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    万能的Python成最热门工具!

    时间:2019-04-12 14:25:08作者:魔据大数据学院

       Python现在已经成为了一?#22336;?#24120;通用的语言了,尤其是在数据科学盛行的今天,因为其易于阅读和编写的特点,更是越来越收到大数据编程者的追捧。在IEEE发布的2017年编程语言排行榜中Python也高居首位。?#27426;?#20107;实上,Python的第一个公开版本在1991年就已经发布了,那么Python究竟为什么在近年爆火呢?魔据大数据的老师这就带你来一探究竟。

      Python大起底

      像我们之前所说,Python已不是一种年轻的编程语言。虽然它不像其他语言产生的时间那么长,但?#21592;?#22823;多数人想象的要久。它最初发布于1991年,而且,尽管在过去几年里它已经发生了很大的变化,但在功能上仍然与最初保持了一致。

      Python是一种任务型编程语言,自诞生以来就面向企业客户和一流项目,并且有较长的历史——事实上,这只是Python近几年火起来的原因之一。最重要的原因是,Python几乎是万能的!你可以利用Python来构建树莓派应用程序、程序脚本或配置服务器等等等等。

      Python的独特之处

      Python是一?#22336;?#24120;通用的语言,因为易于阅读和编写,常常被称为实用主义。Python还非常简单,设计者不太强调惯用的语法,这使得Python更加易于使用,甚至非程序员或开发人员也很容?#21672;?#25163;。

      此外,Python还能够满足各种开发需求,为程序员提供了各种选择,它是一门真正通用的编程语言。如果习惯了使用python,程序员可?#38498;?#23481;易地从一个行业跳到另外一个行业,因为Python被广泛地用于系统操作、网页开发、服务器和管理工具、部署、科学建模等几乎所有的常见领域。

      但令人吃惊的是,很多开发人员并没有将Python作为自己最主要的编程语言。因为Python易于使用和学习,所以常常被选择为第二或第三种语言。这可能也是Python在开发人员中如此受欢迎的另一个原因。世界上最大的科技公司之一——谷歌——也大量地使用Python创建应用程序。他?#24039;?#33267;有一个门户,专门为Python开发人员提供免费的课程,包括练习、演讲视频等。

      当然,Django框架的流行和PHP的没落也是python成功的助力之一,但是,从本质上来说,这是开发者、官方支持和需求这三方的契合引发的完美风暴。

      以下这六个原因不太易于察觉,但也助力了python在近年大火。

      Python拥有一个健康活跃且能提供有力支持的社区

      如果你学习过编程,你?#27426;?#20250;发现有的编程语言因缺乏文档和开发人员支持,很不容?#21672;?#25163;使用。而Python并没有这些问题,它已经存在了很长时间并在这段时间中积累了大量的文档、指南、教程等等。此外,Python的开发者社区拥?#24515;?#20197;置信的活?#23613;?#36825;意味着当有人需要在任何情况下得到帮助或支持时,他们都会得到及时的响应。

      无论你是新?#21482;故?#24120;年遨游在代码海洋的老司机,你几乎总能够在这个活跃的社区得到帮助和支持。就像任何经验丰富的码农或开发者所知道的那样,当你在遇到关键问题时,能否获得支持就决定了你成功?#25925;?#22833;败。

      Python得到很多大企业的赞助

      企业赞助能帮助编程语言快速地发展、壮大。C#有Microsoft的赞助,Java有Sun和PHP赞助、支持。而Python则在2006年得到了Google的鼎力相助,而且从那?#38498;驡oogle的很多?#25945;?#21644;应用都使用了python。

      为什么这很重要?因为如果一个公司(?#28909;鏶oogle)希望他们的团队和未来的开发人员使用python?#20013;?#30740;发自己的系统和应用程序,他们就需要提供大量的?#35797;础?#22312;Google的例子中,他们为使用Python创建了大量的指南和教程。至少在开发者的领域,google?#20013;?#36129;献了大量文档和支持工具,并一直在为python免费做广告。

      大数据的兴起

      在企?#21040;?#20013;越来越多的使用大数据和云计算解决方案也助推了Python的成功。Python是数据科学中最流行的语言之一,仅次于R语言。而且它?#37096;梢员?#29992;于机器学习、人工智能系统和各种现代技术中。当然,python能够搭上大数据这班车也是因为它能够非常简便的分析和处理数据。中国有句老话怎么说来着,打铁还需自身硬。

      Python有很多很棒的库

      当你在开发大型项目的时候,Python的库可以帮你节省很多时间并缩短原计划的开发周期。Python的很多库都非常好用,从科学计算领域的NumPy和SciPy,再到网页开发的Django。再?#28909;?#22312;机器学习领域鼎鼎大名的scikit-learn,以及用于自然语言处理的nltk。

      另外,像Encoding.com这样的大型?#21697;?#21153;?#25945;?#36824;允许它与C语言?#26131;?#30456;互兼容。换句话说,有一些类库工具可以提供跨?#25945;?#30340;支持,这是一个巨大的增益。

      Python平衡了可靠?#38498;?#39640;效性

      如果你询问任何Python开发人员或任何曾经使用过这种语言的人——他们都会告诉你Python是快速、可靠和高效的。你可以在几乎任?#20301;?#22659;中使用和部署Python应用程序,而且无论你使用哪个?#25945;ǎ?#37117;不必承担任何性能损失。

      此外,由于它是非常可靠的,这也意味着你可以跨多个领域工作,包括但不限于-网页开发、PC应用程序、移动应用程序、?#24067;?#31561;。你不必担忧由于兼容性带来的困扰,因为在哪里它都可以通用。

      新手友好性

      对于新手?#32479;?#23398;者来说,Python是非常容易学习和使用的。事实上,它是最容易学习的编程语言之一。部分原因是因为它简化了的语法,更贴近于自然语言,这样你就可?#21592;?#20889;Python代码并更快地执行。无论如何,这对初学者来说是一种很好的语言,现在很多年轻的开发者都开始学习Python。而即便在这种情况下,有经验的大数据开发人员也没有被忽视,因为Python总能带给你很多能做的事。


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