作者 | Rizel Scarlett

译者 | 卞安       责编 | 王子彧


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出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

有什么编程语言能够在诞生三十年后，仍然保持持续的流行？

如果你能想到 Python，那么恭喜你，答对了。在 2022 年十月的报告中，我们发现 Python 仍然是 GitHub 上第二大最常用的编程语言。有趣的是， Python 的使用量同比增长了 22% 以上，2022 年， GitHub 上有超过400万的开发者在使用它。

在本文中，我们将深入介绍 Python 的历史，特点和用法，并试图回答为什么在 20 世纪 80 年代构思的程序语言能够继续占开发的主导地位。除此之外，我们还将为有经验的 Python 开发人员提供一些有用的技巧和技巧。

什么是 Python？

Python 是一种高级的可解释的编程语言，Python 的语法非常简单，这使它易于阅读，而且对用户和初学者都非常友好。Python 最初是为了满足作者吉多·范罗苏姆想要设计一种使用简单、表述美观的编程语言而构建的，它于 1991 年首次向世界发布。

有趣的是，原本想要表述“美观”的这种编程语言之所以选中单词 Python（大蟒蛇）作为该编程语言的名字，跟英国 20 世纪 70 年代首播的一档电视喜剧《蒙提·派森的飞行马戏团》（ Monty Python"s Flying Circus ）有关。

Python 语言自诞生以来，已经广泛适用于开发人员、数据科学家、研究人员等领域。你可能会问，从哪里看出 Python 是简单而美观的呢？下面我们来做一个对比：

通常作为一个入门示例，每个学编程的小白都会写下这个案例：

Python

而如果使用 Java，你将不得不多写许多行：

Java

由于 Python 是一种通用语言，它可以在各种应用程序中使用，而且“简单易用”的特点使得它成为用于自动化任务、构建网站或软件和分析数据的优秀语言。Python 还有其他几个特性，使它在开发人员和工程师中很受欢迎。这些包括：

易于阅读：

Python 代码使用英语关键字而不是标点符号，它的换行符有助于定义代码块。这意味着您可以轻松的通过查看代码来了解代码的设计目的；

代码开源：您可以下载源代码，修改它，并随意使用它；

跨平台：有些语言需要您修改代码以适应不同的平台上运行，但 Python 作为一种跨平台语言，您可以在任何操作系统上运行相同的代码，只要它安装了Python 解释器；

它是可扩展的：Python 代码可以用其他语言（如 C++）编写，用户可以在 Python 解释器中添加底层模块，以定制和优化他们的工具；

具有一个强大的标准库：这个库可供任何人访问，这意味着用户不必为每个函数编写代码，而是通过访问内置的模块以帮助解决日常编程中的问题。

Python 通常用于什么？

Python 几乎可以用于任何事情，从网络和软件开发到机器学习和人工智能（AI）。下面我们来看一个最常见的用例。

如果你运行它，你将会看到一些笑话，通常 Python 工程师无聊时会用来笑一笑。

言归正传，下面我们从一些领域来对 Python 的现状做介绍：

1.Web 和软件开发领域

Python 是一种用于 Web 和软件开发的流行语言，因为您可以在保证简洁、可读的代码基础上创建复杂的多协议的应用程序。事实上，一些最流行的应用程序都是用 Python 构建的。此外，Python 的开源社区为开发人员提供了大量的可重用代码、框架和支持。比如 Django，就是由一群经验丰富的开发人员设计的最常用的 Python 框架之一，旨在帮助其他人高效的进行应用程序的开发，解决可能阻碍他们推进项目的一些常见问题。

