『壹』 python是一門新語言嗎為什麼這么火
Python語言誕生時間比較早，但是隨著近幾年人工智慧時代的到來，Python作為人工智慧的首選語言，也就變得更加受歡迎了。
Python是一門高級的編程語言，其語言功能強大、語法簡單、上手容易，具有豐富的庫，同時應用領域廣泛，從業機會多，就業薪資待遇也是水漲船高的。
應用領域包含人工智慧、數據分析、科學運算、web開發、運維、游戲開發、爬蟲等。
『貳』 python能用於做什麼
Python 的實際應用場景有哪些？這里給大家簡單做一個介紹：
Web 應用開發
在因大數據、人工智慧為人所熟知之前，Python 就已經在 Web 開發領域被廣泛使用，產生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 開發框架。得益於其簡潔的語法和動態語言特性，Python 的開發效率很高，因而深受創業團隊的青睞。
一些將 Python 作為主要開發語言的知名互聯網企業/產品：
豆瓣
知乎
果殼網
Quora
Dropbox
由於後台伺服器的通用性，除了狹義的網站之外，很多 App 和游戲的伺服器端也同樣用 Python 實現。
自動化運維
在 Web 開發領域，Python 只是眾多語言選擇之一；但在自動化運維領域，Python 則是必備技能。靈活的功能和豐富的類庫使其成為運維工程師的首選語言。大量自動化運維工具和平台或以 Python 開發，或提供 Python 的配置介面。單從 Linux 內置 Python 這一點來看也足見其在伺服器和運維領域的地位。
因此很多公司雖然核心業務不是使用 Python，但在管理系統、運維等方面也大量使用。比如 Facebook 工程師維護了上千個 Python 項目，包括基礎設施管理、廣告 API 等。
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網路爬蟲
也叫網路蜘蛛，是指從互聯網採集數據的程序腳本。對於很多數據相關公司來說，爬蟲和反爬蟲技術都是其賴以生存的重要保障。盡管很多語言都可以編寫爬蟲，但靈活的 Python 無疑也是當前的首選。基於 Python 的爬蟲框架 Scrapy 也很受歡迎。
這個星球上最大的「爬蟲」公司 -- Google 一直力推 Python，不僅在公司內部大量使用 Python，也為開發社區做了巨大貢獻。就連 Python 之父 Guido van Rossum 也曾在 Google 工作七年。
數據分析
當通過爬蟲獲取了海量數據之後，需要對數據進行清洗、去重、存儲、展示、分析，在這方面 Python 有許多優秀的類庫：NumPy、Pandas、Matplotlib 可以讓你的數據分析工作事半功倍。
科學計算
雖然 Matlab 在科學計算領域有著不可取代的地位，但 Python 作為一門通用的編程語言，可以帶來更廣泛的應用和更豐富的類庫。NumPy、SciPy、BioPython、SunPy 等類庫在生物信息、地理信息、數學、物理、化學、建築等領域發揮著重要作用。
而大名鼎鼎的 NASA 也早已把 Python 作為主要開發語言。
人工智慧
Python 在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
機器學習：Scikit-learn
自然語言處理：NLTK
深度學習：Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet
這些已經占據業內主流的工具要麼是用 Python 開發，要麼也提供了 Python 版本。Python 無疑已成為 AI 領域的必修語言。
膠水語言
Python 簡潔、靈活、通用，幾乎可以在各種場景與各種平台、設備、語言進行連接，因此被稱為膠水語言。有人把它比作小巧而又多功能的瑞士軍刀。除了上面提到的，在其他領域也常常見到 Python 的身影：
金融：大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作為的開發腳本語言
游戲：一些引擎使用 Python 作為開發腳本，比較有名的游戲有《文明》系列、網易的《陰陽師》
桌面應用：雖然不算主流，但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 庫也足以應付一般的桌面程序
『叄』 Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python
首先，已經有大學在教Python
Python屬於新型的一種編程語言。之前和老牌的c和pasical沒法比。也於前幾年的JAVA沒法比。有些大學還是用著舊的教學體系。
現在流行的AI人工智慧技術大部分都是用Python語言編寫的，這大大促進了的Python語言的發展。AI深度學習技術本身的特點決定了其不適合靜態編譯型語言，而Python語言被選作AI技術框架的基礎語言，更多的是源於Python的動態特性及其開發效率高等性能優勢。
