学习python的优势
易学易用
Python在易学易用上,有着先天的优势。如果未来,编程成为每个人都必须掌握的一项技能,那么必然不会是C/C++、Java这些,它们都太复杂。而Python,是一个首选项。
Python作为一门“胶水语言”。可以应用于Web和Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发等多个领域,Python在设计上坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读、易维护,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。相比其他编程语言来说,Python的学习难度还是相对低一些的。这边小编最近刚新创建了一个关于Python学习的群:1029190475,希望能够有更多喜欢这门语言的小伙伴一起能够来讨论学习,也希望有大牛可以来多多指教哦!
Python的语法,一直遵循着一个简洁的原则:一个功能只有一种好的方式实现。而且语法与英语更接近,比如“与或非”用的是“and、or、not”,而非“&&、||、!”。此外,还有动态语言的优势,写完跑跑就能用肉眼快速验证结果,对新手更友好。这方面,最大的竞争对手可能就是Scratch,但那毕竟不是严肃认真的编程语言。
易学易用,不是Python独有的,可能所有动态语言、包括Golang这种编译快速、语法简洁的静态语言,都具备这个特征。但是,配合用途广泛的特点后,就变得强大起来。除了前端和移动端,Python什么都能干,这对不知道学什么的小白有致命的吸引力。
反过来说,也正是这个特点,使得Python可以在数据分析师、AI研究者等非编程专业人士那里流行,是Python站稳AI的关键。在编程作为一种日益重要的生产技能向更多领域扩展时,相信会有越来越多非编程专业人士选用Python。
站稳AI,扩展生态
Python的出现,是为了在某些应用场景取代Shell,实现更简单可靠的自动化。但是随着生态的扩展,它开始涉足Web后端、科学计算、数据分析、人工智能等领域。尤其是人工智能,莫名其妙地站稳了脚跟,一定程度上成为了发论文的标准。
在过去,Python虽然是Web后端、科学计算、数据分析的选择之一,但分别被Java、Matlab、R所压制。尤其是Web后端方面,百花齐放、百家争鸣,上有Java一超压众强,与同类竞争对手PHP、Ruby之间也互有胜负,后面又来了Golang虎视眈眈,眼见都快不行了。很长时间内,Python都是程序员的胶水语言,负责粘合各语言项目,或者做一些打杂类的自动化,一度和Perl争雄。典型的什么都会,什么都不行。
但是从站稳AI后,情况发生了根本性变化。AI不仅是模型,还催生了数据、训练、应用等一系列相关的场景。这极大地加强了Python在Web后端的占比,成为AI应用的首选语言。AI在应用上还没完全落地,只要它不是泡沫,在落地时将极大地推高Python的份额。
开发社区的稳定性
实际上,如果Python不是在2005年开始2、3分裂,这15年的表现不会这么差。但是从2020年开始,PSF正式放弃对2.x的支持,Python全面走向3.x时代。是2还是3、要不要兼容2和3、一个第三方法是否兼容2和3……Python开发者再也不需要纠结于这些愚蠢的问题了。
Python之父Guido的退休,虽然反应了一些问题,但Python的开发仍然持续进行,核心成员新陈代谢不见明显问题,意味着未来至少十年的平稳发展。
C语言目前有C90、C99和C11三个标准(版本),最流行的仍然是C99。这种十年磨一剑的精神,令相关从业人员既安心又敬佩。(十年学一次,一次用十年。)虽然放弃了与时俱进,但是作为底层语言,反而显得可靠。
只要Python不再犯错,出现3.x与4.x自我竞争的场面,就不会崩盘。
Python的未来走势
以20年为尺度来看,Java呈现缓慢下降趋势。2000~2008年,被动态语言蚕食,还好移动端输血一波。2010年开始,Scala、Groovy、Kotlin等JVM系语言出现,嗷嗷待哺,和Java争食。Google被Oracle敲诈天价罚单,于是扶持Kotlin登顶Android。REST、RPC、Docker、微服务的兴起,导致后端编程语言的选择更加自由,Java、乃至JVM系在后端份额,已经有所松动,Golang虎视眈眈。Java前二的位子,可能会保不住,届时Python就可顶上。
PHP、Ruby等动态语言,因自身原因而衰落。让出的份额都会被Golang、Python所接管。JavaScript作为前端的王者,虽然开始拓展后端、桌面、移动,但暂时仍然徘徊在青铜与黄金之间。如果世界上最后只剩下一种动态语言,那一定是JavaScript。它可能是Python未来的最大威胁,但暂时还没有直接影响。
数据分析的盘子在变大,因此R语言强势升起,Python也未落后。随着数据分析与AI的靠近,Python的竞争优势只会增强,不会减弱。
随着国内部分高校被禁用Matlab,这个商业软件的统治地位将被撼动。国内一二本高校,归根结底都是一家的,公立大学全部属于国家,牵一发而动全身。多年之后,其开源替代、或国产版替代,可能将其彻底打出中国市场。Python的numpy、scipy、sympy这套,虽然集成度不如Matlab,第三方库生态也没法比,但在大环境下,会有比之前更好的发展。从**交流的角度考虑,开源替代由于国产版替代,因此Python在中国的科学计算,有登顶的可能,进而影响**。
只有顺应时代发展的编程语言,才会一直流行下去,这也是我们现在看到的情况:"全民学Python"。
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