每種語言都有適合自己使用的場景。

一個後端工程師必備的能力就是選擇合適的場景去選擇合適的語言。

而且，Java程序員往往多少都會點Python。

所以，並不存在說Java程序員和Python程序員之間的紛爭問題。

確切的說，大家爭執的應該是，什麽樣的場景下用什麽樣的語言，有沒有最佳實踐？

適合Python的場景如下：

1、各種運維腳本

包括但不限於統計日誌分析，發送郵件，定時任務，解析文本，替換配置文件等等等等。

Python比Shell更強大，天生就是最適合做運維腳本的東西。

而隨著devops的普及，各種小的運維腳本有了Python之後簡直是如虎添翼。

2、小型爬蟲

如果你要抓取百度新聞，微博，或者是其他論壇等，不需要考慮太多抓取權重，去重等等，用Scrapy爽的不要不要的，特別是在解析xpath方面，在這一點上，Python的簡潔完全是碾壓Java的。

Java解析Json就是一場惡夢，Python和JS處理這種東西輕巧的想要飛。

抓取的內容簡單入庫也很容易，所以如果是要求不高，純粹的抓取入庫，Python完勝。

3、文本處理

假設你要處理文本，截取，排序等等等等，Python寫的小東西真的比Java好用多了，或者是說，我需要跑個定時任務，(tj.java.tedu.cn)定期調一下第三方Api寫到某個DB裏。這些東西都是Python最擅長的地方。

4、算法

NLP和DM中很多算法都適合用Python來做，不過我了解的不多，還是用Java為主。但是推測的出來，算法領域上Python比Java要強很多。

從以上的分析看的出，Python適合的場景是小，跟其他的系統的交互比較少，不需要考慮大數據量和並發訪問，不會有太復雜的結構，也很少會有什麽需求變更，更多的像是Tools。

這也是符合腳本語言的特性。

所以在這些領域裏，Python比Java牛是很正常的，如上所述，在不同的使用場景下來決定用什麽來完成任務，是架構師一個很重要的職責。

Python相較於Java而言，有什麽優勢