Python 程序的发布方式通常包括可执行程序和安装包、生成pyc文件及WEB应用部署。

Python 最近几年来非常流行，在各大语言排行榜上都名列前茅，例如它在 IEEE Spectrum 年度编程语言排行榜上就三年连冠，在最近的 TIOBE 9 月排行位居第三。大多数界内人士认为，在未来几年，Java 和 C 在搜索引擎的相关搜索方面将面临挑战，受到 Python 影响。Python之所以如此流行，原因包括简单易用、通用性（符合各种开发需求）、强大的社区、有很多大企业赞助、能够用于机器学习和人工智能等等，它在许多机器学习课程中被用作主要语言有关，这众多因素让它越来越受关注。

微软为推动基于Windows平台的程序开发不遗余力，在STEAM领域，Microsoft MakeCode 为不同水平的学习者提供有趣的项目、即时结果、块编辑器和文本编辑器，让所有学生了解计算机科学的实际应用。在著名的micro:bit项目中贡献了MakeCode在线版。而在生产力领域，与Visual Studio作为终极开发环境不同，Visual Studio Code是一个跨平台的轻量级源代码编辑器。微软在Visual Studio Code 编辑器中构建了对Python更好的支持，以便开发人员可以使用本地PC上的VS代码来编辑存储在远程机器、容器和Linux操作系统Windows子系统（WSL）上的代码。

数据科学（英语：data science）是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。

数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。此外，数据科学也对商业竞争有极大的帮助。

机器学习一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。神经网络一般包括：训练，测试两大阶段，而把训练过程所涉及的环节数据统一抽象，形成可使用的深度学习框架。

人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即让机器具备观察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，即让机器获得自适应能力，解决一些之前还没遇到过的问题，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。

PYPL 是非常流行的参考指标，其榜单数据的排名均是根据榜单对象在 Google 上相关的搜索频率进行统计排名，原始数据来自 Google Trends，也就是说某项语言或者某款 IDE 在 Google 上搜索频率越高，表示它越受欢迎。

开发者可以将 PYPL 作为一个参考，决定学习何种语言或 IDE，或者在新的软件项目中使用何种语言或数据库。