用于数据库的python

⑴ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
更多Python知识请关注Python自学网。

⑵ 如何使用python连接mysql数据库

在 Python 语言环境下我们这样连接数据库。

In [1]: from mysql import connector

In [2]: cnx = connector.connect(host="172.16.192.100",port=3306,user="appuser",password="xxxxxx")

但是连接数据库的背后发生了什么呢？

答案

当我们通过驱动程序（mysql-connector-python,pymysql）连接 MySQL 服务端的时候，就是把连接参数传递给驱动程序，驱动程序再根据参数会发起到 MySQL 服务端的 TCP 连接。当 TCP 连接建立之后驱动程序与服务端之间会按特定的格式和次序交换数据包，数据包的格式和发送次序由MySQL 协议规定。MySQL 协议：https://dev.mysql.com/doc/internals/en/client-server-protocol.html整个连接的过程中 MySQL 服务端与驱动程序之间，按如下的次序发送了这些包。

• MySQL 服务端向客户端发送一个握手包，包里记录了 MySQL-Server 的版本，默认的授权插件，密码盐值（auth-data）。

2. MySQL 客户端发出 ssl 连接请求包（如果有必要的话）。

3. MySQL 客户端发出握手包的响应包，这个包时记录了用户名，密码加密后的串，客户端属性，等等其它信息。

4. MySQL 服务端发出响应包，这个包里记录了登录是否成功，如果没有成功也会给出错误信息。

⑶ Python学哪个数据库

数据库得根据业务需要来选择。
关系型数据库RDB:MySQL,Oracle,DB2,PGSQL等
非关系型数据库NoSQL:Redis,Cassandra,Mongodb等
还有最近比较新的NewSQL

⑷ 有没有利用python开发数据库的案例

在Windows平台上安装mysql模块用于Python开发

用python连接mysql的时候，需要用的安装版本，源码版本容易有错误提示。下边是打包了32与64版本。
MySQL-python-1.2.3.win32-py2.7.exe
MySQL-python-1.2.3.win-amd64-py2.7.exe
实例 1、取得 MYSQL 的版本

# -*- coding: UTF-8 -*-
#安装 MYSQL DB for python
import MySQLdb as mdb
con = None
try:
#连接 mysql 的方法： connect('ip','user','password','dbname')
con = mdb.connect('localhost', 'root','root', 'test');

#所有的查询，都在连接 con 的一个模块 cursor 上面运行的
cur = con.cursor()

#执行一个查询
cur.execute("SELECT VERSION()")
#取得上个查询的结果，是单个结果

data = cur.fetchone()
print "Database version : %s " % data
finally:
if con:
#无论如何，连接记得关闭
con.close()

实例 2、创建一个表并且插入数据

import MySQLdb as mdb
import sys

#将 con 设定为全局连接
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:

#获取连接的 cursor，只有获取了 cursor，我们才能进行各种操作
cur = con.cursor()

#创建一个数据表 writers(id,name)
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS
Writers(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Name VARCHAR(25))")

#以下插入了 5 条数据
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Jack London')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Honore de Balzac')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Lion Feuchtwanger')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Emile Zola')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Truman Capote')")

实例 3、 python 使用 slect 获取 mysql 的数据并遍历

import MySQLdb as mdb
import sys

#连接 mysql，获取连接的对象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:

#仍然是，第一步要获取连接的 cursor 对象，用于执行查询
cur = con.cursor()

#类似于其他语言的 query 函数， execute 是 python 中的执行查询函数
cur.execute("SELECT * FROM Writers")

#使用 fetchall 函数，将结果集（多维元组）存入 rows 里面
rows = cur.fetchall()

