pythonpython怎么样

最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越JAVA之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比JAVA简单的很多。尤其在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰，本来我一个朋友做JAVA十年开发，现在对这个编程语言非常的看好，在未来的人工智能中，Python语言依旧可以发挥相当大的作用，人工智能的时代不出十年一定可以到达。

现在的Python语言就相当于之前的安卓和IOS，当时第一批学习IOS和安卓的人，现在应该都身价几百万了吧，但是现在学习安卓和IOS的人没有几年的工作经验连个面试机会都没有，而在国内Python几乎没有任何竞争，所以我个人认为这就是一个机会。现在在各个论坛，关注最多的也就是Python，但是学习的人并不是很多，基本找不到可以学习Python的地方，连培训都很少见，最常见的还是前端和JAVA。

1、轻松入门

Python本身是一门简明、易学的语言，比起 C语言、 C++、JAVA等编程语言的学习难度要相对容易很多。

2 、发展空间大

从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，未来发展的空间也很大。

3、人才需求量大

据统计，Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小，很容易快速高薪就业

4、行业前景好

从Python开发者薪资的变化趋势来看，随着工作年限的增长工资成直线增长。

对于C和Python两种语言，初学者应该选择从那个开始入门？笔者认为在做出选择之前首先要对这两种语言有一个初步的了解。首先来说，C语言是一门通用的编程语言。之所以称其通用，是因为它能够做很多低级、底层的处理；同时它也有良好的跨平台性，C语言可以按照一定的标准在多种计算机平台上进行编译，包括嵌入式编程。而Python是一门面向对象的编程语言，这是它和C存在的一大区别；另一个区别是Python是一种解释型语言。在人们写好这种语言之后还需要有解释器进行翻译才可以在计算机上运行。但Python虽然从运行效率上与C语言相比较低，但Python有丰富的库，而且这些库很多是用C和C++写的。这就使得Python与C有一定的相通性，而且和C语言相比，Python的专长在于数据统计分析和人工智能编程。

总结一点，C更基础，Python更实用。

如果今后的研究方向是嵌入式，那么C语言可以作为主攻方向。对于从事编程工作的朋友其实可以多了解几门语言，这样可以让自己的视野更加开阔。学Python主要是因为它能够快速而简洁地开发一些程序，易学易懂。但笔者认为如果想要在程序开发行业做得更久，有良好的C语言基础是不可缺少的。尚学堂陈老师指出，因为真正要做高性能编程, 不可能将机器的体系架构抛到脑后让Python虚拟机（或Java虚拟机等）帮你搞定所有底层。越来越多的CPU core，越来越恐怖的内存性能瓶颈，对于上层开发人员来说，无所谓，但是对高性能程序开发人员来说，这些是无法透明的。很多应用，还是自己掌控比较有效。这些场合中，汇编和C还是不可替代的。但是，光知道C是不够的，掌握一门面向对象语言，相对更高层的语言，不仅对以后的个人发展有利，也会对自己的技术认识产生帮助。

C的学习曲线更陡，貌似简单，其实难点也非常多，看上去较为简单的程序，也不是在短时间内可以掌握的。若要谈到底层优化，需要的功底是按年算的。但是一旦你C语言的基础打好了，对计算机的理解，对其他语言的理解都是大有帮助的。比如，如果你有C基础，可以说，在较短的时间内解除Python，就能写的出来一些不短的程序。后面的优化也算不上是难度太大的算法，都是非常基本的语句换来换去。在实际应用层面，Python比C方便的不是一个层次。

说起两者的不同可以在对象机制上加以比较：对于“动态确定变量类型”的理解，需要提到的是Python的Object对象机制。Objects即为“对象”是Python对于数据的抽象，用对象或者对象之间的关系可以表示Python中所有的数据，函数、字符串等等都可以是对象。关于对象有三种属性：实体，类型和值。实体一旦创建就不会被改变，一般而言，决定对象所支持的操作方式的类型（type，包括number，string，tuple及其他）也不会改变，但它的值可以改变。如果要找一个具体点的说明，实体就相当于对象在内存中的地址，是本质存在。而类型和值都只是实体的外在呈现。Python提供了一些接口与对象进行交互，比如id()函数用来获得对象实体的整形，type()函数获取其类型等等。

