leyingfei
每一個語言都有自己適用的適用場景，不能因為在某個方面使用的少就覺得它正在衰落。想要評估語言的狀況，可以從語言活躍度、人才市場需求兩方面看。
語言活躍度
TIOBE是一個語言流行度指標，指標數據來源於25個搜索引擎。在TIOBE最新的榜單上，Python排名第三。並且在剛剛過去的2018年裡，Python以3.62%的增速獲得了“年度編程語言”稱號，並且在大數據分析、AI、腳本、系統測試等多領域都是最受歡迎的語言。
Python近幾年的發展趨勢，可以看到在2018年有非常明顯的提升：
另外在世界最大的代碼託管平臺GitHub上，一個月內最熱門的25個代碼倉庫中，Python佔了3個，略低於Java（4個），高於GO語言（2個）。
人才市場需求
以招聘網站BOSS直聘上的數據來看，今日頭條、滴滴、高德、搜狐、餓了麼等大公司都對Python人才有需求，崗位覆蓋後端開發、爬蟲、大數據、機器學習等多個領域。
另外從國外招聘網站Indeed上的獲得的一份薪資數據來看，Python崗位以$116K的平均值獲得第一名。
所以綜上所述，Python憑藉在大數據分析、AI等新領域的優勢，未來的發展前景還是很光明的。
影蹤share
看到這問題，都忍不住要談點意見！python真個奇蹟！
python的優越性顯而易見的。膠水語言，更主要的事，幾十年的風光，陰差陽錯，python成為了事實上的明星語言。開源精神的程序員們又進一步工作，給這種語言開發了太多共享庫，基本上可以滿足一切工作需求，更主要的是這些庫又一一被用於各個場合，得到了穩定性高效性驗證。蝴蝶效應也好，馬太效應也好，他的用途是越來越大！至少到現在為止，未見衰敗跡像！
圖：python應用全球排名
有行業內專家分析python流行的有其天然的六大優勢，從中就可以看python的未來發展趨勢。
1）Python擁有一個健康、活躍、高支持度的開源免費社區；
2）Python擁有云與大數據平臺生態系統；
3）Python有一批超級的大企業贊助商（基於最熱的雲平臺openstack與大數據平臺商用）；
4）Python開源軟件工程師們為python開發了大量令人驚異的應用庫；
5）Python可靠性高效性在大量應用中得到驗證；
6）Python容易入門，容易理解（這也許是最直接的人才原因）。
圖：python生遇吉時，人工智能掛靠成功
對於初學新手來說，Python非常容易學習使用。事實上，python是最容易理解的編程語言之一。它簡化了編程語法又強調了語法表達的自然語言屬性，門坎的降低，可以讓程序員更快地編寫Python代碼並執行它。
圖：PHP還是CMS系統的天下
當然在互聯網＋時代，全球大量B／S構架網絡應用還有很多是php的天下，而且前後臺一全棧式開發平臺node.js也是意氣風發。即便如此，大量的python應用平臺全球投入使用，python社會又不斷完善出新的高性能版本，python未來可期，python程序員報酬估計很難降低了。
量子計算機將是下一代計算系統的新天下，python會不會趕上量子計算呢？
創新炎黃
10年前我就用python了，一直在被質疑這個問題，時至今日python卻越來越強大，被廣泛的使用。當然，學習其他編程語言武裝一下自己的技術棧也是必要的。
極客James
Python語言的確是一個具有爭議的語言，但卻並不像你說的那樣，Python並有沒走向衰落。
首先，Python語言在過去的幾年裡一直快速增長，發展至2017年，Python的火熱程度一度超過java等，成為排名第一的編程語言。一方面，2017年人工智能突飛猛進的發展，人工智能的發展需要數據科學和機器學習的支撐，正好Python在數據科學和機器學習方面已經普及。另一方面，Python語言本身具有很多優點，不僅語法簡潔清晰，簡單易學，免費開源，還有豐富和強大的類庫，甚至獲得“膠水語言”的暱稱。所以很多人希望學習它，這些都是Python語言快速發展的原因。
然後，Python語言也有一些劣勢：比如說，python中文資料比較少，雖然不缺少入門級教材，但是優秀的教材和高級內容只能看英文版本。Python可以選擇的構架太多，也有人說這也能從側面說明python語言的優秀。但是，站在金字塔頂端的優秀人才相對會少，所以項目也少。近年來這些現象雖然緩和，但是發展基礎相對弱一些。
種種原因導致國內市場比較小，特別是一些小城市，並沒有Python的發展市場。讓人望而卻步的原因。
