Python 是一門更注重可讀性和效率的語言，尤其是相較于Java，PHP 以及 C++ 這樣的語言，它與生俱來的優勢讓其在開發者中大受歡迎，下面咱就說說python的優點。

Python 易于學習

對比于其它編程語言，python“更容易一些”,Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python ，你也能讀懂它的代碼。我的經驗是，通過實例來學習和教授 Python 要比采取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法里面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。 它所專注的并非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什么。

它能用少量的代碼構建出很多功能

Python 能帶給所有開發者一種的學習體驗。通過實踐，你可以在較多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲 (而這還是在對編程完全不了解的情況下)。

另外一些讓 Python 成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和性。

Python 多面手

Python 從誕生已經好多年了，從一誕生便受到高度的關注，因為它可以被應用于如今你所能想得到的相當多的軟件開發和操作場景。如：管理本地或者云基礎設施;開發網站;處理一個SQL數據庫;需要為 Hive 或者 Pig 定制一個功能;為自己構建一個小工具;支持面向對象設計的語言等等一切問題python都能幫你完成，簡而言之，將 Python 了解得更加深入一點點，就能讓你具備可以適應范圍更寬泛的工作角色的技能。

Python 擁有較成熟的程序包資源庫之一

一旦你了解了該語言，就可以利用上這個平臺。Python 以 PyPI (讀作 Pie-Pie，可以從這里在線進行了解)為其后盾, 這是一個擁有超過 85,000 個 Python 模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地 Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理，計算機視覺實現，像維度分析這樣的高級數據分析的執行，或者是構建 REST 風格的 web 服務這些問題。

Python 廣泛用于數據科學領域

不管你從事的是什么工作，數據都會是其中的一部分。IT，軟件開發，市場等等。 它們都深度地關乎數據且對于智慧求之若渴。很快數據分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而 Python 在兩個領域都占有重要的地位。Python 緊挨著 R 語言，都是現代數據科學中較常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換并被用來構建起自己的這些分析技能。

Python 是跨平臺且開源的

Python 可以跨平臺運行，并且已經開放源代碼超過20年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做后盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。

Python 很靈活

有一些Python同其它編程語言集成在一起的穩定實現。

CPython, 同 C 集成的版本。

Jython, 同 Java 集成的Python版本。

IronPython, 被設計用來兼容 .Net 和 C#。

PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 寫法。

RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。

本身就有這多優點，恰好趕上人工智能這個大潮，所以越來越多的人認識到python的作用，這回你知道python為什么這么火了吧，說了真么多，你還在等什么?快上船吧?

Python自身的特性

有人預計人工智能將會是下一個風口，而對于人工智能來說，Python又是選編程語言，所以好多人開始學習Python。Python本身就是一門普通編程語言，但是Python通俗易懂的語法，強大庫備受人們追崇。這些優點也讓它有開發效率高，比如我們要開發同一個功能，使用的代碼量比編譯語言少很多。在這個快餐社會中，時間真的還是金錢，如果的你的產品比對手晚上線，那么就有可能錯失良機，所以，Python對于一些迭代的產品的開發十分適合。

并且，Python還可以應用于爬蟲，數據挖掘，大數據分析等領域，未來的就業面十分廣闊，所以說，選擇Python語言是沒什么問題的。