这种object机制，是C所不具备的，这也是Python的优势所在，c是一种静态类型语言，我们可以定义int a, char b等等，但必须是在源代码里面事先规定。比如我们可以在Python里面任意一处直接规定a = “lk”，这样，a的类型就是string，这是在其赋值的时候才决定的，我们无须在代码中明确写出。

C和Python，初学者应该如何选择？在以上内容中笔者举了一些简单的例子，尤其是关于Object对象机制是Python与C最大的不同之处，除此之外还有Python的库的强大与丰富，也使得用Python做一般的程序开发更加方便。

在此文中，我将给我们演示怎样像一个通用核算器一样解析并核算一个四则运算表达式。最终，我们会得到一个能够处理比如 1+2*-(-3+2)/5.6+3款式的表达式的核算器。当然，灵活运用的你也能够将它拓宽的更强壮！

我原意是想供给一个简略风趣的课程来讲解 语法分析 和 正规语法就是说编译原理内容。同时，介绍 PlyPlus。这是一个我改进了好几年的语法解析接口。

Python学习交流免费资源群欢迎新手小白及其Python热爱者324924385！到了地方要什么

作为这个课程的附加产品，我们最终会得到一个彻底可代替eval（）的安全四则运算器。

如果你想在自己电脑上试试此文中给的比如。

你要先装置 PlyPlus ,运用指令pip install plyplus 。（注：pip是一个包办理体系，用来装置用python写的软件包，具体运用方法我们能够百度。）

此文需对python的继承运用有所了解。

语法

关于不懂的怎么解析和正式语法作业的人，这里有一个快速的概览：正式语法是用来解析文本的一些不同层面的规矩。每一个规矩都描绘了相对应的那部分输入的文本是怎么组成的！

怎么解析1+2+3+4？

举个比如：

互联网越来越广泛地深化到人们日子当中，python编程开发言语行业现已步入了一个高速开展的年代。大家有目共睹的python编程言语开展及其迅猛，每年的python人才缺口人数都高达百万以上；现在工作环境竞赛十分激烈，学会Python之后能够找到什么样的工作，学python有前途吗？

Python初学者有什么不懂的可以私信我——我刚整理了一套2018最新的0基础入门和进阶教程，无私分享，获取方法：关注小编头条号，发私信：【学习资料】 即可获取，内附：开发工具和安装包，以及系统学习路线图。

下面小编剖析python工作方向：

Python言语还能够写爬虫，但仅仅只是爬虫的入门罢了。通过Python入门爬虫比较简略易学，不需要在一开始把握太多太根底太底层的常识就能够很快上手，而且很快能够做出成果，十分合适小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。假如想要往这个方向开展，Python是不错的入门选项。

Python是机器学习和AI的首要开发言语。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门言语，Python能够十分容易地使用于剖析和组成可用的数据，这也使它成为数据科学中比较流行的言语之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化，更适用于机器学习、数据核算、

把握前端常识，和 python三大后端结构，能够具备独立开发网站的能力，成为一名合格的web全栈开发将不在话下。全栈工程师是指能驾御各种开发工具的工程师，而Python本身就有着很强的全栈式综合言语的特色，能够完成后端、前端、GUI、科学运算、网络编程、大数据开发等等，把握了Python，会使你更快成为一名全栈程序员。

Python简略的言语结构使用十分广泛，我们不用学习无比困难的JAVA，Python是最好的选择，不管上述选择哪个方向，都是不会错的。学好Python，工作前途仍是很可观的，可是一切的条件都是需要自己真的有两把刷子。

Python在编程范畴的占有率一向处于稳步上升之中，依据最新的数据，Python排名第六。前五名分别是 Java、C、PHP、C++ 和 VB. 作为一个很年轻的言语，Python的位置已经相当令人振奋了。跟着微软将Python归入.Net 渠道，信任Python的将来会更加微弱开展。Python 很可能会成为.Net渠道快速开发的干流言语。我信任Python在不就之后将成为互联网开展不可代替的工具。我也可以给大家讲讲Python的一个大概的应用范围：体系编程，提lass=innerlink>API，能方便进行体系维护和管理。

