在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。
在2018年，新加入摩根大通的全部资产管理分析师被强制学习编程语言Python。
截至2019年初，国际上跨市场风险管理和交易系统基本都在使用Python（有时会混合使用c ），很多银行从建立银行的前端到资产风险系统也都会选择使用Python，其中包括荷兰银行，德国证券交易所集团，Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理等公司或部门。
可见Python作为一项对金融行业适用度极高的计算机语言，在量化交易，金融分析，金融工程领域得到了广泛应用。
主要原因是，Python作为动态语言其语言结构清晰简单、库丰富、成熟稳定、科学计算和统计分析功能完善、生产效率远远高于c、c 、java等语言,并易于入门,开发速度也比传统语言更快。
1Python的代码效率高,10行Python代码就能完成C 20行代码的工作,而且错误几率更低。随着监管加强和最佳实践的普及,Python的性能和可用性得到越来越多的认可。
2Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。
3越来越多的技术专家出现在在银行业务侧,得益于此Python也将更加流行，因为Python能让开发者与分析人员和研究人员在项目中更好地合作。
4在处理金融数据时，Python擅长解决“数据对齐” （时间序列与截面对齐）问题，Python中Pandas工具可以实现算术运算中数据自动对齐，可为金融工作带来极大便利。
那么金融业中具体哪些岗位需要应用Python呢？
在此建议如果同学只是一名做市商或非量化交易员，那没必要了解编程。但是，如果你打算进入量化分析、量化交易或电子交易领域，那么懂编程就一定会有帮助。
目前，金融界将Python视为一项基本工作工具的部门主要包括投行的金融或者技术部门、保险公司的数据科学部、四大的咨询部、基金公司的金融数据分析岗、技术公司的数据分析岗位等。而经预测，Python将在此类部门的使用比例逐步加重，并将全面渗入个量化金融岗位中。
不过,Python是否会使用在薪酬待遇上竞争力不大,这也是因为Python入门太过容易。很多人力资源经理甚至都不再技能要求中提及Python,因为对于学习能力较好的从业者来说,学习Python是一件相当容易的事情。
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