1.2　Python的應用場合

現在，全世界有600多種編程語言，但流行的編程語言也就20多種。如果你聽說過TIOBE排行榜，就能知道編程語言的大致流行程度。圖1-1是2002－2018年常用的10種編程語言的變化圖。

2015年和2016年，Python基本處于第5位，市場占有率次于Java、C、C++和C#，從2017年開始，Python借著人工智能的東風，熱度一路水漲船高，目前已經排到第4位，有些排名機構甚至將其排為第1位。Python是一門比較注重效率的語言，不復雜，讀和寫都非常方便，所以才有“人生苦短，我用Python”這樣的調侃。云計算和大數據方面對Python人才的需求也在持續增加。當前比較火熱的區塊鏈就大量使用Python做具體實現。

Python在云計算方面的用途很大，比如云計算中IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）層的很多軟件都大量使用Python，云計算的其他服務都建立在IaaS服務的基礎上。

下面這些使用比較廣泛的軟件就大量使用Python。

（1）Google深度學習框架TensorFlow全由Python實現。

（2）深度學習框架Caffe由Python實現。

（3）開源IaaS軟件（ZStack）。

（4）開源云計算技術（OpenStack）。

（5）Amazon s3命令行管理工具（s3cmd）。

（6）EC2云計算管理工具（StarCluster）。

在大數據領域，Python的使用也越來越廣泛。Python在數據處理方面有如下優勢：

（1）異常快捷的開發速度，代碼非常少。

（2）豐富的數據處理包，無論是正則，還是HTML解析、XML解析，用起來都非常方便。

（3）內部類型使用成本很低，不需要許多額外操作（Java、C++用一個Map都很費勁）。

（4）公司中大量數據處理工作不需要面對非常大的數據。

（5）巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（如Hadoop）。Python雖然小眾，但是有處理大數據的框架。一些框架也支持Python。

（6）編碼問題處理起來非常方便。

除了在人工智能、區塊鏈、云計算和大數據領域的應用外，很多網站也是用Python開發的，很多大公司（如Google、Yahoo以及NASA）都大量使用Python。

我們熟知的AlphaGo就是Google用TensorFlow實現的，Facebook也是扎克伯格用Python開發出來的，后來的Twitter也是用Python寫的，實際上Python是國外很多大公司（如Google）使用的主要語言。

“龜叔”給Python的定位如圖1-2所示，為“優雅”“明確”“簡單”。Python程序看上去總是簡單易懂，初學者學Python不但容易入門，而且將來深入下去可以編寫非常復雜的程序。

Python的哲學就是簡單、優雅、明確，盡量寫容易看明白的代碼，盡量將代碼寫得更少。

Python是一個簡單、解釋型、交互式、可移植、面向對象的超高級語言。這是對Python語言的簡單描述。

Python有一個交互式的開發環境，Python的解釋運行大大節省了每次編譯的時間。Python語法簡單，內置幾種高級數據結構（如字典、列表等），使用起來特別簡單。Python具有大部分面向對象語言的特征，可完全進行面向對象編程。Python可以在MS-DOS、Windows、Windows NT、Linux、Solaris、Amiga、BeOS、OS/2、VMS、QNX等多種操作系統上運行。