python究竟为什么火(非广告)

2021-11-06

python这两年太多了,到处都是学python的广告,各行各业的人都在努力学python。so,为什么python能如此成功?


首先大家要清楚:主流的编程语言(C/C++,java,js,python,C#,sql,Golang、OC和swift等)都是很不错的,都有他的优势和用武之地,直白点说就是“没有一个不能打”。


C/C++是嵌入式开发、内核开发几十年的王者,java是web业务开发的王者,js在前后端用的很多,C#是微软的主打,sql是数据库领域的王者,golang是谷歌强推的后端开发新秀,OC和swift是苹果的主打,都是神一般的存在,没有弱者。


然后和python的热火一比,都差一截。python简直是神一般的存在,搞AI的学python,做办公弄excel的也学python,做web开发的用python,搞嵌入式开发还有个micropython,甚至做地震预测研究的也用python。你就感觉就没有python搞不了的事儿,why?


我就举一个小小的栗子,大家就能明白python的特殊之处了。


假设你要做一个典型的数据处理,譬如说你有1万个数据要排序,怎么做?用不同编程语言的人,思路是完全不同的。


譬如用C/C++的人,就会考虑这些问题:该用什么数据类型,什么数据结构(数组、链表、哈希表?),什么算法,时间复杂度和空间复杂度是多少?怎样提升处理效率?


而用python的人,定义数据结构只需要 


a = [10, 7, 4, 2, 8, 5, 1, 3]


根本不用考虑什么数据类型和数据结构。


排序呢,只需要


a.sort()


完了,得到结果了(当然了,如果追求效率也可以进一步指定细节算法,但是不关注是可以的)。


总结下。上面这个例子告诉我们python的一大特征:


python关注的是“业务逻辑”,而不是“计算机实现”。在python的世界里,你只需要头脑清醒,知道自己想干嘛,并且用python表达出来去运行就行了。你根本不需要考虑python是怎么去实现的,映射到计算机层面怎么做的,用了多少内存,用了什么数据类型和算法。


python的这个特点,使得python非常适合“非职业程序员”。什么叫非职业程序员?就是那些不是靠“编程”这件事吃饭的。程序对他们来说只是为了自己的本职工作而服务的工具,就好像我们开车去上班时车对我们来说是工具一样。而且python的语法简单,强调逻辑而不是计算机内部原理,这使得“非职业程序员”非常适合学习和使用python来干活。譬如研究AI的数学家用python来研究验证自己的AI模型,譬如地震学家用python来编程研究验证自己的地震预测模型。


python同样适用于职业程序员。在那些关注业务逻辑而不是计算机实现效率的地方,python就非常适合。现在很多公司的软件开发都是分层的,涉及到设备终端的接近硬件、注重效率的部分就用C/C++,而上层业务逻辑和应用很多就用python。


前段时间特斯拉起诉他的工程师,就是因为工程师盗取了特斯拉的6千多个python脚本,而特斯拉认为有人拿到这些python脚本就能短时间“再造特斯拉一样高效的管理流程”。这个新闻里你就能看出python的用武之地。


最后:写这篇不是让大家都赶紧去学python,更不是制造焦虑。只是想从技术分析角度告诉大家,为什么python这么火。确实不纯粹是炒作因素。


做C/C++的童鞋不用着慌,还是先搞好你的C/C++,python后面找机会去扩展下就行了。其实python主要针对的还是非底层开发领域,尤其对“非职业程序员”是巨大福音,重要性和matlab相仿甚至以后会远远超越matlab。







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