目前Python主要应用领域 ：
·云计算，典型应用OpenStack
·Web开发，典型Web框架Django
·科学运算、人工智能，典型库NumPy，SciPy，Matplotlib，pandas
·系统运维
·金融,量化交易，⾦融分析，在金融⼯程领域，Python不但在用，且用的最多，⽽且重要性逐年提高。原因:作为动态语⾔言的Python，语⾔言结构清晰简单，库丰富， 成 熟稳定，科学计算和统计分析都很⽜牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅⻓策略回测
·图形GUI
Python是解释型语言
编译和解释的区别是什么？
编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言，并保存成二进制文件，这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行次程序，速度很快。
而解释器则是只在执行程序是，才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行，所有运行速度是不如编译后的程序运行的快的。
这是因为计算机不能 直接认识并执行我们写的语句，他只能认识机器语言（是二进制的形式）
编译型 VS 解释型
编译型
优点: 编译器⼀一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做⼀次，运⾏时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语⾔言环境独立运行。
缺点: 编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境⽣成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执⾏文件。
解释型
优点: 有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运⾏，前提是安装了解释器(虚拟机)。 灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不⽤停机维护。
缺点: 每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语⾔。
python的优缺点
先看优点
1. Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但⼊⻔容易，而且将来深⼊下去，可以编写那些⾮常非常复杂的程序。
2. 开发效率非常高，Python有非常强⼤的第三⽅库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行⽀持，直接下载调⽤后，在基础库的基础上再进行开发，⼤大降低开发周期，避免重复造轮子。
3. ⾼级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
4. 可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上(经过改动 使它能够⼯作在不同平台上)。如果你⼩心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序⽆需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
5. 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序⽤用C或C++编写，然后在你的Python程序中使⽤用它们。
6. 可嵌⼊入性————你可以把Python嵌⼊入你的C/C++程序，从而向你的程序⽤用户提供脚本功能。
再看缺点:
1. 速度慢，Python 的运行速度相⽐C语⾔确实慢很多，跟JAVA相⽐也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使⽤用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度 慢在大多数情况下用户是⽆法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，⽐如 你⽤用C运⼀一个程序花了了0.01s,⽤用Python是0.1s,这样C语直接比Python快了了10倍, 算是⾮常夸张了，但是你是⽆法直接通过⾁眼感知的，因为⼀个正常⼈人所能感知的时 间最⼩小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除⾮你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
2. 代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名⽂形式存放的，不过我不认为这算是⼀个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你⼀开始就不应该用Python来去实现。
3. 线程不能利用多CPU问题，这是Python被⼈人诟病最多的⼀个缺点，GIL即全局解释器锁(Global Interpreter Lock)，是计算机程序设计语言解释器⽤于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执⾏，Python的线程是操作系统的原⽣线程。 在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。⼀个python解释器进程内有一条主线程，以及多条⽤户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁⽌多线程的并行。
当然，python还有一些其他小缺点。（只有最适合！）