因为Python是通用的。
Python有许多实现（利用其他语言来写Python解释器），不仅仅是CPython。它可以基于Java，C，Python自己，C#，Ruby，Javascript等各个语言制作。可以这么说，Python的底层实现语言是最丰富的，绝对没有之一。所以它可以和C/C++/Java/C#/Ruby/Javascript等各类语言直接交换数据。不仅仅通过REST/JSON/XML交换。
1、python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java,c#,xml,c。至于为什么，这是软件工程的需要。python不具有完整的语法检查。
2、python并不为特定目的而产生。虽然它更适用于系统维护。不过它就是一个通用的脚本语言。
3、python一般认为是脚本语言，或者说是动态语言，速度慢肯定是所有解释性语言的缺点了，除此之外，python的多线程无法在多核上运行肯定也是需要解决的问题。
4、Python的实现是用ansic编写的，可以运行在目前所有主流平台上，手机、pad上均可运行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。
1、web开发：python的诞生历史比web还要早，python是解释型编程语言，开发效率高，非常适合进行web开发。它有上百种web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择python开发web应用，不但开发效率高，速度也是非常快的。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。2、网络爬虫：网络爬虫是python非常常见的一个场景，国际上其实google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，推动python发展，以前国内很多人采集网上的内容，现在就可以用python来实现了。
3、人工智能：人工智能是非常火的一个方向，AI浪潮让python语言未来充满潜力。现在python有很多库都是针对人工智能的，比如numpy,
scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络等。在人工智能领域，数据分析、机器学习、神经网络、深度学习等都是主流语言。
4、数据分析：数据分析处理方面，python有非常完备的生态环境。大数据分析涉及到分布式计算、数据可视化、数据库操作等，python都有成熟的模板可以完成其功能，对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，是非常便利的。
5、自动化运维：python对于服务器是非常重要的，目前几乎所有Linux发行版本中都带有python编辑器，使用python脚本进行批量化文件部署和运行调整都成了Linux服务器很不错的选择。python有很多方便的工具，比如说调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor等，让运维变得更加简单。
做日常工作，如下载视频、MP3、自动操作Excel、自动发送电子邮件做网站开发和网络应用开发。许多著名的网站，如智湖和Youtube都是用Python编写的；网络游戏的后台。许多在线游戏的后台都是由python开发的。”
