如果你剛學(xué)編程，看到“Python”這三個字就頭大，本文3 分鐘帶你看懂它爆火的原因。

一、Python 概述

Python 是一種高級、通用的編程語言，由 Guido van Rossum 在 20 世紀(jì) 80 年代末設(shè)計。它是一種動態(tài)、解釋型語言，強(qiáng)調(diào)代碼的可讀性和簡潔性。Python 支持多種編程范式，包括過程式、面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式編程。

一句話總結(jié)

• 語法像中文：縮進(jìn)代替大括號，初學(xué)者 1 小時就能寫“Hello World”。
• 能干的事多：從網(wǎng)頁到 AI，一把梭。
• 人多力量大：全球 1000 萬+開發(fā)者幫你踩坑。

二、Python 的簡要歷史

Python 的歷史始于 1991 年發(fā)布的 Python 0.9.0 版本。Python 2.0 引入了列表推導(dǎo)式和垃圾回收機(jī)制。2008 年發(fā)布的 Python 3.0 是一次重大轉(zhuǎn)型，解決了設(shè)計缺陷并增強(qiáng)了語言的一致性。如今，Python 3.x 是標(biāo)準(zhǔn)版本，Python 2 在 2020 年正式停止支持。

三、Python 能干嘛？

┌────────────┬──────────────────────────────┐
│   領(lǐng)域      │          舉例                 │
├────────────┼──────────────────────────────┤
│ 網(wǎng)站開發(fā)    │ 抖音后端、知乎、豆瓣           │
│ 數(shù)據(jù)分析    │ 淘寶銷量預(yù)測、股票 K 線        │
│ 人工智能    │ ChatGPT、人臉識別門禁         │
│ 辦公自動化  │ 自動整理周報、批量發(fā)郵件       │
│ 游戲腳本    │ 原神自動采集、王者榮耀輔助     │
└────────────┴──────────────────────────────┘

四、Python 流行的主要因素

（一）易于學(xué)習(xí)和閱讀

• 簡潔的語法：Python 的一個顯著特點是其清晰簡潔的語法。它使用縮進(jìn)而不是大括號來區(qū)分代碼塊，使代碼塊在視覺上更加突出。Python 的設(shè)計哲學(xué)強(qiáng)調(diào)清晰和簡潔，這有助于降低學(xué)習(xí)曲線。
• 代碼可讀性：Python 代碼旨在易于人類閱讀，這符合代碼被閱讀的頻率高于編寫的觀點。通過 PEP 8（Python 增強(qiáng)建議）指南，Python 強(qiáng)制執(zhí)行一致的編碼風(fēng)格，促進(jìn)跨項目的統(tǒng)一性。這種以可讀性為中心的方法減少了錯誤，增強(qiáng)了協(xié)作，并便于維護(hù)。
• 適合初學(xué)者：Python 的可讀性和簡潔性使其成為編程新手的理想選擇。它的語法類似于偽代碼，允許初學(xué)者專注于解決問題，而不是糾結(jié)于復(fù)雜的語法規(guī)則。一個活躍的社區(qū)和豐富的學(xué)習(xí)資源進(jìn)一步支持新手成為熟練的 Python 開發(fā)者。
• 通用編程語言：Python 作為一種通用編程語言，其多功能性源于此。從 Web 開發(fā)到科學(xué)計算，從機(jī)器學(xué)習(xí)到自動化，Python 在多個領(lǐng)域都有應(yīng)用。這種通用性促使其被廣泛采用，因為開發(fā)者可以利用 Python 完成各種任務(wù)。

（二）應(yīng)用領(lǐng)域廣泛

Python 的影響力跨越多個領(lǐng)域：

• Web 開發(fā)：Django 和 Flask 等框架使開發(fā)者能夠創(chuàng)建強(qiáng)大的 Web 應(yīng)用程序。Python 的簡潔性，結(jié)合這些框架，加快了 Web 開發(fā)過程。
• 數(shù)據(jù)科學(xué)和分析：Python 與數(shù)據(jù)科學(xué)緊密相連。NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等庫為數(shù)據(jù)操作、分析和可視化提供了強(qiáng)大的工具。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能：Python 是許多機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者的首選語言。TensorFlow 和 PyTorch 這兩個主要的機(jī)器學(xué)習(xí)框架都是基于 Python 的，這鞏固了 Python 在人工智能領(lǐng)域的地位。
• 自動化和腳本編寫：Python 的自動化能力使其成為腳本任務(wù)的首選語言，從簡單的自動化腳本到復(fù)雜的系統(tǒng)管理任務(wù)。

（三）跨平臺兼容性

Python 的跨平臺兼容性允許開發(fā)者一次編寫代碼，然后在多個平臺上運行，無需修改。這種可移植性對于需要在不同環(huán)境中無縫運行的應(yīng)用程序至關(guān)重要，增強(qiáng)了 Python 對開發(fā)者和組織的吸引力。

