也没成为这批人的首选，因为这群人的技能不仅仅是做统计和计量，还有数值建模，人工智能这些事情需要做呢。
虽然那个时候Python的Scipy ecosystem还不算很好，但总比没有好，也得硬着头皮上。经过好几年这群人也把自己领域的很多技能带入到了Python的各个library里面。这个系统越来越完善，从最开始模仿MATLAB（matplotlib的创始人就说过“我们抄了很多MATLAB内容”），到现在自立门派。
还有一点，六七年前人工智能主要还是在大学等研究机构里面做，一般的公司还没怎么用得上。但现在各种大小公司也开始了做人工智能了，这又狂推了一把Python。本来Scipy已经在逐渐成型，人工智能浪潮一来，更多的人才进入Python圈子。MATLAB除了simulink之外， toolbox都很难和python的package分出高低了。
然后这批人又把Python带回学术圈，现在学术圈的人用了之后都说好，很多教授都开始主动学习Python，并且狂推Jupyter，新一代的学生也都开始Python，而不是MATLAB了。
连Python community都没预料到，竟然community两三年时间就翻了N倍，成为最活跃的语言。
确实，像我们这种业余编程的，目的也不是web development，对python的理解也很浅薄，主要就做做数值建模和计量分析。
但谁让他免费又好用呢？
不一样的程序猿
一个非常好的问题。我是工作多年的Web应用架构师，来回答一下这个问题。欢迎关注我，了解更多IT专业知识。
除了楼上说的多个原因之外，补充一个开发工具的原因，那就是Jupyter Notebook，原名IPython notebook，是一个交互式笔记本，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown，在用Python写AI代码时特别的方便。
正是“工欲善其事，必先利其器”，Jupyter Notebook在Python和AI火起来时互相搭台，共同繁荣。
急速马力快de源码客
Python是一种面向对象且跨平台的计算机程序设计语言。最初被设计用来编写脚本，后来随着功能不断完善，逐渐应用到了大型项目中去。
Python 在网络爬虫、数据分析、AI、机器学习、Web 开发、金融、运维、测试等很多领域都可以运行，这比其他语言更具有优势。
Python不仅入门简单，而且他用有丰富的三方库，他人写的程序也可以封装为第三方库，这使得开发效率大大提高，团队协作更高效。
而最近几年随着AI科技，人工智能，大数据的火热，大量机器学习，算法学习，数据统计应用到Python，也将Python推到了一个新高度，故此大火。
i电脑
Python语言的兴起其实跟三个因素有关。
第一个因素，也是最主要的因素是大数据分析技术的崛起。传统的主流编程语言虽然也可以用来进行大数据分析，但毕竟不如Python便捷。因为Python在大数据分析领域的出色表现，迅速从一个“屌丝”级编程语言转变为主流语言。尤其是大数据分析领域，基本雄霸了一方。
第二个因素，是爬虫技术的发展需要。近年来人们对网络数据的扒取及分析需求越来越旺盛。已经有很多公司或个人从中得到了丰厚的回报。而爬虫程序多数又是用Python写的。所以Python又成了事实上的爬虫程序编写标准语言。
第三个因素，就是上手因素。如果前两个因素全是经济方面的因素的话，这个因素全是技术因素。因为Python独具一格的编程风格，且免去了传统编程语言复杂的符号配对等内容，更容易让小白程序员们快速上手，即便对编程一无所知也可以快速上手。所以收到了社会的钟爱。
基于上述三个主要的原因，Python语言在短短的几年间迅速火起来了。
greatfeather
“人生苦短，我用Python”
“Python除了不会生孩子，无所不能！”
这两话非常形象地说出了Python语言在程序员心目中的地位，需求决定市场。
1、人工智能与机器学习的兴起
近几年，甚至是未来的很多年，人工智能的发展趋势是越来越火，这也就带动了Python，因为掌握了Python便能去做人工智能。下面我们会分析到Python工程师现在的火热程度和薪资水平，已经Python能够运用到哪些行业。