先說一下國內的編程語言，或程序設計教學的背景
國內的大學本科 工科類的大多數程序設計課程，是以C語言為基礎的 ，有的課程更直接的寫為C語言程序設計 ，雖然有的名稱為C＋＋ ，並且利用Visual C＋＋的IDE集成環境 ，但對於工科計算機基礎類程序設計語言來講，基本都是C的基礎語法部分 。
國內高校目前對於理工科基礎平台課程中計算機基礎，存在有些傳統類型的課程體系，程序設計一般屬於第二門課程（第一門課程就是傳統的計算機基礎，但由於IT飛速發展，目前大學新生遠不是若干年前沒有見過計算機的生手了，許多學校都採用免修和作為選修課，直接進入程序設計語言的教學階段），理工類突出演算法與數據結構 ，意味著偏重後期的計算與（電子電氣信息類）機器系統介面操作。另外，偏文和管理類的，則開始Visual Basic，甚至幾年前還有Fro Pro偏資料庫的語言編程課程 ，則側重基本的演算法與數據處理的基礎，後期工作主要不是和底層代碼打交道了。
由於本文的主題設計Python語言 ，而該語言基本不是僅僅只專門給計算機專業來准備的 。所以，討論本問題，也不會僅僅限制於計算機專業是否開設的范疇。
基於上述情況，國內高校延用一貫的體系，自1980年代個人計算機大普及開始，工科的Fortran語言／Basic語言，計算機專業（部分信息管理專業）的Pascal，隨後軟硬兼容的C語言。Python語言誕生與會1990年代，最重要的是其開源模式。這個重要的因素，考慮國內軟體獲得使用權非常輕松（版權問題）開源對於同樣可以不計版權使用幾乎所有的編程軟體的情況來說，不會引起過多的關注。而國外則會由於開源而考慮軟體成本（當然教育科研會有相當大的折扣）。
另外一個軟體例子，應該是工科高校1990年代以來作為數學工具而使用的Matlab軟體。至今尚不明白，為什麼這個Matlab軟體還成為許多數學，電子學科本科的一門專業基礎課程（選修課尚可考慮）。
歸納如下：
1 課程體系的因素和調整慣性， Python語言一直沒有廣泛採用。但，由於其全面的功能和與其他語言的資源共享，逐漸會納入課程體系，但個人認為，其主要適合通用演算法與程序設計課程或配合相關工科課程課程設計，而是作為高效的程序設計的語言。C語言（C＋＋）仍然對於計算機、電子信息等 專業課程，不可廢棄。其實，作為學習C語言的，花一周左右時間完全可以從容掌握基本的Python程序設計（當然不包括其廣泛的外部應用，網路編程，GUI之類的）。
由於工作的原因，經常與歐美高校進行課程對接，國外高校，本科生的編程，尤其非計算機專業的，多數給出的編程語言為Python例子，當然Matlab仍然是多數的。
2 軟體的版權或多或少會有一定的影響因素。
『肆』 為什麼python會是現在最好的編程語言之一
易於編程
如果你是一名新手，且讀過Python相關文章，你一定了解這點，Python語言非常容易學習和編程，與C、C#、Javascript和Java等語言相比，Python是一種更直接的語言，基礎知識可以再數小時或數天內掌握。
開源
開源即表示每個人都可以構建和修改它，Python有一個由成千上萬程序員組成的在線社區，Python語言在官網是免費提供的，通過點擊下載鏈接即可完成下載。
GUI編程支持
在用戶訪問你的程序、網站時，首先看到的就是圖形用戶界面(即GUI)，良好的用戶界面可以極大提昇平台的聲譽和用戶數，Python可以使用PyQT5、PyQT4、wxPython等模塊來創建圖形用戶界面。
支持高級語言
意味著對用戶來說非常容易，在編程程序時，不需要回憶機器結構或操作內存，在很多方面的應用中，它的設計理念首先要考慮代碼的可讀性。
可擴展性
在必要時，可以用其他語言編寫 Python 代碼的一部分，例如 C++。Python 可擴展的特性是指 Python 的部分代碼可以用 C 或 C++
來編寫。
可移植性
Python是一種跨平台的編程語言，這意味著建立在Mac
OSX上的Python應用程序可以在Linux操作系統上運行，反之亦然。只需安裝解釋器，Python程序就能在Windows PC上執行。
大型標准庫
包含用於日常編程的一系列模塊，隨Python標准版提供，無需額外安裝。Python包含了正則表達式、單元測試、Web瀏覽器以及其他實用工具。
解釋型語言
Python使用了解釋器，這意味著它的代碼是逐行執行的。不同於C、C++、Java等其他編程語言。這是Python的特性之一，Python的代碼無需編譯，因此更易於調試。Python的源代碼被轉換為位元組碼，是代碼的實例化。
『伍』 Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python
python的地位很高，目前是世界第5大編程語言。。但我覺得大學不教python，其實是正確的。
Python在誕生之初，只是用來在Linux上給Perl和shell做銜接用的「膠水」，而今天已經成為了主流的編程語言，能獲得今天的地位，當然具備諸多優勢。。。比如數學運算相關的各種庫，爬蟲，等等。。。但這都不是導致Python流行的最根本原因。
