Python 有那么神吗

很多对Python不熟悉的人，认为Python在最近这些年的兴起是运气而已。本文帮助大家回顾一下过去十几年Python的3次增长和对应的历史背景。

Python设计之处的特点，包括易学易用，以及作为胶水语言。易学易用是个难以量化的东西，但至少我接触的绝大多数朋友都认同Python在学习和使用上是比大部分语言简单的。有些人不认同Python通常也不是认为Python相对其他语言难学，而是认为Python的运行速度慢，或者动态类型语言的通病。至于胶水语言就比较窄了，面向作为胶水而设计的语言是很少的，印象里只有Lua算得上一个。另一个Python相较其他语言的优势是字符串处理。

以下介绍Python获得发展的3次机遇期。

2006年的搜索/NLP：2006年前后正好是搜索引擎公司发展的爆发期。那一年Google中国李开复搞了关门弟子计划，百度也做了诸多广告，比如百度更懂中文系列。在那个时代搜索引擎就是IT行业的高科技。之后不久，阿里巴巴也搞了个ASC(阿里巴巴搜索技术研究中心)，后来多次追潮流更名，一直作为阿里巴巴内部的前沿研发部门。

而Python用作搜索引擎和NLP是很有历史的。早期Google在90年代开发搜索引擎爬虫就是使用Python实现的。而即便是现在，开发爬虫，Python也基本上就是第一选择。很多人学习Python的入门程序也是爬虫。而Python适合开发爬虫的关键在于Python的字符串处理是很方便的。

也就是从2006年末开始，国内的python-cn邮件列表涌入了大量的新人，并以爬虫为例开始深入学习Python。

2010年的WEB创业潮：2010年开始，国内外出现了新一轮的创业潮，大家开发的是各种各样的网站。此时的WEB开发上，Python已经逐步成为主流WEB服务器开发选项中的一种。相对于同时代的Java和PHP等，有着开发效率上的优势。

正因为早期创业公司需要迅速的迭代和试错，使得这个时代的Python成为了一个不错的选项。进而让更多工程师开始学习起来Python。

也就是从这个时期开始，才逐渐有较多的公司会公开招聘Python工程师。在此前招聘Python工程师的广告是非常非常少见的。

2014年的Deep Learning：从2014年开始火起来的深度学习上，Python的优势是近乎绝对的。深度学习的主流开发语言只有C++和Python两种了，其他语言可以认为根本就没能在这里分到什么像样的空间。所有主流的Deep Learning框架，也是官方直接提供了C++和Python两种接口。而由于C++开发的难度，当前确实有不少从业工程师是直接用Python搞定深度学习的相关步骤。

这次Python的增长期被更多不了解Python的人认为是Python的狗屎运。但其背后的逻辑反倒是非常坚固的。原因就是Python是个很好的胶水。最初的起点是numpy库。

numpy是封装了BLAS的科学计算库。BLAS是对CPU向量指令集高度优化的数学运算库。通过BLAS进行科学计算可以得到顶级的计算性能，这个计算性能比未经向量指令集优化的C程序还能快上数倍。而numpy的另一个重要特点就是，把buffer做了封装，使得buffer的内容是无需Python处理的，而是实际交给特定的软件库来处理，numpy只是负责维护该buffer的生命周期，形状等元数据。这就使得numpy的计算性能不会受到Python的影响，但同时却可以利用Python的易学易用来管理buffer的生命周期。

numpy对buffer的管理带来的易用性优势在后来得到了很大的发展。如以下几点：

OpenCV：在opencv-python中就是使用了numpyarray来管理图像数据，却没有像C++接口一样使用Mat。同样的顶级性能。

PyCuda/PyOpenCL：也是利用了numpyarray来透明传递数据给GPU做高性能计算。尤其是集成了JIT，使得可以用字符串的方式传递kernel function，不再像C++一样要独立编译一遍。

Caffe/TensorFlow：同样利用了numpyarray，并利用了PyCuda/PyOpenCL的集成。

所以这样一路发现下来，由Python是个好胶水，就真的把若干很好用的库全流程的粘在了一起。在流程集成上都是顶级的性能，而没有Python的性能损耗，同时带来了非常好的易用性。

相比其他语言，对这些C/C++库的玩法都是先封装一层对象，包准封装的前后对不上。而且因为大部分语言并不是面向胶水设计，开发C接口都很困难。自然与这些高性能计算库的结合困难重重。累计起来就与Python产生了差距。

题主所提到的R语言，是一种领域相关的语言，是做统计领域的，类似的还有做科学计算的Matlab。如果程序的输出只是一份报告，甚至一份统计图，问题是不大的。但想要成为产品，与其他系统集成则成了难题。一般的服务器部署产品，是不会选择在工程上这么不专业的语言。所以，实际应用时，还是要有工程师负责将算法提取出来，移植到产品级的语言和平台上。举个例子，R虽然可以正常的访问MySQL数据库之类的。但产品级系统中，涉及到memcache、kafka、etcd等，可就没有R语言的接口了。所以这些领域相关语言，写一些自己电脑上跑的小程序还可以，进入产品是没什么希望了。

再者就是因为通用性一直难以跨越出自己的领域，所以这类语言的生命周期一般都不太长，失去自己领域的强支撑后会很快消亡。所以建议题主还是花一些精力去看看业界通用的一些语言。

一、常规软件开发

支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

二、科学计算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

三、人工智能

在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

四、WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速搭建起可用的WEB服务。

五、网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

六、数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

从语言的角度上来看，除了极少的领域之外，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，学习后可以从事以下工作岗位：

1 Web开发

最火的Python web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

2 网络编程

支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

3 爬虫开发

爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥

4 云计算开发

目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发

5 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!

6 自动化运维

问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python

7 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

8 科学运算

97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

9 游戏开发

在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10 桌面软件

虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

Python可以做什么？

1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣

2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务

3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果

4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。

6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。

7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

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