Python是一个强大的，灵活的，开放的，易于学习的源语言，使用方便，并具有强大的数据操作和分析库。其简单的语法使编程新手很容易学习和掌握，经历过Matlab,，C / C++，java，或Visual Basic，Python提供了一个独特的组合，都能使用编程语言以及使用方便的分析和定量计算。

在过去的十年中，Python已经被用于计算、金融等高度量化的领域，石油和天然气，物理，和信号处理。它已被用于提高航天飞机的设计，从哈勃太空望远镜的图像处理，是实现物理实验导致发现了希格斯玻色子的工具（所谓的“上帝粒子”）。

Python可以做系统运维、云计算开发、图形处理、金融分析、游戏开发、数学处理数据库编程、网络编程、WEB编程、PYMO引擎、黑客编程、爬虫开发、机器学习、人工智能等等。

python为什么如此受欢迎？

同时，Python已经被用于构建大规模可扩展的Web应用程序，像YouTube，并推动谷歌内部基础设施。像迪士尼、索尼和梦工厂公司，卢卡斯ILM都依赖Python协调大规模的集群计算机图形服务器轰动的电影产生的意象。根据TIOBE指数，Python是一个在世界上最流行的编程语言，排名高于Perl，Ruby，和Java。

为什么说Python编程语言也是非常适合做大数据分析的语言之一呢？下面就来为大家分析一下。

首先，Python语言它很容易上手。它融合了R语言快速成熟的数据挖掘能力之外，还有更实际的产品构建能力。Python语言也正在迅速地获得主流人士的拥护。只要你用过Python语言，你会发现它是更直观，并且相比R语言更容易学习。它在计算机语言中的整体趋势也是上升的很快。使其在统计分析上的能力超越了之前的R语言。

Python是行业人员正在转换发展的方向。过去两年里，很明显存在由R向Python转化的趋势”在数据处理中，通常存在规模和技巧的权衡，Python语言作为一个折中出现了。

从对数据分析工作的处理上看，IPython notebook和NumPy可以用于轻量工作的处理，而 Python则是中级规模数据处理的有力工具。丰富的数据交流社区也是 Python的优势，它提供了大量的Python工具包和特性。

据悉美国银行也是利用Python语言开发了新的产品以及基础设施接口。而且也用于处理金融数据。