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 Hadoop 等大数据基础设施是用 Java 写的。无独有偶，上个月 IBM developerWorks 发表的一篇个人博客(https://ibm/developerworks/community/blogs/jfp/entry/What_Language_Is_Best_For_Machine_Learning_And_Data_Science?lang=en)，用职位招聘网站indeed 上的数据做了一个统计。这篇文章本身算得上是客观公正，实事求是，但传到国内来，就被一些评论者曲解了本意，说 Python 的优势地位尚未确立，鹿死谁手尚未可知，各位学习者不可盲目跟风啊，千万要多方押宝，继续撒胡椒面不要停。

在这里我要明确表个态，对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。当然，Python不是没有它的问题和短处，你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配，但是Python 将坐稳数据分析和 AI 第一语言的位置，这一点毫无疑问。

我甚至认为，由于 Python 坐稳了这个位置，由于这个行业未来需要大批的从业者，更由于Python正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言，这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一种真正意义上的编程世界语。

讨论编程语言的优劣兴衰一直被认为是一个口水战话题，被资深人士所不屑。但是我认为这次 Python 的上位是一件大事。请设想一下，如果十五年之后，所有40岁以下的知识工作者，无分中外，从医生到建筑工程师，从办公室秘书到电影导演，从作曲家到销售，都能使用同一种编程语言进行基本的数据处理，调用云上的人工智能 API，操纵智能机器人，进而相互沟通想法，那么这一普遍编程的协作网络，其意义将远远超越任何编程语言之争。目前看来，Python 最有希望担任这个角色。

Python 的胜出令人意外，因为它缺点很明显。

它语法上自成一派，让很多老手感到不习惯。

“裸” Python 的速度很慢，在不同的任务上比C 语言大约慢数十倍到数千倍不等。

由于全局解释器锁（GIL）的限制，单个Python 程序无法在多核上并发执行；Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，给开发者选择带来了很多不必要的混乱和麻烦。

由于不受任何一家公司的控制，一直以来也没有一个技术巨头肯死挺 Python ，所以相对于 Python 的应用之广泛，其核心基础设施所得到的投入和支持其实是非常薄弱的。直到今天，26岁的Python 都还没有一个官方标配的 JIT 编译器，相比之下， Java 语言在其发布之后头三年内就获得了标配 JIT 。

另一个事情更能够说明问题。Python 的 GIL 核心代码 1992 年由该语言创造者 Guido van Rossum 编写，此后十八年时间没有一个人对这段至关重要的代码改动过一个字节。十八年！直到2010年，Antoine Pitrou才对 GIL 进行了近二十年来的第一次改进，而且还仅在 Python 3.x 版本中使用。这也就是说，今天使用 Python 2.7 的大多数开发者，他们所写的每一段程序仍然被26年前的一段代码牢牢制约着。

说到 Python 的不足，我就想起发生在自己身上的一段小小的轶事。我多年前曾经在一篇文章里声明自己看好 Python，而不看好 Ruby。大概两年多以前，有一个网友在微博里找到我，对我大加责备，说因为当年读了我这篇文章，误听谗言，鬼迷心窍，一直专攻 Python，而始终对 Ruby 敬而远之。结果他Python 固然精通，但最近一学 Ruby，如此美好，如此甜蜜，喜不自胜，反过来愤然意识到，当年完全被我误导了，在最美的年华错过了最美的编程语言。我当时没有更多的与他争辩，也不知道他今天是否已经从Python后端、大数据分析、机器学习和 AI 工程师成功转型为Rails快速开发高手。我只是觉得，想要真正认识一件事物的价值，确实也不是一件容易的事情。

Python 就是这样一个带着各种毛病冲到第一方阵的赛车手，但即便到了几年前，也没有多少人相信它有机会摘取桂冠，很多人认为 Java 的位置不可动摇，还有人说一切程序都将用 JavaScript重写。但今天我们再看，Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。

而且不要忘了，未来绝大多数的 Python 用户并不是专业的程序员，而是今天还在使用 Excel、PowePoint、SAS、Matlab和视频编辑器的那些人。

就拿 AI 来说，我们首先要问一下，AI 的主力人群在哪里？如果我们今天静态的来谈这个话题，你可能会认为 AI 的主力是研究机构里的 AI 科学家、拥有博士学位的机器学习专家和算法专家。

但上次我提到李开复的“AI红利三段论”明确告诉我们，只要稍微把眼光放长远一点，往后看三至五年，你会看到整个 AI 产业的从业人口将逐渐形成一个巨大的金字塔结构，上述的 AI 科学家仅仅是顶端的那么一点点，95% 甚至更多的 AI 技术人员，都将是AI 工程师、应用工程师和AI 工具用户。

