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編者註：根據維基百科的解釋，“Python是一種廣泛使用的高級編程語言，由吉多·範羅蘇姆創造，第一版發佈於1991年。Python的設計哲學強調了代碼的可讀性和簡潔的語法。“隨著大數據，人工智能的興起，越來越多的人也開始研究起這門語言。以下這篇文章編譯自Alexus強在線學習編程網站Codecademy上發表的文章Why I'm Learnig Python In 2018。

我們可能會說，Python在2017年“出了一陣風頭”。畢竟該語言最近的發展趨勢，令人難以忽視。

主要編程語言的增長趨勢圖片來自Stack Overflow

然而，“出了風頭”意味著對該語言的興趣可能會被放緩。但有什麼理由會讓人相信明年的這個時候Python將不會受歡迎呢？這是我想要回答的問題。


為什麼？簡而言之，我正在尋找一種新的編程語言。我在大學裡學了幾門Java課程，但我好幾年沒用過。我學習了HTML和CSS，但我現在正在尋找一種可以用於Web前端開發以外的語言。最重要的是，我要確保今天學習的東西在今後五年也能用上。


所以，不僅為我自己，為了每一位學員，我決定深入探討一下的Python之興起背後的原因，來試圖了解為什麼今天有這麼多的人在學習該語言，明年是否還是同樣的理由，這些答案對你，對我以及我們的事業，又意味著什麼。



Python的興起

編程語言總是來了又去了。Python最近的受歡迎程度，令人著迷。不久前，很多人認為它已經死了。
1999年，Perl編程語言的創始人拉里·沃爾（Larry Wall）向其堅實的粉絲們發表了他的第三個年度主題演講。在演講中，他公佈了在職業網站dice.com上繪製的對各種語言的需求：

圖片來源：wall.org

正如你所看到的，那時的Python沒有被登記。作為一個很偏門的語言，Python當時幾乎沒有什麼知名度。沃爾特稱：“對Python程序員或許根本沒什麼大量需求，而且，Python程序員很容易找到，根本不用在dice.com登廣告“。

有趣的是Python變得更強大了。去年秋天，Stack Overflow證實，在他們的網站上，有關Python問題的訪問者的數量，增長得比其他任何語言的都快，這讓Python有資格聲稱它是世界上增長最快的主要編程語言之一。

在Codecademy上註冊免費Python課程的用戶人數，也顯示出對這一說法的支持 - 目前正在Codecademy上學習Python的用戶數量比去年同期增加了34％。


那麼，為什麼該語言如此迅速地受到歡迎呢？

圖片來源：languagehealth.com

為什麼是Python？

Stack Overflow將其歸結為一個主要原因：Python的興起與人們對數據科學興趣的興起相關。

他們的分析非常吸引人，值得一讀，但是太長了，別讀了:D，簡而言之，“Python在數據科學和機器學習方面的普及，可能是其快速發展的主要動力。”我不會多費口舌來介紹了，這兩項是2017年最令人矚目的技術趨勢。

不過，這裡仍有一個重大問題。有其他大量編程語言，如SQL和R，可以在數據科學領域一展拳腳。但為什麼這麼多人選擇了Python呢？

一個主要的因素是Python的多功能性。有超過125,000的第三方Python庫。這些庫使得Python從從事傳統的（例如web開發，文本處理）到最新的（例如AI和機器學習）特定任務變得更為上手。例如，生物學家可能會使用Biopython庫來幫助他們進行基因測序。

此外，Python已經成為數據分析的首選語言。對於像pandas，NumPy和matplotlib這樣以數據為中心的庫，任何熟悉Python語法和規則的人都可以將其部署為處理，操作和可視化數據的強大工具。

我們的數據分析課程開發人員和Codecademy的首席數據科學家Hillary Green-Lerman每天都在使用這些Python庫。作為一名數據科學家，她將Python描述為一種編程語言中“一種非常美妙的，吸取了各種長處的工具”。

“如果你想做簡單的事情，那可能是一行代碼。 如果你想做一些非常複雜的事情，你也能很好地控制它。“


鑑於其對數據分析的多功能性和適用性，一個每一天都變得越來越重要的技能，我很清楚，Python將佔據重要位置。所以如果對數據的讀寫是我的首要任務之一，那我應該開始使用Python的嗎？


主修商科的人學習的Python

Hillary把Python稱為編程語言中“一種非常美妙的，吸取了各種長處的工具”，因為它可以做她所需要的東西，但她是一名專業的數據科學家。我不是，所以我的要求和她的要求會有些不同。 Python能否給像我這樣的人的帶來任何好處呢？

