从顶级金融机构到最小的大数据创业公司，各行各业、各种规模的机构都在使用Python编程语言支撑业务运作。Python作为数据科学编程语言，不仅受顶级大数据公司欢迎，还有众多技术创业企业拥泵。它还位列2016推荐学习的前10种编程语言。

　　世上只有两种编程语言：一种是总是被人骂的，一种是从来没人用的。Python属于前一种，而且日益被用于数学计算、机器学习和多种数据科学应用。除了性能依赖性强和底层的业务外，它能够做其他任何事情。利用Python编程语言的最好选择，就是做数据分析和统计计算。学习面向网络开发的Python，需要程序员掌握像Django这样的多种网络框架协助建设网站；但是学习面向数据科学的Python，则要求数据科学家学习如何使用正则表达式和科学计算库，并掌握数据可视化的概念。由于目的、方向不同，那些不了解Python网络开发的程序员，能很轻松地走上利用Python编程语言做数据科学工作的道路。

　　Python是一个有着23年历史的强大动态编程语言，语言表现力很强。程序员编码完成后，不需要编译器即可运行程序。面向网络开发的Python支持多种编程范式，包括结构化编程（structured programming）、函数式编程（functional programming）和面向对象编程（object-oriented programming, OOP）。Python代码可以很容易地嵌入到许多拥有编程接口的网络应用中。但是，Python更是开发学术研究和科学计算程序的绝佳选择，这些程序要求运行快速、数学计算精确。

　　而面向网络编程的Python，则要求程序员学习多种网络开发框架，这个学习难度比较大，因为现有Python网络开发框架的文档不太容易理解。当然，不容否认的是，要想利用Python开发一个动态网站或网络应用，学习网络框架是必需的。