我相信这些人几乎都将被Python 一网打尽，成为 Python 阵营的庞大后备军。这些潜在的 Python 用户至今仍然在技术圈子之外，但随着 AI 应用的发展，数百万之众的教师、公司职员、工程师、翻译、编辑、医生、销售、管理者和公务员将裹挟着各自领域中的行业知识和数据资源，涌入 Python 和 AI 大潮之中，深刻的改变整个 IT，或者说 DT （数据科技）产业的整体格局和面貌。

为什么 Python 能够后来居上呢？

如果泛泛而论，我很可以列举 Python 的一些优点，比如语言设计简洁优雅，对程序员友好，开发效率高。但我认为这不是根本原因，因为其他一些语言在这方面表现得并不差。

还有人认为 Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境，吸引了大批科学家以及各领域的专家使用，从而把雪球越滚越大。但我觉得这是倒因为果。为什么偏偏是 Python 能够吸引人们使用，建立起这么好的基础设施呢？为什么世界上最好的语言 PHP 里头就没有 numpy 、NLTK、sk-learn、pandas 和 PyTorch 这样级别的库呢？为什么 JavaScript 极度繁荣之后就搞得各种程序库层次不齐，一地鸡毛，而 Python 的各种程序库既繁荣又有序，能够保持较高水准呢？

我认为最根本的原因只有一点：Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确，而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。

相比之下，太多的语言不断的用战术上无原则的勤奋去侵蚀和模糊自己的战略定位，最终只能等而下之。

Python 的战略定位是什么？

其实很简单，就是要做一种简单、易用但专业、严谨的通用组合语言，或者叫胶水语言，让普通人也能够很容易的入门，把各种基本程序元件拼装在一起，协调运作。

正是因为坚持这个定位，Python 始终把语言本身的优美一致放在奇技妙招前面，始终把开发者效率放在CPU效率前面，始终把横向扩张能力放在纵向深潜能力之前。长期坚持这些战略选择，为 Python 带来了其他语言望尘莫及的丰富生态。

比如说，任何一个人，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会Python基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。再比如说，正是由于 Python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 C 语言跟它配合，结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。相反，如果 Python 不服气，非要在速度上较劲，那么结果很可能是裸速提高个几倍，但这样就没人有动力为它开发 C 模块了，最后的速度远不如混合模式，而且很可能语言因此会变得更复杂，结果是一个又慢又丑陋的语言。

更重要的是，Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。

很多时候，一个程序库本身是用 C/C++ 写的，但你会发现，直接使用 C 或者 C++ 去调用那个程序库，从环境配置到接口调用，都非常麻烦，反而隔着一层，用其python 包装库更加清爽整洁，又快又漂亮。这些特点到了 AI 领域中，就成了 Python 的强大优势。Python 也借助 AI 和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。Python 与 AI绑在一起，对它们来说，无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件，未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具，都将听命于自己。

对编程语言发展历史缺乏了解的人可能会觉得，Python 的战略定位是犬儒主义和缺乏进取心的。但事实证明，能同时做到简单而严谨、易用而专业，是很难的，而能够坚守胶水语言的定位，更是难上加难。

有的语言，从一开始就是出于学术而非实用的目的，学习曲线过于陡峭，一般人很难接近。有的语言，过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。有的语言，设计的时候有明确的假想场景，要么是为了解决大规模并发，要么是为了解决矩阵运算，要么是为了做网页渲染模板，一旦离开这个场景，就各种不爽。更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，最后变成谁都无法掌控的庞然大物。相比之下，Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。

Python 之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。这个机制以 Guido van Rossum (BDFL，Pythoners 都知道这是什么意思), DavidBeazley, Raymond Hettinger 等人为核心，以 PEP 为组织平台，民主而有序，集中而开明。只要这个机制本身得以维系，Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。

最有可能向 Python 发起挑战的，当然是Java。Java 的用户存量大，它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。但我并不认为 Java 有很大的机会，因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。什么是大型复杂系统？就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统，其规模和复杂性是外生的，或者说外界赋予的。而 AI 的本质是一个自学习、自组织的系统，其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的，是内生的。因此，Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲，你强的东西这里用不上，这里需要的东西你做起来又别扭。而 Python 在数据处理方面的简洁强悍早就尽人皆知。对比两个功能相同的 Java 和 Python 机器学习程序，正常人只要看两眼就能做出判断，一定是 Python 程序更加清爽痛快。