我不想為了成為一名數據科學家，或是軟件工程師而學習Python。相反，我的目標更專注於提高對數據分析的掌握水平，為Web開發使用編程的技能，或是為我今後職業生涯中，可能出現的任何其他技術需求而做好準備。

我不是唯一一個有這種想法的人。越來越多尋求編程知識的人，不希望成為全職的軟件開發人員或數據科學家。相反，營銷人員，項目經理和企業家等，一些專業人士，正在使用編程的技巧來更好地從事他們的工作。這些人或是正在尋找最新的知識，或是沒有時間為每個目的而學習一種新的編程語言。

蟒蛇在非技術領域吸引了我們這些人，在不受任何限制的情況下，它可以輕鬆地實現數據分析功能，這成為商業世界中越來越重要的技能。

福布斯報導說，“數據驅動的決策越來越受歡迎。而在過去的幾年裡，分析師們一直在使用像Excel這樣的軟件來分析數據，只有學者才會轉向SPSS，Stata等工具，現在這種情況正在改變。

即使作為一名內容營銷人員，根據市場營銷專家Andrew Chen的說法，通過學習數據，我可以更好地工作。

“增長黑客”的新職位正在融入矽谷的文化，強調編碼和懂得技術，正成為一個偉大的營銷人員的重要組成部分。陳說，增長黑客是營銷和編碼的混合體。“他們將直接營銷的側面重點置於量化測量的基礎上，通過電子表格來進行模型設計，以及大型的數據查詢工作“。

當你讀到“數據庫查詢”時，會想到SQL，Python和R。學習Python，似乎是許多做類似像我這樣工作的人已經採取了的行動。



所以，下一個問題：我可以學習Python嗎？

正如我前面提到的，我的編碼技能沒有什麼可寫的。謝天謝地，Python是學習編程的首選語言。原因很簡單，它直接，而且有很多已經建立起來的免費資源，使得學起來很容易上手。

它有些近似嚴格的語法規則，使它保持了代碼的一致性，所以不同人之間的代碼看起來相似。即使是缺乏經驗的人，也可以很方面的去閱讀。



假設我想用Python 3打印下面一段。我會寫：

print (“On the other hand, if I wanted to print the next paragraph in C++, I would have to write:”)

#include <iostream>

int main() {

std::cout << "All of that’s to say, Python is pretty simple in comparison.\n";

}

Python社區也很歡迎菜鳥程序員。正如Hillary所描述的那樣，語言本身和圍繞它的社區有這樣的態度：“不要擔心，如果出現問題，我們會保護你。”


儘管Python對於初學者來說非常棒，但它也擁有完成高級工作所需的全部功能。Hillary每天都在使用Python來處理和分析數百萬來自Codecademy的學員的數據，她說：“你真的可以用Python的做所有事情，有許多真正的，嚴謹的人在使用它。“ ，她繼續說：”Python中會和你一起成長。開始會很容易，但當有一天，你決定要做自然語言處理，機器學習或者TensorFlow時，它也會變得非常相關。你也可以做到這一切，因為它是一個完整的語言。“

在我們的“2017年全球未來工作報告”中，我們發現，我們的學員正朝著Python方向發展，然後就沒再離開。已經使用Codecademy學習過其他語言的人（40％）要學習Python，這比學習過Python的人要學習其他語言（25-30％）的比例要高。這個數據看起來和Hillary的觀點是一致的 - 你可以用Python做很多事情，這可能是像我這樣的人唯一需要的語言。


所以接下來呢？

我清楚地知道，Python是編程語言的瑞士軍刀 - 一種多用途的工具，可以用於任何職業。出於這個原因，我相信它不會很快地消失。

對於新手編程員，市場營銷人員，業務分析師，銀行家，以及任何想要更多使用數據的人來說，這都是理想之選。所以，我知道接下來我將學習哪種語言 - 這個入門課程只需要13個小時。

準備和我一起開始使用Python嗎？我們的免費Python課程將帶你從基本的語法到更高級的概念，比如迭代數據結構。就像Python本身一樣，這個課程的設計，可以讓你發展到你所想要的深度，無論哪個方向對你和你的職業生涯都是有利的。

如果你有興趣將Python應用於數據科學和分析的話，在我們的“數據分析專業強化課程”中，你將學習如何使用像Hillary每日使用的Python庫 - 熊貓，Numpy，SciPy和Matplotlib來操作，分析和可視化數據。



編後：如果有讀者希望看到中文資料的話，以下的鏈接或許能提供一些幫助。

Python的中文資料:

1. Python 入門指南

2. Python 資源大全中文版

3. Python Philosophy（Python哲學）翻譯及簡析

4. pythondocument



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