随着人工智能发展而大火的Python，有着简单易学、速度快、可移植性、解释性、可拓展性、可嵌入性以及丰富的库等特点，使其在数学、大数据分析以及处理金融行业和财务（数据）分析中都有着得天独厚的优势。

首先我们来看看 Python 在金融领域都有哪些用途呢？

1、Python 利用 NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib 等类库，可以进行数据的相关处理。

2、Python 的爬虫可以去抓取金融数据。

如果你是为了以后的工作需要，那么大致需要学习的内容主要是偏在数据处理方向的。在金融领域，目前量化交易也特别的火爆。

此外学习python如果有其他语言经验，一般学习1小时后就可以动手做一些东西了，如果擅长搜索技术文章，基本简单程序都能搞定。这种语言入门还是挺简单的，同时附带大量开源资源。这也是为什么搞学术的人用的较多的原因。那么为什么Python的社会地位如此高？融跃小编经过比对数据得出结论如下：

Python

1、应用范围广：

全栈开发、网络爬虫、数据挖掘、人工智能、Web 开发、系统网络运维、数据分析和计算、图形程序开发等方向不一而足

2、从大公司角度而言：

国内基于Python创业成功的案例不在少数，豆瓣、知乎、果壳，全栈都是 Python，大家对Python自然有信心。并且从这几家公司出来的程序员与 CTO，创业的话一般都会选择Python，雪球定会越滚越大。

3、从小公司角度而言：

现在创业公司越来越多，用Python出项目快，开发成本小，雇佣的员工数量也可以保持在可控范围。

4、从开发者个人角度而言：

计算机语言只是用来达成目（偷懒）的工具，我们只是希望通过简单的输入，让程序替代我们执行一些枯燥繁琐的工作。

（1）提高个人编码效率起码3倍；

（2）各种强大的第三方库，拿来就能用；

（3）语句简洁，小白都能理解。

（4）同样是显示Hello World，Python更近似于自然语言（英语）的表述

现在，用Python的『inside battery』，就可以做到以前需要反复造轮子还做得不是那么好的东西。Python这门语言不仅节约时间，节省成本，减少风险，而且某种程度上还提高了程序员的生活品质；大大解放了程序员的时间，让程序员们“寂寞难耐”的夜晚有了更多的产出。