Python是真的火，还是炒得火？
你好，老修来分享一下你问题
我们分两部分来看一下，看Python的排名和这门语言能干嘛？
TIOBE编程语言排行榜，它是编程语言流行趋势的一个指标，每月都会更新，我们看一下这个月的官方排行：
这里我们可以看到排世界前五的语言是：JAVA、C语言、Python、C++、C#。那Python排行第三，有的榜是第一，它很早之前的排行是前五之后，因为未来的AI/人工智能，大数据、爬虫带动了它，主要是因为Python有强大的库，这是其中的原因之一，还有就是这门语言基本上可以说是全方位的，我们来看一下，到底能干嘛？
那从以上图，我们可以了解到，由基础的语法会了以后，它可以从事9大块：数据处理，数据库，前端开发，自动化测试，后端开发，自动化运维，爬虫，数据可视频化，人工智能；
那这样我们就知道，它到底是真火，还是炒的？
Python 是真的火。但是，可能不是你理解的火。
很多python培训机构说，python可以给你带来多少多少就业上的竞争，这自然是很有道理，但是却有些偏颇。
1、python已经是一个技能，不偏重于职业或者职位
在技术岗位，会使用python，会带来非常多的方便，这个方便本身，不是因为python本身，而是python背后的大量的数据处理和分析的库。通过python来驾驭那些原来遥不可及的工具和技能。
2、python将知识很完美的表现出来
python是一种语言，背后是知识，专业知识，所以，python的强大，在于你对知识的驾驭能力的强大。
3、只会python语言本身，python一点也不火。
python几十年来，最近才火，并不是python语言火，是python嫁接的知识工具，app火。
正确认识，火火的python，才能知道如何更好的学习python。真对python语言的培训是没有必要的，但是针对python的专业方面的培训，是必须的。
我在头条每天都发一条python每日一学，多多交流哦。
谢邀！大数据之眸前来回答。笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位，说到编程语言中的Python，不得不先放一张TIOBE图，Python目前稳居前三（截至2020年4月），单靠炒作是决定火不到这个地步的，下面来逐一分析。
Python优势
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代码定义的更清晰。
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。
Python使用场景
一、网络爬虫
做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
二、网站开发
那开发网站需要用到哪些知识呢？
1、python基础，2、html、css的基础知识，3、数据库基础知识。上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
三、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
四、自动化运维
Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
总结
Python的优势与实际落地场景非常之多，这绝对不是单单靠炒就可以火起来的，但是我们也要正确面对他的劣势，就是特殊语法较多，对于高定制性以及大型项目来讲有相当大的劣势，所以面对Python就是要将其用在正确的道路上，当然如果Python能够克服劣势，那成为全明星的语言指日可待。
笔者已在大数据领域多年，也常年在今日头条中分享大数据相关知识与实战经验，欢迎大数据爱好者一同探讨。头条号：大数据之眸
看到这个问题，我也想发表一点自己的意见。
按说Python语言从上世纪90年代初诞生到现在算起来已有近30个年头了，按年龄算起来跟一直最流行的Java语言差不多，说实话一直以来它的性能方面可能没有C++和Java表现那么优秀，但是它相比较起前两者来说简单易学而且功能更加全面，有人甚至称其为胶水语言，因为它能通过混编使用很多流行语言的类库。所以一直以来拥有一大批爱好者。说到它火，其实还是近两年的事，先看一下过去一年世界范围内对于编程语言的热度排行榜前20的情况。
可以看到Python的热度过去的2018年蹿升了5.5个百分点，超越了一直以来的霸主Java坐上头把交椅。5.5个百分点的蹿升，这应该不是一般的火。
那么它是炒作的吗？我们来看看原因到底是什么让它的热度能够如此快速的飙升。
首先，还是目前技术大趋势为主要推手，我们都知道今年技术界最热门的方向就是机器学习、数据挖掘、人工智能等，而这些技术都属于交叉性的技术方向，它需要融合多个领域甚至多个技术栈的内容来综合处理，所以Python语言作为一种简单便捷还具备融合功能的语言成了它们的首先，我们可以看到像Spark，TensorFlow很多主流的大数据和人工智能框架都支持Python语言。
