自從1991它出現(xiàn)在編程場景中，比于其他編程語言，Python取得了少有的地位。面向對象，容易學習，使用語法，以及由此產生的低維護成本，是Python持續(xù)獲得好評的一部分原因。開源是一個很明顯的優(yōu)勢，跨平臺的有效性，多目標，垃圾回收(自動的)，代碼的簡潔性，以及整齊的縮進是Python其他的顯著的特點。

　　在過去的十年里，隨著自動化技術的出現(xiàn)，科技最終成為杰出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行雇傭一些開發(fā)者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢

　　Python的語法很容易實現(xiàn)那些金融算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。

　　沒有其他語言能像Python這樣適用于數學，Python精通于計算，以及數學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數字，序列和算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。

　　使用更少的人達到相同的結果以及實現(xiàn)其他編程語言不能實現(xiàn)的事，是Python首要的優(yōu)點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業(yè)的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。

　　近年來分析學在數據、網絡、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟件組合起來進行數據收集，數據管理，以及數據分析，得出的結論用作商業(yè)決策，業(yè)務需求分析等等。分析學用于研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數據，安全，數字和軟件分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續(xù)：

　　在這個信息過載的世界，只有那些可以利用解析數據的優(yōu)勢來得出見解的人會獲益。Python對于大數據的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發(fā)的很多工具都是基于Python來約束大數據塊。分析師們會發(fā)現(xiàn)Python并不難學，它是一個強有力的數據管理和業(yè)務支持的媒介。

　　使用單一的語言來處理數據有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那么對你來說，Python應該很簡單。數據分析可以使用Python實現(xiàn)，有足夠的Python庫來支持數據分析。 Pandas是一個很好的數據分析工具，因為它的工具和結構很容易被用戶掌握。對于大數據來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數據科學領域，Python也因為它的“開發(fā)人員友好性”而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。

　　除了Python在數據分析中那些很明顯的優(yōu)點(易學，大量的在線社區(qū)等等)之外，在數據科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基于網絡的分析，是Python在數據分析領域得以廣泛傳播的主要原因。

　　不論是金融衍生品還時大數據分析，Python都發(fā)揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統(tǒng)，軟件工具以及數據流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大數據做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統(tǒng)計分析。據福布斯2016年報道，與歷年相比，Python相關的大數據招聘需求同比上漲96.9%。
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