python这两年的热度，似乎预示着未来是python的江湖了，这有许多原因。那么python这门语言，究竟为什么这么火爆，市面上的信息冗杂，经常看到说python语言简单实用。那么python相较于其他优势有什么真正优点呢?下面详细给大家分析一下。
自从1991出现到现在，python似乎到了最火爆的地位。python有着丰富的第三方库，这些写好的底层库，只要封装好，python调用非常灵活。虽然python是解释性语言，在执行效率比不上编译性语言(c,c++)，但是在开发效率上非常轻便及时，在这个节奏如此快的生活，开发时间成本是非常重要，python是最适合。
python开源也是一个很明显的优势，跨平台的有效性，多目标，垃圾回收(自动的)，代码的简洁性，以及整齐的缩进是python其他的显著的特点。
python在web领域也应用广泛，后台框架django，flask，tornado让人学习起来容易，让开发人员能够协同的工作起来。
在大数据时代，我们常见的有企业提供的：百度指数，微博热搜榜，微信指数
还有就是去年热播的电视剧《我的前半生》，不知道大家注意没有，几位主角供职的其实就是咨询公司，咨询公司就是靠数据来运营的。如果数据市场没有，可以购买，也可以招一名爬虫工程师，专门用来爬取需要的行业数据。
python写爬虫有非常强的优势，抓取网页的接口简洁明了，urllib2库包提供了完整的接口文档，冒然的用urllib2给一个网站发送请求的话，有可能被网站拒绝，我们可以模拟user agent的行为构造合适的请求，以一个合法身份进行请求
抓取页面后，可以用正则表达式，xpath或css选择器进行解析获取有用的内容。python提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够最快，最干净的实现。
在人工智能和数据分析领域，为什么说python成为最适合的语言?
人工智能已经上升到国家发展战略，机器学习和深度学习这些词汇大量的出现在网络流行语中，人脸识别以及自动驾驶已经在现实中开始引用了，某种意义上人工智能好像走在我们的生活了，我们身处在这个不断进步和变化的时代，让人热血澎湃。
机器学习就是基于海量数据进行建模来模拟，这是一门多领域的学科，涉及到概率轮，统计学，算法复杂度理论等多门学科。
python是最适合机器学习的基础语言，其中在机器学习中遇到的高等数学基础知识，线性代数及矩阵等，python都有着更科学的第三方数学库，来进行开发。python也有由谷歌开发的机器学习库tensorflow，这是一套利用数据流图形进行数值计算的开源库。
在数据分析领域python有着强大的科学计算类库，面对海量的数据，python只要调用若干个python库：numpy(存储和处理大型矩阵)，pandas(处理数据的函数和方法)，matplotlib(数据操作、聚合和可视化)和scipy(高效的数学运算)就能为你高效准确解决大量的数据分析难题。