2、教育与考试的推动
最近，Python 的「受欢迎度」就这样直线上升，甚至已经威胁到 Java、C/C++ 多年打下的江山了。Python 方向岗位的招聘人数需求以及薪资均在水涨船高。先来看市场需求，据各大招聘网站数据统计，平均每月招聘人数需求 12331 人， 其中 10 月是招聘旺季，需求最多，高达 20600 人。
3、市场前景的广泛
最近几年以后这个会越来越火
Linux技术交流学习
Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领域，还是希望掌握第一门编程语言，都可以用 Python 来开启无限未来的无限可能！那么，Python语言为什么这么红呢?下边来为大家具体的介绍一下。
1、Python拥有一个健康、活跃、支持度高的社区
很明显，缺少文档和开发人员支持的编程语言发展都不太顺畅。Python没有这些问题。它已经存在了相当长的一段时间，有大量的文档、指南、教程等等。
另外，开发者社区非常活跃。也就是说，任何人需要帮助或支持时，都能及时得到帮助。
2、Python有一些很棒的公司赞助商
公司赞助对编程语言的发展很有帮助。C #有微软，Java有Sun，Facebook使用PHP。谷歌在2006年期间大量使用Python，将它应用在多个平台和应用中。
这为什么重要?因为像谷歌这样的公司希望他们的团队和未来的开发人员使用他们的系统和应用程序，他们就需要提供资源。在这个例子中，谷歌编写了大量的Python指南和教程。它提供越来越多的文档和支持工具，同时也为Python免费打了广告，至少在开发世界中是这样。
3、Python拥有大数据
大数据和云计算方案在企业世界中的应用也是Python扶摇直上的原因。它是数据科学中最流行的语言之一，仅次于R语言。它也被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术。当然，这使得Python非常容易就能用于分析和组织成可用的数据。
4、Python有着令人惊异的库
当你在从事更庞大的项目时，库可以帮助你节省时间，以及缩短最初的开发周期。Python有着非常优秀的一系列库，从科学计算的NumPy和SciPy到网络开发的Django。有一些库有着更明确的核心，像是机器学习应用的scikit-learn和自然语言处理的nltk。
5、Python可靠高效
询问任何Python开发人员——或者任何曾经使用过这门语言的人——他们都会同意它是快速、可靠和高效的。你可以在几乎所有的环境中使用和部署Python应用程序，并且不会随平台变化而产生多少性能损失。同样，因为它是通用的，这也意味着你可以跨多个领域工作，包括但不限于Web开发、桌面应用程序、移动应用程序、硬件等等。
6、Python是容易理解的
对于新手和初学者来说，Python是非常容易学习和使用的。事实上，它是最容易理解的编程语言之一。部分原因是在设计的时候简化了语法和强调了自然语言，你也就能够更快地编写Python代码并执行它。
不管怎么样，对于初学者来说Python是很好的语言
寒江孤舟影
这几年python发展主要是靠机器学习发展的推动。python是非常高级而又简洁的编程语言。可以直接面向数据结构和数学计算编程。而且机器学习相关的第三方库特别全。社区很成熟。
还有一个原因是python很简单容易上手，很适合做系统维护。比shell有更好的表达力。
闲扯编程那点事
对于Python的火，我们可以从正反两方面来分析:
一.好的一面:
1.互联网，大数据，云计算，人工智能等的行业火爆，带来对Python人员的需求增加。
2.岗位需求增加与适合人员相对减少，带来了溢价效应，薪资水涨船高。
二.不好的一面
1.炒作现象严重，特别是一些培训机构宣传，学了Python就拿高薪，其实，这是太理想化的宣传。
2.Python是一个计算机语言的基础技能，还要掌握业务，为人处事等，高薪需要的是综合能力，不是单纯某一门语言可以解决的。
