python排行高的原因

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python這些年在編程語言排行榜上名次一直在上升，這個并不是偶然。python發(fā)展了幾十年，中間好長一段時間無人問津，現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展很成熟了，像新的語言go很多需要的包都沒有，而python上各種包很多，用戶開發(fā)不可能自己慢慢寫包，直接調(diào)用包，快得多，有立桿見影的效果。

python可以工作的領域很多，一開始只是在linux上代替腳本使用，后來發(fā)現(xiàn)python可以做數(shù)據(jù)分析，后來又有人搞了web開發(fā)包，pyqt桌面開發(fā)包，數(shù)據(jù)庫驅(qū)動，再后來發(fā)展出了人工智能，深度學習，gpu加速，這樣python可以應用的范圍就很廣了，特別在服務器上，不像客戶端那樣需要安裝，很多l(xiāng)inux都內(nèi)置了python。這樣在服務器上python可以作用很大，性能不夠時，可以用顯卡等加速措施。

python是開源，像java，c#主要用于商業(yè)軟件開發(fā)，大家都看不到其他人開發(fā)的源碼，開發(fā)文檔更是沒有，而python天生就是開源運行代碼，可按需修改，這樣大家一共享，在市場上有n多包可以使用，形成了開源包文化，大家相互受益。這樣學習時，可以調(diào)用大量的成熟的開源包，對開發(fā)就省事了很多，開源文化的共享，為python快速發(fā)展提供了基礎。

python在工人智能領域，特別方便，很多開源的人工智能框架，都優(yōu)先使用python，人工智能的學習成本很高，python剛好可以簡化編程，像你學習用c++開發(fā)tensorflow會特別累，而用python的keras來開發(fā)tensorflow程序?qū)懙么a量很少，在初學級段，這很重要，必竟人工智能這幾年才開始發(fā)展，發(fā)展速度很快，很多人需要學習這方面的入門技術。

歐美學習python歷史悠久，以前中國把qbasic（vb)，這類語言做為計算機考級語言，這完全是害了大家，如果當年你學python，基于python的開源原因，基本上可以用一輩子，而qbasic，vb這種商業(yè)語言微軟都打算放棄了。這樣國家為了未來著想，也讓人們學習python，而c語言太復雜，學會了基本語言，還需要學習計算機原理和操作系統(tǒng)知識，學習周期太長了，不適合做為大面積普及的編程語言。

python簡學難精，入門容易精通難，編程語言都是這樣，這樣低手需要學習，高手也需要學習，大家都學，導致比較容易受到關注，如低手學基本語法，高手學機器學習，領域算法，可以學習的部分很多，這個語言的有很深的行業(yè)積累。python適合開發(fā)代碼量并不大的程序，像工程化應用，功能復雜模塊多，建議用java這種帶靜態(tài)檢查的程序，很多代碼問題能第一時間發(fā)展，通過模塊化開發(fā)，可以隔離復雜度在整個系統(tǒng)中不擴散，如果用python組成團隊開發(fā)大規(guī)模程序，像java那樣，也是需要學習大量軟件工程，計算機編程領域的各種技巧，實現(xiàn)分層，分模塊，按協(xié)議標準開發(fā)。

python是很多領域的嵌入語言，如maya的腳本就是開源的，你做動畫，可以用腳本來做很多工作，python可以方便植入到其他系統(tǒng)中，可以通過調(diào)用c/c++編譯的動態(tài)鏈接庫，來實現(xiàn)各種調(diào)用，也可以使用消息隊列、通信、數(shù)據(jù)庫等方法，很方便地和其他系統(tǒng)交互，如python可以和java一道工作在linux服務器上，這樣需要學習的需求量增長了很多。

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