有沒有比Python運算更強的語言？多得是
有沒有比Python爬蟲效率更高的語言？也不少
所以其實平日里隨口道來的種種優勢，並不是不可替代的。。這些優勢，很多語言都具備。就比如perl，erlang，Julia等語言，其實用來做運算或爬蟲比Python更強，但為什麼這些語言卻流行不起來？
說到底，Python成功的秘訣只有一條，其實就是在功能基本夠用的前提下，比其他語言簡單。而比Python簡單的語言，功能又不夠全面，比如Lua，Javascript，Ruby這些語言比Python更簡單，但往往只適合一兩個領域的工作，而無法面面俱到。
Python可以提供的這些功能，對於非專業程序員來講，已經顯得非常強大了。。但對於專業程序員來說，Python最大的作用，其實也只是用來「偷懶」而已。因為相比JAVA或C#這種工業級的編程語言來講，Python除了入門簡單之外，並無任何優勢可言。而Python的動態語言特性、不利於維護等缺點，成為了限制它邁向深層開發的重大缺陷。
而如果熟練掌握JAVA或C#中的任何一門，想利用閑暇之餘學習一下Python，看幾個案例便可以入門，幾乎不需要專門學習。
如果你並不以成為專業程序員做為目標，那麼以Python為主，是可以的。但若想靠編程養家糊口，靜態語言才是重中之重。
但如果是計算機專業的話，僅僅學Python，似乎就有點對不起「科班出身」的稱號了。。。。學生們花著昂貴的學費，消耗四年光陰，卻只學個Python，豈不是誤人子弟？
就像你若報考攝影專業，老師應該教你使用單反，而不是教你使用手機攝像頭。
『陸』 為什麼這么多人開始學Python
1.Python將納入浙江省高考！從2018年開始，編程（Python語言）正式升級為浙江、山東等地的高考科目，技術科目跟物理、化學等科目並列；
2.Python 將加入全國計算機等級考試！從2018年9月開始，全國計算機二級考試新增「Python語言程序設計」科目；
3.Python納入山東省的小學教材，從小學就開始學編程了；
4.前段時間，網上流傳一組《人工智慧實驗教材》的圖片，照片火起來的原因是教材是為幼兒園的小朋友們設計的！
Python列入小學、初高中必修課程已不是什麼新鮮事了，現在Python又開始「入侵」幼兒園了，有網友調侃道：看來Python將陪你從幼兒園到大學，不會Python將可能成為新時代的「文盲」。
隨著人工智慧和大數據等領域的迅猛發展，各行各業正逐漸被智能機器所取代，為了應對被取代的風險，越來越多的人開始學習編程。最近一年，似乎要開始進入全民Python編程的時代了。
曾有麥肯錫牛人在網上發帖，如果能回答Python的相關問題，將很樂意提供內推。
在剛過去的2018年三大語言榜單中，Python也早就陸續登上了IEEE、PYPL排行榜單之首，在TIOBE也只暫時屈居亞軍。
2018年Python在IEEE Spectrum年度編程語言排行榜的總排行、發展趨勢、就業市場需求、開源領域均年度排行第一。
『柒』 為什麼都學習python的編程語言
從目前市場情況來說，騰訊、網路、阿里、網易、谷歌等大型互聯網公司大量的工作都是用Python開發的，國家政策和IT市場趨勢表明，Python是發展新趨勢，未來會創造更大的價值。
Python在信息收集、數據分析、開發、自動化運維等方面的應用，均有非常不錯的表現。
尤其是對於從事金融、財務、市場運營、設計、策劃、銷售、HR、創業者等與數據有密切聯系的人，在學習和工作中每天需要收集很多的數據，學習Python可以讓你的工作更簡單。
利用Python信息收集、數據分析等，通過Python可以抓取某個領域的數據並進行整理分析;通過Python可以抓取用戶瀏覽信息，掌握用戶數據進行制定運營策略;用Python可以快速收集各種各樣的素材、圖片，讓工作更加高效。
『捌』 為什麼python是人工智慧時代第一語言現在學就業前景如何
Python不止是人工智慧領域的霸主，在網路爬蟲領域的地位應該也是無可撼動的。另外還有自動化測試、運維、pythonweb等等。Pyhton流行的主要原因我總結了以下幾點：
python語言優雅簡單學習成本相對較低，可以快速的將概念轉變為實現。這是大家最初選擇的原因。
python的大量支持庫，使得我們用很少的代碼就可以實現很強大的功能，而無需重復造輪子。當然大量的支持庫也得益於語言本身的優雅簡單所帶來的大量支持者
用的人多了自然就流行了
另外還有幾個語言也是比較流行的。比如R、Scala都是專門為機器學習而生的。
就業前景總的來說還是非常好的：
單論人工智慧領域的話，薪資待遇是非常高的。不過門檻相對較高、需求量目前並不是那麼大。
網路爬蟲、Pythonweb也有不小的需求量。薪資待遇相對人工智慧的話還是有差距的
自動化測試、運維也有大量的需求。不過本人沒有做過。應該都是作為輔助技能而存在的。
以上就是我對python的理解，希望能幫到你