几年来python不断扩大市场份额，成为最受欢迎的编程语言之一，现在金融，科技，社会科学和商业等领域都有需要python的地方。
下面，我们重点介绍了一些需要python的行业。
1. 网站开发
Python的一个开发框架Django改变了python的职业前景，在过去Python在Web开发领域并不多。然而，Django已经将Python变成了一个出色的Web开发工具。今天，像国外Pinterest和Instagram这样的大牌网站甚至将其用于后端开发。
2. 数据分析和数据科学
提到Python，就一定会说起来数据分析和可视化，这些方面Python往往是首选语言。例如，SciPy和NumPy，它们都是基于Python的工具，用户使用这些库能够显著提高进行数据分析的效率。不仅如此，python所具备的易用性和可扩展性也是受到众多用户喜爱的原因。
3. 人工智能 （AI） 和机器学习 （ML）
在人工智能和机器学习领域，一些Python库也已经被明确设计用于对大型数据集进行分类和分析，这些库所提供的算法功能是必不可少的。因此，Python被认为是分析与AI相关的数据的标准语言。
4. 金融科技与金融
Python是金融科技行业最流行的语言之一。此外，近几年加密货币和移动银行在许多国家兴起，并且有着不停增长的趋势，所以python在该领域的市场份额也越来越大，有抱负的程序员如果想从事金融科技领域，最好考虑学习Python。
使用 Python 的职业：
在这些行业内外，Python靠着它的多功能性和可读性成为了能够适应许多场合的一种语言。
1. 软件工程师
软件工程师负责创建，测试，调试和启动软件和软件BUG解决方案。软件工程师完成的项目将根据雇主的需求而有所不同，可以包括从开发操作系统和机器人到设计游戏和桌面应用程序的所有内容。Python是软件工程中最流行的语言之一，其各种工具，库和自动化功能使其成为这一职业的可选语言之一。
2. 数据分析师
分析大量数据，识别趋势和模式，并通过清晰简洁的方式传达这些信息，这些都是数据分析师角色所承担的任务。如前所述，Python和相关工具非常适合操作和分析数据，因此数据分析师多多少少都应该学会使用python。
3. 数据科学家
虽然在某些方面与数据分析师的角色相似，但数据科学家的角色更具技术性和研究性。这些专业人员需要利用他们的统计，分析和编程技能来解释大型数据集并得出数据支持的结论，从而为战略决策提供信息。鉴于它在数据分析中的实用性和普遍性，所有数据科学家都应该对Python有一个基本的了解。
4. 应用程序开发人员
与软件工程师角色一样，应用程序开发人员负责编写代码并将其转换为正常运行的程序和应用程序。国外需要的应用程序都开始使用python作为来运行，适当学习python没啥坏处。
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