1. Python技术的普及程度
如今，Python已成为全球最流行的编程语言之一，越来越多的人开始向Python方向发展。Python有许多优势，例如易于学习、代码简洁、跨平台、广泛应用等等，这些使得Python在大数据处理、人工智能、机器学习、Web开发、自然语言处理等领域具有广泛的应用价值。
Python的流行度不仅意味着有更多的人能够使用它，同时也意味着Python社区将会更加丰富。在社区中，有大量的资源、工具、库、框架可供选择，这极大地方便了开发者的工作。
1.1 Python在数据分析和科学计算领域的优势
在处理数据分析和科学计算方面，Python表现出了极高的优势。它具有大量的科学计算库，如 NumPy、Pandas、SciPy 和 Matplotlib。使用这些库，数据分析师和研究员可以更轻松地开展工作，同时向Python方向发展的软件开发者也可以利用这些库来开发更流行的应用程序。
以下是利用Python进行科学计算的简单示例：
import numpy as np
# numpy array
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)
# matrix multiplication
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[2, 0], [1, 2]])
C = np.matmul(A, B)
print(C)
此示例中使用了Numpy，它是Python中用于科学计算的主要库。它提供了处理大型数据集和高维数组的有效工具。
1.2 Python在机器学习领域的突出表现
Python在机器学习和深度学习领域也表现出了卓越的性能。例如，人工智能工程师可以利用深度学习网络（例如神经网络）对大量数据进行训练，从而创建获得高精确度的模型。Python中的主要机器学习库是scikit-learn、Tensorflow和Keras等。
以下是利用Python进行图像识别的简单示例：
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import RMSprop
(mnist_train_images, mnist_train_labels), (mnist_test_images, mnist_test_labels) = mnist.load_data()
train_images = mnist_train_images.reshape(60000, 784)
test_images = mnist_test_images.reshape(10000, 784)
train_images = train_images.astype('float32')
test_images = test_images.astype('float32')
train_images /= 255
test_images /= 255
train_labels_cat = keras.utils.to_categorical(mnist_train_labels, 10)
test_labels_cat = keras.utils.to_categorical(mnist_test_labels, 10)
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=RMSprop(),
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_images, train_labels_cat,
batch_size=100,
epochs=10,
verbose=2,
validation_data=(test_images, test_labels_cat))
此示例是使用Keras和MNIST数据集来创建一个简单的神经网络模型以执行图像识别操作。
2. Python工资水平的表现
除了技术优势外，Python编程也带来了很好的薪资待遇表现。随着Python的推广和使用，有更多的公司和组织开始在他们的业务中使用Python开发。这也意味着Python开发人员的工作机会越来越多，工资也随之增加。
以下是根据Indeed.com发布的Python开发人员月薪的中国城市排名：
北京：平均月薪21545元
上海：平均月薪21313元
深圳：平均月薪20066元
杭州：平均月薪18307元
广州：平均月薪17703元
成都：平均月薪13465元
在数据分析领域，Python的高需求可能比其他行业更大。根据Payscale.com，数据分析人员的平均薪资为每年60,000-120,000美元，根据经验和专业能力差异而异。下面是根据Indeed.com发布的Python数据分析人员月薪的中国城市排名：
北京：平均月薪29725元
上海：平均月薪28415元
深圳：平均月薪24278元
杭州：平均月薪22897元
广州：平均月薪19810元
成都：平均月薪16512元
这些数据表明，Python开发人员和数据分析人员在中国市场的薪资水平都很高。
3. 总结
现在是学习Python编程的最佳时机，其原因是：
Python技术的普及程度增加，使得Python社区成为一个丰富的资源库；
Python在数据分析、科学计算、机器学习和深度学习方面的性能突出；
Python开发人员和数据分析人员在中国市场都享有较高的薪资水平。
对此，个人认为，Python编程将会成为未来更高薪资的工作之一，并在许多领域发挥不可替代的作用。