如今，Python 已經成為一種再主流不過的編程語言了。它天生麗質，易於讀寫，非常實用，從而贏得了廣泛的群眾基礎，被譽為“宇宙最好的編程語言”，被無數程序員熱烈追捧。
在數據科學和 AI 中占據主導地比特；
擁有優質的文檔和豐富的庫，對於科學用途的廣泛編程任務都很有用；
設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展；
開源，而且擁有一個健康、活躍、支持度高的社區。
當Python不再僅僅作為系統管理工具，邁出跨界的第一步時，就再也停不下來，從Web開發到科學計算，從3D建模到人工智能，從嵌入式開發到雲計算和大數據，幾乎每一個角落，都能看到Python的身影。
Python從一開始就是為了提高系統管理效率而開發的。內置的os模塊可以在兼容大部分主流操作系統的情況下，提供基本一致的操作方式，系統管理員的腳本只需要寫一次，就可以運行在不同的操作系統上。借助Python簡潔高效的語法，Python在複雜系統管理任務上的開發效率要遠遠高於Shell，同時執行效率也是遠高於需要不停進程切換的Shell。為了可以使用常用的Linux命令行工具，David Beazley用Python在幾天之內在Windows上開發了一套Linux常用的工具集。
對於複雜的系統管理工作，目前流行的配置管理工具，如Fabric，Ansible，Saltstack等，可以讓運維人員使用幾行命令，讓成百上千臺服務器俯首帖耳。隨著DevOps運動的發展，“基礎設施即代碼”的理念越來越深入人心，借助於molecule或者testinfra這樣的工具，開發者可以像運行單元測試一樣，對基礎設施的配置進行測試。
全世界第一個網站在1989年上線，而萬維網(World Wide Web)在1994年被發明出來。可以說，Python是和互聯網一起長大的。作為動態語言，並且具有更高的抽象層次的Python和Perl，很快就被開發者們發現更適合用於開發網站，並在早期互聯網的興起過程中發揮重要作用。
隨著互聯網的發展，很多以互聯網為生的編程語言被發明出來，比如Java，PHP，Ruby等，逐漸超越了Python和Perl這些前輩。不過Python在Web開發領域仍然占有一席之地。比如著名的一站式Web框架Django，輕巧的Flask，高並發性能的Tornado等。一些著名的網站，也是在Python技術的支持下運行著，比如Youtube、Reddit、Pinterest、Dropbox、豆瓣等。
在Web技術大行其道，Java、PHP等編程語言來勢洶洶之時，Python的注意力卻沒有完全放在Web上面，隨隨便便的就把先發優勢給放棄，轉而搞科學計算去了。
Python在設計之初的一個理念是，盡可能的用英語或者高中代數中約定的錶達方式來編程，所以盡管一開始的應用場景並沒有考慮科學計算，但學術界卻盯上了Python。1995年，一個研究如何讓Python支持高效矩陣運算的小組成立，Python的創始人——Guido van Rossum也在這個小組之中，為了讓Python能夠更好地支持矩陣操作，還專門設計和修改了一些Python語法。就在這一年，Numeric數值計算庫發布，在2006年，Numeric正式改名叫做NumPy。
進入新世紀，圍繞NumPy，更多科學計算相關的工具包被開發出來，比如用於科學計算的SciPy，用於符號計算的SymPy，用於數據分析的Pandas，用於數據可視化的Matplotlib，以及可以實時畫圖的交互式開發環境IPython Notebook等。在Matlab等專業軟件主導整個科學計算領域多年之後，Python用近10年的時間，在學術界贏得了一席之地。而當其他通用編程語言在Web浪潮中厮殺結束，回頭也想要到科學計算中搶一塊領地時，卻發現事情已經變得比當年要難得多了。
在後互聯網時代，雲計算和大數據是被提起最多的兩個概念。互聯網的普及，帶來了信息生產和交換成本的大幅降低，也因此導致了信息大爆炸。為了進一步降低成本，並釋放數據的價值，雲計算和大數據技術應運而生。
提到雲計算，不得不提的就是OpenStack，目前已經成為了事實上的開源私有雲平臺標准。OpenStack選擇Python作為主要開發語言，其最主要的原因，是Python作為膠水語言，可以和操作系統很好的交互，同時集成其他語言編寫的工具庫也很容易，而且Python自身的生態足夠健壯，像分布式任務管理，Web開發等都能夠很好的支撐。出於同樣的原因，目前市場份額最大的公有雲平臺AWS在發布之初就提供Python SDK支持。
大數據技術的興起，讓很多新技術有了露臉的機會。比如Scala、R、Julia這些語言，曾經都是小眾語言，但因為他們在大數據方面的優勢，吸引了大量的開發者。除了這些小眾語言之外，Java和Python算是在傳統強勢編程語言中沒有掉隊的兩個。
Python的不掉隊，要得益於其在科學計算領域的積累，比如Pandas和SciPy，這些曾經用在學術界的工具，在大數據處理中同樣變得重要。因此，像Spark, H2O這樣的大數據處理工具，核心部分並不是Python編寫，但為了滿足工具使用者的需求，都花了巨大精力來開發Python接口。除此之外，完全基於Python的工具，雖然不多，但還是存在，比如Airbnb開發的數據可視化工具superset和任務編排工具airflow。
在程序員圈子裏一提到Python，第一反應就是“上手簡單”。正是由於簡單，每個人都會寫一點，就算不會寫，也可以看懂，因此大家並不以會Python為多麼驕傲的事情。相比Python，程序員們更願意炫耀自己擅長Clojure或者Haskell這樣相對複雜的編程語言。
不過簡單也有簡單的好。正是由於上手簡單，讓Python成為各種仿真模擬軟件首選的腳本語言。比如大名鼎鼎的圖片處理工具GIMP，3D模型制作工具3ds Max，Blender，電影特效工具Houdini, Maya，電影後期合成工具Nuke等等，都以Python作為腳本。
自從AlphaGo戰勝李世乭開始，人工智能就火得一塌糊塗。然而，人工智能並不是什麼新概念，其曆史已經超過了半個世紀。在人工智能領域過去這幾十年的發展中，傳統的主流編程語言明明是Lisp，而後起之秀也是像Prolog這樣的語言。但是當這一波人工智能真正開始流行起來時，人們發現，那些流行的框架和工具，要麼是用Python寫的，比如Theano，要麼是C++寫的，但是Python作為接口語言，比如TensorFlow，Caffe，MxNet等。僅有的非Python框架Torch，在2017年也抵不住壓力，開發了PyTorch。
在算法交易和量化投資領域，Python是最佳選擇之一。
在嵌入式領域，廣受歡迎的程序員玩具樹莓派，選擇Python作為主要編程接口。
在軟件開發管理中，構建工具Scons和事務追蹤工具Trac雖然不算特別流行，但也處於活躍的狀態。
盡管Python的主要應用場景都在命令行，但不代錶其不能做桌面軟件開發，借助於PyQt和Kivy這些圖形庫，Python也可以開發出漂亮的桌面軟件。
借用一句流行語：Python這麼厲害，咋不上天呢?
事實上，NASA確實在使用Python來開發軟件，主要是用於系統集成和衛星、火箭等的測試自動化方面。
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