大概在 2003 或者 2004 年的时候，我买过一本 Python 的书，作者是一位巴西人。他说自己之所以坚定的选择 Python，是因为他小时候经常梦到未来世界将由一条大蟒蛇（蟒蛇的英文为python）统治。我当时觉得这哥们好可怜，做个梦都能梦到这么恐怖的场景。但今天来看，也许他只是像黑客帝国里的程序员安德森一样，不小心穿越到未来，并且窥探到了世界的真相。

最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越JAVA之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比JAVA简单的很多。尤其在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰，本来我一个朋友做JAVA十年开发，现在对这个编程语言非常的看好，在未来的人工智能中，Python语言依旧可以发挥相当大的作用，人工智能的时代不出十年一定可以到达。

现在的Python语言就相当于之前的安卓和IOS，当时第一批学习IOS和安卓的人，现在应该都身价几百万了吧，但是现在学习安卓和IOS的人没有几年的工作经验连个面试机会都没有，而在国内Python几乎没有任何竞争，所以我个人认为这就是一个机会。现在在各个论坛，关注最多的也就是Python，但是学习的人并不是很多，基本找不到可以学习Python的地方，连培训都很少见，最常见的还是前端和JAVA。

1、轻松入门

Python本身是一门简明、易学的语言，比起 C语言、 C++、JAVA等编程语言的学习难度要相对容易很多。

2 、发展空间大

从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，未来发展的空间也很大。

3、人才需求量大

据统计，Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小，很容易快速高薪就业

4、行业前景好

从Python开发者薪资的变化趋势来看，随着工作年限的增长工资成直线增长。

在此文中，我将给我们演示怎样像一个通用核算器一样解析并核算一个四则运算表达式。最终，我们会得到一个能够处理比如 1+2*-(-3+2)/5.6+3款式的表达式的核算器。当然，灵活运用的你也能够将它拓宽的更强壮！

我原意是想供给一个简略风趣的课程来讲解 语法分析 和 正规语法就是说编译原理内容。同时，介绍 PlyPlus。这是一个我改进了好几年的语法解析接口。

Python学习交流免费资源群欢迎新手小白及其Python热爱者324924385！到了地方要什么

作为这个课程的附加产品，我们最终会得到一个彻底可代替eval（）的安全四则运算器。

如果你想在自己电脑上试试此文中给的比如。

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此文需对python的继承运用有所了解。

语法

关于不懂的怎么解析和正式语法作业的人，这里有一个快速的概览：正式语法是用来解析文本的一些不同层面的规矩。每一个规矩都描绘了相对应的那部分输入的文本是怎么组成的！

怎么解析1+2+3+4？

举个比如：

互联网越来越广泛地深化到人们日子当中，python编程开发言语行业现已步入了一个高速开展的年代。大家有目共睹的python编程言语开展及其迅猛，每年的python人才缺口人数都高达百万以上；现在工作环境竞赛十分激烈，学会Python之后能够找到什么样的工作，学python有前途吗？

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Python在编程范畴的占有率一向处于稳步上升之中，依据最新的数据，Python排名第六。前五名分别是 Java、C、PHP、C++ 和 VB. 作为一个很年轻的言语，Python的位置已经相当令人振奋了。跟着微软将Python归入.Net 渠道，信任Python的将来会更加微弱开展。Python 很可能会成为.Net渠道快速开发的干流言语。我信任Python在不就之后将成为互联网开展不可代替的工具。我也可以给大家讲讲Python的一个大概的应用范围：体系编程，提lass=innerlink>API，能方便进行体系维护和管理。

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 Hadoop 等大数据基础设施是用 Java 写的。无独有偶，上个月 IBM developerWorks 发表的一篇个人博客(https://ibm/developerworks/community/blogs/jfp/entry/What_Language_Is_Best_For_Machine_Learning_And_Data_Science?lang=en)，用职位招聘网站indeed 上的数据做了一个统计。这篇文章本身算得上是客观公正，实事求是，但传到国内来，就被一些评论者曲解了本意，说 Python 的优势地位尚未确立，鹿死谁手尚未可知，各位学习者不可盲目跟风啊，千万要多方押宝，继续撒胡椒面不要停。