其次，近年来以Unix/Linux核心技术延展而出现的容器技术以及云计算技术的发展，让我们使用普通商用机群组就可以替代过去的小型服务器，应用程序的部署和管理方面Unix/Linux技术栈成为主流，而他们的Shell脚本成为运维管理利器，而我们知道Python语言创立之初在设计上就兼具了Shell和C语言的优点，这样Python越来越成为云服务自动化运维管理应用开发的主流语言之一。
第三，重点要说一下大数据和数据分析这方面的应用，Python在分布式计算处理数据集、数据可视化展示、以及数据仓库操作等方面都有极大的灵活性和便利性，最重要的是它易于上手，对于一些非计算机专业背景的领域专业人员很容易学习。
第四，不得不说Python一直长期独霸的一个细分领域网络爬虫，由于大数据和人工智能都需要获取数据，所以网络爬虫成为很多公司获取巨量公共数据的主要手段，在此基础上诞生的搜索，数据分析营销，实时预测等等，让网络爬虫成为必备，这也让python成了很多公司采用的爬虫语言。
最后，由于Python语言是一门解释性语言，兼具C和Shell脚本的优点，让它在针对硬件编程方面拥有很多优势，像MicroPython已经成为物联网IoT编程的主流语言。
所以，我们可以看出Python的火不是炒作，而是真的其广泛的应用推动的。因为未来技术发展方向上是大数据，人工智能，物联网而它在这几个方面都能够被广泛的应用。
是真的火。
有几个值得同学关注的应用领域：
一是爬虫，目前在爬虫应用中，python是可以称得上是首选语言，在爬虫方面，爬虫有非常多很优秀的库，无论是http请求，网页解析，还是成熟框架，python语言都有巨大的优势。
二是数据分析，python和R可以说是数据分析的左膀右臂，目前来看，借助于完整的生态，python更具优势，也会被越来越多的人作为数据分析的主力语言。python数据分析在当数据可以直接读取到内存的时候，无论效率还是灵活性，都是极其优秀的。
三是python在自动化办公、服务器监控等方面也是最好的选择。
四是深度学习和机器学习方面，python是当之无愧的第一语言，比如最流行的深度学习框架，都选择python作为首选的api语言，像是tensorflow,pytorch等。
另外，得益于python简洁的语法，python也是编程入门的推荐入门语言。
越来越多人关注python、学习python也就不奇怪了。
如何把Linux的性能调整到最佳状态？
Linux调优有以下几个方面：关闭后台不必要的守护进程；关闭图形桌面；根据要求修改Linux的内核参数；对CPU参数进行修改以完成对CPU的优化；根据测试修改内存参数以完成对内存的优化；对文件系统以及IO的优化等等，但是具体还要看你的业务，同样的优化方法对不同的业务可能效果不一样的，要多测试，找到符合你服务器的优化方法。
Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备，自学顺序是怎样的？
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首先从一个IT从业人员的角度来阐述Python爬虫和数据分析的位置。
Python爬虫严格的说并非是一个研究方向，在很多企业中也不会针对性的设定“Python爬虫工程师”这个岗位。爬虫，更加偏向于在大数据技术中的一个辅助工具，例如，你是做NLP的，你需要很多文本数据，那么可以用爬虫去爬取很多新闻媒体网站的文字信息。假如，你是做CV的，你可以利用爬虫技术去一些图库、网站爬取一些图片数据。
诸如此类，可以看出，爬虫更加像一款工具，如果从事大数据相关的技术工具，这项技术默认是需要会的。当然，“会”也有深浅之分。
前面说了很多题外话，下面就来解释一下Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备？自学顺序是怎么样的？
知识储备
Python爬虫和数据分析，可以具体的分为如下几个阶段，
编程语言
爬虫
前端
数据分析
首先是变成语言阶段，题目中已经标明了 ，既然是Python爬虫和数据分析，那么语言就已经被限定了，需要具备Python这门编程语言的基础。
其次是爬虫，它更加像一个“大杂烩”，所需要的知识相对零散，但是，在Python中不管多么复杂的事情，都架不住强大的第三方库。所以，爬虫方面的知识储备更多的是偏向于第三方库的使用，例如，
bs4
requests
另外，在爬虫过程中较为常用的工具就是正则表达式，这是爬虫无法避开的。
我们爬虫一般是针对某个网站进行爬取，因此，需要对前端的一些知识进行了解。当然，这里不需要你像一个专业的前端开发工程师那样，要深入了解js、php这些。但是，至少要对html、css有一定的认识。
最后，就是数据分析方面。数据分析首先要知道数据库的使用。常用的数据库无外乎是关系型和非关系型数据库，但是，无论是哪一种，我们在接触数据的过程中都会涉及到增删改查，因此，要对数据库或者hive这些有一定的认识。
获取到数据之后，如何把它发挥到最大价值？这就需要看具体应用场景。例如，你需要对它进行预测，那么，你还需要具备一些机器学习的知识。
学习顺序
前面已经把需要学习的知识囊括进去了，其实，已经按照需要的顺序进行排列了，在这里，再进行总结归类一下。
Python
正则表达式
bs4
requests
html和css
数据库
机器学习