五、豐富的 Python 庫

• 標(biāo)準(zhǔn)庫豐富：Python 擁有強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫，簡化了許多編程任務(wù)。這個廣泛的模塊和包集合涵蓋了從文件 I/O 到正則表達(dá)式的一切。這些工具包含在標(biāo)準(zhǔn)庫中，消除了開發(fā)者重新發(fā)明輪子的需要，促進(jìn)了效率和代碼重用。
• 第三方庫豐富：除了標(biāo)準(zhǔn)庫之外，Python 的生態(tài)系統(tǒng)還依賴于大量的第三方庫和框架。Python 包索引（PyPI）托管了一個龐大的包庫，滿足特定需求。無論是 Web 開發(fā)（requests、Flask）、數(shù)據(jù)科學(xué)（SciPy、scikit-learn）還是機(jī)器學(xué)習(xí)（Keras、NLTK），Python 的生態(tài)系統(tǒng)為幾乎所有應(yīng)用提供了解決方案。
• Web 開發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的框架：Python 在 Web 開發(fā)中的流行得益于 Django 和 Flask 等框架。Django 是一個高級 Web 框架，遵循 “不要重復(fù)自己”（DRY）原則，簡化了健壯、可擴(kuò)展應(yīng)用程序的開發(fā)。Flask 則提供了一個輕量級但功能強(qiáng)大的框架，適用于小型項目。

在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，TensorFlow 和 PyTorch 等框架展示了 Python 的主導(dǎo)地位。TensorFlow 由谷歌開發(fā)，PyTorch 由 Facebook 開發(fā)，它們?yōu)闃?gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了全面的工具，顯著提升了 Python 在人工智能從業(yè)者中的地位。

例子

六、社區(qū)支持與協(xié)作

• 開源哲學(xué)：Python 的開源哲學(xué)促進(jìn)了協(xié)作和創(chuàng)新。Python 軟件基金會（PSF）監(jiān)督語言的開發(fā)，社區(qū)積極為其發(fā)展做出貢獻(xiàn)。開源模式的透明性和包容性吸引了全球的開發(fā)者，創(chuàng)造了一個跨越地理邊界的充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)。
• 活躍的社區(qū)：Python 的社區(qū)以其包容性和樂于助人而聞名。Stack Overflow 和 Reddit 的 Python 社區(qū)等在線論壇是開發(fā)者尋求幫助、分享知識和參與討論的中心。Python 社區(qū)內(nèi)的團(tuán)結(jié)精神有助于語言的流行。
• 協(xié)作與貢獻(xiàn)：協(xié)作是 Python 的天性。全球開發(fā)者通過報告錯誤、代碼貢獻(xiàn)和討論改進(jìn)提案來促進(jìn)語言的發(fā)展。這種協(xié)作性質(zhì)確保 Python 能夠滿足開發(fā)者社區(qū)不斷變化的需求。

七、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)能力

（一）數(shù)據(jù)科學(xué)中的作用

Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的崛起是無與倫比的。它的簡潔性和豐富的庫使其成為數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師的首選語言。Python 的數(shù)據(jù)操作庫，如 Pandas，簡化了數(shù)據(jù)清理和分析等任務(wù)，使整個數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程更加順暢。

（二）流行的庫（NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch）

• NumPy：NumPy 是 Python 中一個強(qiáng)大的數(shù)值庫，支持大型多維數(shù)組和矩陣，以及一系列用于操作這些元素的數(shù)學(xué)函數(shù)。它是 Python 科學(xué)計算的基礎(chǔ)包。
• Pandas：Pandas 是一個強(qiáng)大且廣泛使用的 Python 數(shù)據(jù)操作和分析庫。
• TensorFlow：TensorFlow 是由谷歌大腦團(tuán)隊開發(fā)的一個開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。
• PyTorch：PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究實驗室（FAIR）開發(fā)的一個開源深度學(xué)習(xí)框架。

這些庫在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色。Pandas 是數(shù)據(jù)操作和分析的基礎(chǔ)，TensorFlow 廣泛用于構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，PyTorch 在深度學(xué)習(xí)社區(qū)中特別受歡迎，尤其是在研究領(lǐng)域。

八、避坑指南：3 個常見誤區(qū)

九、0 基礎(chǔ)到上手：7 天學(xué)習(xí)路線

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十、總結(jié)

總之，Python 的流行是其適應(yīng)性、社區(qū)支持和持續(xù)發(fā)展的證明。隨著它繼續(xù)塑造技術(shù)格局，Python 作為一種多功能且強(qiáng)大的語言，賦能全球的開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師。