所以說，python是一種很有發展前景的優秀編程語言，並沒有走向衰落。
兆隆教育
數據結構和算法設計、機器學習算法基本什麼語言都能實現，媒體別誤導初學者以至於使初學者只是個初級的python工程師；另外，學東西要從數理知識本質出發，浮躁不得，有人和我說我初中代數幾何學的一般，那也得慢慢來，多思考，把數學常用的體系公式複習下，多做題
大數據和人工智能交流
最近新起的業務後端項目都還是 python 的(python + tornado + gevent(wsgi server))，容器部署+彈性擴容。大部分項目的 qps 還沒有高到非換不可的地步。有些 qps 很高的業務用 golang 寫了。話說很多人被 python 慣壞了以後都懶得寫其他語言了。公司在 go 和 java 後端方面的積累和實踐比較少，相應基礎設施不完善也是一個原因。新項目給的時間很緊，用 python 開發 mvp 產品迭代快。(現在 python，go，java 都有，python 主要在業務端，技術選型一般會考量很多因素，包括產品週期、招人成本等。核心後端業務確定會慢慢遷移到 go，節省資源）
看到有人說 python 這種動態語言不適合構架大型項目，是有一定的道理的。動態語言寫起來坑比較多，太靈活，容易出錯，代碼寫糙了後期很難維護（Rails 作者曾說過"靈活性被過分高估——約束才是解放"），我看 python 代碼最頭疼的就是看不出一個複雜變量的類型（最新的 tornado 代碼已經給複雜數據結構加上了類型標註），重構的時候會心驚膽戰。靈活性是把雙刃劍，表達能力強但不好維護。動態語言在工程管理和項目維護上是有劣勢的。
不過現在很多都是微服務架構，業務拆分成很多服務，不會出現一個代碼倉庫有很多代碼的情況，保證項目是可控的。代碼質量也可以通過編碼規範（pep8, autopep8, editorconfig，統一開發環境），靜態檢測（flake8, pylint），code review(gitlab)，單測(unitest, nose, py.test)等方式加強（當然最重要的還是依賴程序員的素質）。
python 能在 web 後端使用日漸廣泛也是因為有 instagram, reddit, youbute, quora, pinterest, disqus, uber, Dropbox, 國內的 豆瓣、知乎、餓了麼、搜狐等成功案例支撐（很多中小公司也有在用）。python 的一個好處就是很多事情都能幹吧，爬蟲、web、運維、科學計算啥的，學習性價比比較高，當個玩具玩玩也好。而且，如果真換技術棧也只是極少數 qps 非常高的業務，大部分 python 是能搞定的（除非衝 KPI，不然業務都做不完，更沒時時間換技術棧）。業務量不大的公司也不用擔心，業務量大的公司估計找投資、找牛人優化也不愁了，也不用擔心。
編程快訊
作為開發者的我，我來回答你的問題。
Python是一種面向對象的解釋型編程語言，於1991年發行第一個公開發行版，最新版本已經更新到3.7。IEEE發佈2017年編程語言排行榜Python更是高居首位。
由於Python的語法簡潔，易於閱讀，並且可拓展性強，越來越多的科研機構將Python作為首選的科學計算語言，例如大名鼎鼎的麻省理工學院，就將Python作為計算機專業本科教育的編程語言。
而隨著近些年AI的崛起，Python更是大火了一把，例如Google等公司的深度學習框架就是用Python寫的，可以說，Python在可預見的將來，用途會越來越廣泛。
用戶280777318
Python目前主要用在人工智能機器學習運維開發和測試開發中，正在企業級應用市場攻城略地搶奪Java的地盤，當然甲骨文版Java以後要出付費版了可能會助攻Python了，在移動App端好像Python也開始規劃了。總體來說，除了底層系統編程，其他的領域都可以搞定，未來市場佔有率會更大。不過有個問題就是各個版本之間的區別有點大，不過這方面Java也是差不多的問題
浩爺在火星
一直感覺，語言就像你說的母語，用的順嘴就行了，管它敗不敗。。我現在還在用批處理，VBA,VB，python.js.隨便處理一點東西比一般人快多了，10萬單品的超市庫存，讓一般怎麼也得半個月才能搞定吧，我就三四天。。。
風雨騎士
可能和版權所有有關，java屬於oracle，go可能是谷歌，swift屬於蘋果，雖然都很優秀，但對大項目終歸有潛在風險
