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自 20 世纪 80 年代末和 90 年代初开发和发布以来，Python在随后的几十年里不断发展壮大，成为一个编程巨兽。Python 被广泛认为是当今使用的三大最流行的编程语言之一（与 Java 和 JavaScript 一起），它支持为全球几乎每个主要行业提供动力的软件和硬件。从传统的 Web 开发到机器学习和 AI等前沿领域，用例无处不在，Python 有望在未来几十年成为技术的基础部分。
Python 最能证明其实用性的领域是金融领域，该语言推动了创新，以数百种不同方式彻底改变了现代商业和投资。该语言的多功能性、为它开发的强大的工具和库套件，以及不断增长的开发人员社区推动它进一步发展，这在很大程度上使该语言成为这样的基石。
然而，也有一些金融业独有的原因使 Python 成为开发运行该行业所需的软件和硬件的流行选择。但为什么Python 在金融领域如此庞大？让我们看看 Python 为金融专业人士提供的一些最流行的用例、优势和工具，以及 Python 承诺在未来继续推动金融发展的一些方式。
是什么让 Python 成为如此流行的编程语言？
如果您不熟悉 Python，或者刚刚开始学习编码，您可能不知道是什么让 Python 从其他新手选项（如 Ruby）中脱颖而出，成为一种适合学习的通用语言。以下是 Python 普遍如此流行的一些原因，而不仅仅是在金融领域：
它是开源的
Python 及其绝大多数可用的支持库和工具都是开源的，并且通常带有灵活的（而且很多时候是免费的！）许可证。
它的解释
参考 CPython 实现是在运行时将 Python 代码转换为可执行字节代码的语言的解释器。
多范式
Python 支持各种编程和实现范例，例如面向对象和命令式、函数式或过程式编程。
多用途
Python 可用于快速、交互式代码开发以及创建大型应用程序。它还可以用于低级系统操作和高级分析任务等。
跨平台适应性
Python 可用于基本操作系统，包括 Windows、Linux 和 Mac OS。Python 广泛用于构建桌面和 Web 应用程序。Python 可以用于最大的集群和最强大的服务器，也可以用于像 Raspberry Pi 这样的小型设备。
动态打字
与大多数其他编译语言相比，Python 中的类型通常是在运行时推断出来的，而不是静态声明的。
缩进意识
与大量其他编程语言相比，Python 使用缩进来标记代码块，而不是圆括号、方括号或分号。
自动垃圾收集
此功能避免了程序员管理内存的需要，从而解决了另一个令人头疼的问题。
为什么 Python 对金融如此有用？
简单性和灵活性
Python 易于编写和部署，使其成为处理金融服务应用程序的理想选择，这些应用程序在大多数情况下非常复杂且数据（因此服务器）密集。Python 的语法简单、清晰，并提高了开发速度，这有助于组织快速构建他们需要的基本软件或将新产品推向市场，领先于竞争对手。同时，它还降低了潜在的错误率，这在为金融等监管严格的行业开发产品时尤为重要。在底线就是一切的行业中，减少责任尤为重要。
可以快速构建 MVP
金融服务行业需要适应性和灵活性来满足不断变化的客户和客户需求，例如定制个性化体验和为产品增值的额外服务。这就是为什么金融机构和金融科技公司需要一种既灵活又可扩展的语言，而这恰好是 Python 的标志之一。通过将 Python 与 Django 等框架配合使用，开发人员可以快速将想法从线框图到最小可行性，以在竞争中保持领先地位，并尽快获得面向客户的软件。然后，在对最小可行产品进行质量检查后，企业可以轻松编辑部分代码或合并新代码以创建用户友好的成品。
Python 工具和库的世界是首屈一指的
如上所述，Python 最大的一般优势之一是用户创建的工具和库的庞大生态系统，这些工具和库可以简化编码并使开发比使用其他语言时更容易和更快。此外，金融科技产品通常需要与第三方集成，并且存在各种 Python 库以使其更容易。Python 的开发速度及其大量的工具和库为希望通过快速发布产品来满足不断变化的消费者需求的组织创造了竞争优势。同样，这一切都与金融科技的速度和效率有关，而 Python 两者兼而有之。
Python 也非常适合金融领域的数据科学领域
虽然数据科学家经常使用专门为此目的设计的专业语言，如 R 或 Matlab，但与它们相关的较高学习曲线可能是更广泛使用的边界。进入 Python，由于其在创建算法和公式方面的简单性和实用性，它在金融行业中更受欢迎。scipy、numpy 或 matplotlib 等工具允许财务教授生成复杂的财务计算并以易于理解的方式显示结果，这非常适合与其他团队，尤其是组织中厌恶技术的成员传播结果。
Python 的分析函数非常适合基于分析的职业
Python 在量化金融领域尤为流行，提供处理和分析大型数据集和大金融数据以进行趋势识别和预测的解决方案。Pandas 等流行的库简化了数据可视化的过程，并支持更复杂的统计计算。同样，得益于 Scikit 或 PyBrain 等库，基于 Python 的解决方案配备了强大的机器学习算法，可协助预测分析，构成现代金融和投资战略的基础。
Python 为新兴的金融科技和加密需求提供工具
上面提到的分析用途还扩展到金融科技的更多现代创新，包括软件方面和加密货币等新兴领域。例如，Python 数据科学生态系统 Anaconda 可以帮助开发人员检索加密货币定价以及分析或可视化财务数据。同样，Python 的机器学习和人工智能功能非常适合股票市场策略和微交易，提供的速度可以帮助金融科技专业人士以现代金融市场的光速步伐跟上竞争对手的步伐。
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