#依次遍历结果集，发现每个元素，就是表中的一条记录，用一个元组来显示
for row in rows:
print row

运行结果：

(1L, ‘Jack London')
(2L, ‘Honore de Balzac')
(3L, ‘Lion Feuchtwanger')
(4L, ‘Emile Zola')
(5L, ‘Truman Capote')
上面的代码，用来将所有的结果取出，不过打印的时候是每行一个元祖打印，现在我们使用方法，取出其中的单个数据：

import MySQLdb as mdb
import sys

#获取 mysql 的链接对象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:
#获取执行查询的对象
cur = con.cursor()
#执行那个查询，这里用的是 select 语句
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
#使用 cur.rowcount 获取结果集的条数
numrows = int(cur.rowcount)
#循环 numrows 次，每次取出一行数据
for i in range(numrows):
#每次取出一行，放到 row 中，这是一个元组(id,name)
row = cur.fetchone()
#直接输出两个元素
print row[0], row[1]

运行结果：

1 Jack London
2 Honore de Balzac
3 Lion Feuchtwanger
4 Emile Zola
5 Truman Capote
实例 4、使用字典 cursor 取得结果集（可以使用表字段名字访问值）

import MySQLdb as mdb
import sys
#获得 mysql 查询的链接对象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
#获取连接上的字典 cursor，注意获取的方法，
#每一个 cursor 其实都是 cursor 的子类
cur = con.cursor(mdb.cursors.DictCursor)
#执行语句不变
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
#获取数据方法不变
rows = cur.fetchall()
#遍历数据也不变（比上一个更直接一点）
for row in rows:
#这里，可以使用键值对的方法，由键名字来获取数据
print "%s %s" % (row["Id"], row["Name"])

实例 5、获取单个表的字段名和信息的方法

import MySQLdb as mdb
import sys
#获取数据库的链接对象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
#获取普通的查询 cursor
cur = con.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
rows = cur.fetchall()
#获取连接对象的描述信息
desc = cur.description
print 'cur.description:',desc
#打印表头，就是字段名字
print "%s %3s" % (desc[0][0], desc[1][0])
for row in rows:
#打印结果
print "%2s %3s" % row

运行结果：

cur.description: ((‘Id', 3, 1, 11, 11, 0, 0), (‘Name', 253, 17, 25, 25, 0, 1))
Id Name
1 Jack London
2 Honore de Balzac
3 Lion Feuchtwanger
4 Emile Zola
5 Truman Capote
实例 6、使用 Prepared statements 执行查询（更安全方便）

import MySQLdb as mdb
import sys

con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
cur = con.cursor()
#我们看到，这里可以通过写一个可以组装的 sql 语句来进行
cur.execute("UPDATE Writers SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Guy de Maupasant", "4"))
#使用 cur.rowcount 获取影响了多少行
print "Number of rows updated: %d" % cur.rowcount

结果：
Number of rows updated: 1

实例 7、把图片用二进制存入 MYSQL

有人喜欢把图片存入 MYSQL（这种做法貌似很少吧），我看大部分的程序，图片都是存放在服务器上的文件，数据库中存的只是图片的地址而已，不过 MYSQL 是支持把图片存入数据库的，也相应的有一个专门的字段 BLOB (Binary Large Object)，即较大的二进制对象字段，请看如下程序，注意测试图片自己随便找一个，地址要正确：
首先，在数据库中创建一个表，用于存放图片：

复制代码代码如下:

CREATE TABLE Images(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Data MEDIUMBLOB);

然后运行如下 PYTHON 代码进行：

import MySQLdb as mdb
import sys

try:
#用读文件模式打开图片
fin = open("../web.jpg")
#将文本读入 img 对象中
img = fin.read()
#关闭文件
fin.close()
except IOError, e:
#如果出错，打印错误信息
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])
sys.exit(1)
try:
#链接 mysql，获取对象
conn = mdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',
db='test')
#获取执行 cursor
cursor = conn.cursor()
#直接将数据作为字符串，插入数据库
cursor.execute("INSERT INTO Images SET Data='%s'" %
mdb.escape_string(img))
#提交数据
conn.commit()
#提交之后，再关闭 cursor 和链接
cursor.close()
conn.close()
except mdb.Error, e:
#若出现异常，打印信息
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])
sys.exit(1)