2.任务自动化

使用 Python 的一个重要好处是它能够自动执行一些流程化或者是重复的任务。使用 Python，您可以学习如何通过使用内置模块或从其健壮的库中预先编写的代码来实现任何事情的自动化。或者您也可以编写自己的自定义脚本来执行特定的操作。例如，您可以使用 “smtplib” 模块轻松地自动发送电子邮件，或使用 “shutil” 模块复制文件。Python 还拥有一组健壮的测试框架，这使它成为测试自动化的优秀语言。像 Pytest、Behave 和 Robot 这样的框架一样允许开发人员编写简单而有效的测试，以确保其构建的质量。

3.机器学习和大数据

这里有一个有趣的事实：Python 是数据科学和研究的首选语言。由于它的语法易于理解和适应性强，因此，几乎没有开发经验的人可以很容易地学习 Python，并使用它来操作数据，用于研究、报告、预测或回归分析等等。对于数据科学家来说，收集和解析数据是一项耗时的任务。而  Python 作为训练机器学习（ML）模型的主要语言之一，通过特定的算法，可以分析和识别这些模型数据中的特征，从而根据这些数据做出预测或决策。还可以基于以前的数据集进行不断优化调整，以应对新的变量。训练ML模型的数据科学家和开发人员经常使用一些库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等完成自动化的数据清洗、转换和可视化等功能。

4.金融或财务分析

与 Python 如何帮助数据科学家处理大型数据集类似， Python 在金融业被广泛用于快速执行复杂的计算。股票市场会产生大量的数据， Python 可以用来导入有关股票价格的数据，并通过算法生成策略来识别交易机会。该语言还可用于投资组合优化、风险管理、财务建模和可视化、加密货币分析，甚至欺诈检测。

5.人工智能

Python 也可以在一些最复杂的人工智能 （AI） 技术中用到，它实际上是人工智能的首选语言之一。Python 的简洁和可读代码允许开发人员创建一致、可靠的系统，它庞大的库提供了许多像 PyBrain 这样的框架，它为开发人员提供了机器学习任务强大的算法。此外， Python 的可视化功能可以帮助将这些 AI 或 ML 的大型数据集转换为可理解的图形或报告。有趣的是，人工智能研究实验室 OpenAI 正是利用 Python 框架 Pytorch 作为他们的深度学习的标准框架，而且用来训练它的人工智能系统。

为什么Python如此流行？

除了相对简单的学习之外，Python 继续持续受欢迎还有其他一些原因。包括：

生产效率高：与 C++ 等其他更复杂的编程语言相比，Python 的语法允许用户用更少的时间做更多的事情，并减少编写相同行代码的时间和精力。

它有一个广泛的、具有支持性的用户社区：即使是最好的开发人员也会遇到问题，用户社区也就成为了一种宝贵的资源聚集地。Python 有一个庞大的社区，它提供文档、教程、技巧和技巧来掌握该语言。例如，GitHub 上的Python 社区提供了从该语言最新版本的信息到 Bug 报告和更新说明的所有信息。

教育界认可：Python 已经成为教育界的首选编程语言，一些学生甚至在小学就遇到了 Python。（信不信由你，有一些儿童画书是专门写给 Python的。）虽然计算机科学专业的学生经常被教授 Python，但它的使用早已经超越了单一学科，扩展到 STEM 和学术研究的其他领域。例如，Python 可以用于求解微分方程、执行统计分析、模拟和跟踪粒子扩散等等。

它有很高的企业需求：由于其在开发和数据分析工作中的广泛适用性，学习和了解 Python 通常被认为是求职者的必备技能。根据知名招聘机构的情况看，Python 语言是 2022 年全球招聘人员需求排在第三的编程语言。

写在最后

Python 无处不在，它已经被广泛用于构建大量的技术、网站，甚至是大多数人每天都会遇到的系统。它提供的技术，从你最喜欢的视频流服务到机器学习算法，甚至帮助你进行加密货币交易。这里举一个更广泛的例子，NASA 也在使用 Python 对复杂的詹姆斯·韦伯太空望远镜的数据进行分析，这使它成为为数不多的几种应用于世界之外项目的编程语言之一。

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