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讨论编程语言的优劣兴衰一直被认为是一个口水战话题，被资深人士所不屑。但是我认为这次 Python 的上位是一件大事。请设想一下，如果十五年之后，所有40岁以下的知识工作者，无分中外，从医生到建筑工程师，从办公室秘书到电影导演，从作曲家到销售，都能使用同一种编程语言进行基本的数据处理，调用云上的人工智能 API，操纵智能机器人，进而相互沟通想法，那么这一普遍编程的协作网络，其意义将远远超越任何编程语言之争。目前看来，Python 最有希望担任这个角色。

Python 的胜出令人意外，因为它缺点很明显。

它语法上自成一派，让很多老手感到不习惯。

“裸” Python 的速度很慢，在不同的任务上比C 语言大约慢数十倍到数千倍不等。

由于全局解释器锁（GIL）的限制，单个Python 程序无法在多核上并发执行；Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，给开发者选择带来了很多不必要的混乱和麻烦。

由于不受任何一家公司的控制，一直以来也没有一个技术巨头肯死挺 Python ，所以相对于 Python 的应用之广泛，其核心基础设施所得到的投入和支持其实是非常薄弱的。直到今天，26岁的Python 都还没有一个官方标配的 JIT 编译器，相比之下， Java 语言在其发布之后头三年内就获得了标配 JIT 。

另一个事情更能够说明问题。Python 的 GIL 核心代码 1992 年由该语言创造者 Guido van Rossum 编写，此后十八年时间没有一个人对这段至关重要的代码改动过一个字节。十八年！直到2010年，Antoine Pitrou才对 GIL 进行了近二十年来的第一次改进，而且还仅在 Python 3.x 版本中使用。这也就是说，今天使用 Python 2.7 的大多数开发者，他们所写的每一段程序仍然被26年前的一段代码牢牢制约着。

说到 Python 的不足，我就想起发生在自己身上的一段小小的轶事。我多年前曾经在一篇文章里声明自己看好 Python，而不看好 Ruby。大概两年多以前，有一个网友在微博里找到我，对我大加责备，说因为当年读了我这篇文章，误听谗言，鬼迷心窍，一直专攻 Python，而始终对 Ruby 敬而远之。结果他Python 固然精通，但最近一学 Ruby，如此美好，如此甜蜜，喜不自胜，反过来愤然意识到，当年完全被我误导了，在最美的年华错过了最美的编程语言。我当时没有更多的与他争辩，也不知道他今天是否已经从Python后端、大数据分析、机器学习和 AI 工程师成功转型为Rails快速开发高手。我只是觉得，想要真正认识一件事物的价值，确实也不是一件容易的事情。

Python 就是这样一个带着各种毛病冲到第一方阵的赛车手，但即便到了几年前，也没有多少人相信它有机会摘取桂冠，很多人认为 Java 的位置不可动摇，还有人说一切程序都将用 JavaScript重写。但今天我们再看，Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。

而且不要忘了，未来绝大多数的 Python 用户并不是专业的程序员，而是今天还在使用 Excel、PowePoint、SAS、Matlab和视频编辑器的那些人。

就拿 AI 来说，我们首先要问一下，AI 的主力人群在哪里？如果我们今天静态的来谈这个话题，你可能会认为 AI 的主力是研究机构里的 AI 科学家、拥有博士学位的机器学习专家和算法专家。

但上次我提到李开复的“AI红利三段论”明确告诉我们，只要稍微把眼光放长远一点，往后看三至五年，你会看到整个 AI 产业的从业人口将逐渐形成一个巨大的金字塔结构，上述的 AI 科学家仅仅是顶端的那么一点点，95% 甚至更多的 AI 技术人员，都将是AI 工程师、应用工程师和AI 工具用户。

我相信这些人几乎都将被Python 一网打尽，成为 Python 阵营的庞大后备军。这些潜在的 Python 用户至今仍然在技术圈子之外，但随着 AI 应用的发展，数百万之众的教师、公司职员、工程师、翻译、编辑、医生、销售、管理者和公务员将裹挟着各自领域中的行业知识和数据资源，涌入 Python 和 AI 大潮之中，深刻的改变整个 IT，或者说 DT （数据科技）产业的整体格局和面貌。