实例 8、从数据库中把图片读出来

import MySQLdb as mdb
import sys

try:
#连接 mysql，获取连接的对象
conn = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
cursor = conn.cursor()
#执行查询该图片字段的 SQL
cursor.execute("SELECT Data FROM Images LIMIT 1")
#使用二进制写文件的方法，打开一个图片文件，若不存在则自动创建
fout = open('image.png','wb')
#直接将数据如文件
fout.write(cursor.fetchone()[0])
#关闭写入的文件
fout.close()
#释放查询数据的资源
cursor.close()
conn.close()
except IOError, e:
#捕获 IO 的异常 ，主要是文件写入会发生错误
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])
sys.exit(1)

实例 9、使用 Transaction 即事务（手动提交，自动回滚）

import MySQLdb as mdb
import sys

try:
#连接 mysql，获取连接的对象
conn = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
cursor = conn.cursor()
#如果某个数据库支持事务，会自动开启
#这里用的是 MYSQL，所以会自动开启事务（若是 MYISM 引擎则不会）
cursor.execute("UPDATE Writers SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Leo Tolstoy", "1"))
cursor.execute("UPDATE Writers SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Boris Pasternak", "2"))
cursor.execute("UPDATE Writer SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Leonid Leonov", "3"))
#事务的特性 1、原子性的手动提交
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
except mdb.Error, e:
#如果出现了错误，那么可以回滚，就是上面的三条语句要么执行，要么都不执行
conn.rollback()
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])

结果：
1、因为不存在 writer 表（ SQL 第三条语句），所以出现错误：Error 1146: Table ‘test.writer' doesn't exist
2、出现错误，出发异常处理， 3 条语句的前两条会自动变成了没有执行，结果不变
3、如果本代码放到一个 MyISAM 引擎表，前两句会执行，第三句不会；如果是 INNDB 引擎，则都不会执行。

⑸ Python中主要使用哪些数据库

Python中常用的数据库有很多,需要根据不同的业务和应用场景来选择合适的数据库,才能使程序更高效.
一般常用的主要有 MySQL, Redis, MangoDB 等数据库
学习这些数据库，可以看黑马程序员视频库的学习视频，有代码、有资料，有PPT，不了解还可以问老师！

⑹ python使用哪种数据库

MySQL

是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。

MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

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应用环境

与其他的大型数据库例如 Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL 自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于 MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。

MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点

它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：

*面向集合存储，易存储对象类型的数据。

mongodb集群参考

*模式自由。

*支持动态查询。

*支持完全索引，包含内部对象。

*支持查询。

*支持复制和故障恢复。

*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。

*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。

*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。

*可通过网络访问。

⑺ python常用的数据库有哪些

主流的关系型数据库：

1. MySQL：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2. SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。

3. Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4. Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time
scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库

Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：

MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

⑻ python是干嘛的

Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Mola-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell
和其他的脚本语言等等。
像 Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
现在 Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。
Python特点
1. 易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2. 易于阅读：Python代码定义得更清晰。
3. 易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4. 一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5. 互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6. 可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。
7.
可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
8. 数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
9. GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
10. 可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

⑼ python如何使用数据库

你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。不同的数据库你需要下载不同的DB API模块，例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据，你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。
DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口 。
Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

⑽ 请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了....

Web开发：最火的Python Web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask，bootle，Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率Web框架)。
网络编程：支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变得非常简单。
爬虫：在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy、Request、BeautifuSoap、urllib等，想爬什么爬什么。
云计算：目前最火的知名的云计算框架是OpenStack，Python现在的火爆，很大一部分就是因为云计算。
人工智能/数据分析：Python是目前公认的人工智能和数据分析领域的首选语言。
自动化运维：问问中国运维人员，运维人员必须会什么语言?十分之九的人会回答Python。
不仅这些，Python还可以做的事情有很多，比如金融分析，Python是金融分析、量化交易领域使用最多的编程语言;科学计算，Python越来越适用于科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
此外，现在很多公司都在使用Python，比如谷歌，Google APP Engine、Google earth、谷歌爬虫等，都在大量使用Python开发;NASA，大量使用Python进行数据分析和运算;YouTube，世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的;Redhat，世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用Python开发的。远不止这些，还有国内的豆瓣、知乎、春雨医生、腾讯、搜狐、网络、阿里等公司都在使用Python完成各种任务。