為什麼有那麼多人選擇Python，真的有那麼好嗎？

編者按：

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本文來自公眾號：超級數學建模

Python真的有那麼好嗎？

今天我們講的是4個關於Python編程語言的故事，來看看人工智慧時代爆發的Python。

在這裡不會告訴你Python是「最好的編程語言」（無論什麼意思）。

我也不會說，要不下一個項目嘗試用Python，因為下一個項目來臨的時候，不清楚Python會不會還是最好的一個選擇。

言歸正傳，我們到底該不該選擇Python？

＃1 如果想成為一名程序員？快點學會Python

作為一個計算機初級愛好者，據我們這些年敲過的代碼所反饋（是的，我的代碼是有靈魂的），他們還是比較喜歡Python，因為Python乾淨利索，簡單直接。

Python編寫代碼的速度非常的快，而且非常注重代碼的可讀性，非常適合多人參與的項目。

它具備了比以前傳統的腳本語言更好的可重用性，維護起來也很方便。與現在流行的編程語言Java、C、C++等相比較，同樣是完成一個功能，Python編寫的代碼短小精幹，開發的效率是其它語言的好幾倍。

所以如果你想嘗試成為程序員，Python將會是一個重要的選擇。

＃2 想要高薪嗎？成為一名Python程序員吧！

在由Indeed.com創建並由codementor.io發布的2016年開發人員薪水研究中，發現Python開發人員的平均工資是107,000美元：

基於這項研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java將讓你賺更多的錢（PHP墊底）。

我們可以看到，Swift下面緊隨其後就是Python和Ruby：前五個中只有兩種腳本語言。

而作為大數據時代，Python排名如此靠前，自然可以理解。

在未來，鑒於Python不僅是一種通用的編程語言，而且也是一門科學的編程語言，我們很快就會看到學習Python將會獲得更高的回報，掙得更多。

＃3 Python是AI和機器學習的未來

Python編程語言目前正在推動科學編程普及，但原來的情況並非總是如此。

多年來，學者和私人研究人員一直使用MATLAB語言進行科學研究。

這一切都開始隨著Python數值計算引擎（如NumPy和SciPy）的發布而改變，允許通過單個「import」語句後跟一個函數調用來完成複雜的計算。

雖慢但確實，Python開始接管作為計算機科學研究的首選語言。

Python是人工智慧的未來。

因為考慮到語言的靈活性，其速度以及提供的機器學習功能庫（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我們將繼續看到Python在機器學習領域佔據主導地位。

此時，在我心中毫無疑問：如果你對人工智慧或者大數據有那一丁點的興趣，你都應該學習一下Python。

＃4 想學網路爬蟲、數據分析，卻不想成為專業碼農，那就就用Python吧

大數據與人工智慧時代的到來，讓越來越多的專業，除了本身專業知識的學習，也需要網路採集和數據分析的技能，因為數據儼然已成為價值評估的一種標準。

因為出行數據，滴滴知道你是一個愛爬山的人；

因為通信數據，中國移動知道你是一個跟父母很親近的人；

因為購物數據，阿里巴巴知道你現在還是單身。

而這一切的結論的背後，可以基本上說是數據挖掘的功勞。而作為一名非專業的銷售人員、金融人員，想做一次數據分析初體驗，Python無疑是最適合的入門語言。

為什麼這麼講呢？

相比較java、C++，Python似乎更適合非計算機的人學習數據分析、大數據和人工智慧。

因為Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。

除此之外，Python所擁有的標準庫更是金融、營銷類人群選擇它的理由。

它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。

這被稱作Python的「功能齊全」理念。

當你想開始嘗試做數據分析的時候，Python無疑會是一個很棒的選擇。

授權轉載自超級數學建模

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