为什么 Python 能够后来居上呢？

如果泛泛而论，我很可以列举 Python 的一些优点，比如语言设计简洁优雅，对程序员友好，开发效率高。但我认为这不是根本原因，因为其他一些语言在这方面表现得并不差。

还有人认为 Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境，吸引了大批科学家以及各领域的专家使用，从而把雪球越滚越大。但我觉得这是倒因为果。为什么偏偏是 Python 能够吸引人们使用，建立起这么好的基础设施呢？为什么世界上最好的语言 PHP 里头就没有 numpy 、NLTK、sk-learn、pandas 和 PyTorch 这样级别的库呢？为什么 JavaScript 极度繁荣之后就搞得各种程序库层次不齐，一地鸡毛，而 Python 的各种程序库既繁荣又有序，能够保持较高水准呢？

我认为最根本的原因只有一点：Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确，而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。

相比之下，太多的语言不断的用战术上无原则的勤奋去侵蚀和模糊自己的战略定位，最终只能等而下之。

Python 的战略定位是什么？

其实很简单，就是要做一种简单、易用但专业、严谨的通用组合语言，或者叫胶水语言，让普通人也能够很容易的入门，把各种基本程序元件拼装在一起，协调运作。

正是因为坚持这个定位，Python 始终把语言本身的优美一致放在奇技妙招前面，始终把开发者效率放在CPU效率前面，始终把横向扩张能力放在纵向深潜能力之前。长期坚持这些战略选择，为 Python 带来了其他语言望尘莫及的丰富生态。

比如说，任何一个人，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会Python基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。再比如说，正是由于 Python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 C 语言跟它配合，结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。相反，如果 Python 不服气，非要在速度上较劲，那么结果很可能是裸速提高个几倍，但这样就没人有动力为它开发 C 模块了，最后的速度远不如混合模式，而且很可能语言因此会变得更复杂，结果是一个又慢又丑陋的语言。

更重要的是，Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。

很多时候，一个程序库本身是用 C/C++ 写的，但你会发现，直接使用 C 或者 C++ 去调用那个程序库，从环境配置到接口调用，都非常麻烦，反而隔着一层，用其python 包装库更加清爽整洁，又快又漂亮。这些特点到了 AI 领域中，就成了 Python 的强大优势。Python 也借助 AI 和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。Python 与 AI绑在一起，对它们来说，无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件，未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具，都将听命于自己。

对编程语言发展历史缺乏了解的人可能会觉得，Python 的战略定位是犬儒主义和缺乏进取心的。但事实证明，能同时做到简单而严谨、易用而专业，是很难的，而能够坚守胶水语言的定位，更是难上加难。

有的语言，从一开始就是出于学术而非实用的目的，学习曲线过于陡峭，一般人很难接近。有的语言，过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。有的语言，设计的时候有明确的假想场景，要么是为了解决大规模并发，要么是为了解决矩阵运算，要么是为了做网页渲染模板，一旦离开这个场景，就各种不爽。更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，最后变成谁都无法掌控的庞然大物。相比之下，Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。

Python 之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。这个机制以 Guido van Rossum (BDFL，Pythoners 都知道这是什么意思), DavidBeazley, Raymond Hettinger 等人为核心，以 PEP 为组织平台，民主而有序，集中而开明。只要这个机制本身得以维系，Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。

最有可能向 Python 发起挑战的，当然是Java。Java 的用户存量大，它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。但我并不认为 Java 有很大的机会，因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。什么是大型复杂系统？就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统，其规模和复杂性是外生的，或者说外界赋予的。而 AI 的本质是一个自学习、自组织的系统，其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的，是内生的。因此，Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲，你强的东西这里用不上，这里需要的东西你做起来又别扭。而 Python 在数据处理方面的简洁强悍早就尽人皆知。对比两个功能相同的 Java 和 Python 机器学习程序，正常人只要看两眼就能做出判断，一定是 Python 程序更加清爽痛快。

大概在 2003 或者 2004 年的时候，我买过一本 Python 的书，作者是一位巴西人。他说自己之所以坚定的选择 Python，是因为他小时候经常梦到未来世界将由一条大蟒蛇（蟒蛇的英文为python）统治。我当时觉得这哥们好可怜，做个梦都能梦到这么恐怖的场景。但今天来看，也许他只是像黑客帝国里的程序员安德森一样，不小心穿越到未来，并且窥探到了世界的真相。