python究竟為什么火？

首先大家要清楚：主流的編程語言（C/C ，java，js，python，C#，sql，Golang、OC和swift等）都是很不錯(cuò)的，都有他的優(yōu)勢(shì)和用武之地，直白點(diǎn)說就是“沒有一個(gè)不能打”。

C/C 是嵌入式開發(fā)、內(nèi)核開發(fā)幾十年的王者，java是web業(yè)務(wù)開發(fā)的王者，js在前后端用的很多，C#是微軟的主打，sql是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的王者，golang是谷歌強(qiáng)推的后端開發(fā)新秀，OC和swift是蘋果的主打，都是神一般的存在，沒有弱者。

然后和python的熱火一比，都差一截。python簡直是神一般的存在，搞AI的學(xué)python，做辦公弄excel的也學(xué)python，做web開發(fā)的用python，搞嵌入式開發(fā)還有個(gè)micropython，甚至做地震預(yù)測(cè)研究的也用python。你就感覺就沒有python搞不了的事兒，why？

我就舉一個(gè)小小的栗子，大家就能明白python的特殊之處了。

假設(shè)你要做一個(gè)典型的數(shù)據(jù)處理，譬如說你有1萬個(gè)數(shù)據(jù)要排序，怎么做？用不同編程語言的人，思路是完全不同的。

譬如用C/C 的人，就會(huì)考慮這些問題：該用什么數(shù)據(jù)類型，什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（數(shù)組、鏈表、哈希表？），什么算法，時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是多少？怎樣提升處理效率？

而用python的人，定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)只需要

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

根本不用考慮什么數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

排序呢，只需要

a.sort()

完了，得到結(jié)果了（當(dāng)然了，如果追求效率也可以進(jìn)一步指定細(xì)節(jié)算法，但是不關(guān)注是可以的）。

總結(jié)下。上面這個(gè)例子告訴我們python的一大特征：

python關(guān)注的是“業(yè)務(wù)邏輯”，而不是“計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)”。在python的世界里，你只需要頭腦清醒，知道自己想干嘛，并且用python表達(dá)出來去運(yùn)行就行了。你根本不需要考慮python是怎么去實(shí)現(xiàn)的，映射到計(jì)算機(jī)層面怎么做的，用了多少內(nèi)存，用了什么數(shù)據(jù)類型和算法。

python的這個(gè)特點(diǎn)，使得python非常適合“非職業(yè)程序員”。什么叫非職業(yè)程序員？就是那些不是靠“編程”這件事吃飯的。程序?qū)λ麄儊碚f只是為了自己的本職工作而服務(wù)的工具，就好像我們開車去上班時(shí)車對(duì)我們來說是工具一樣。而且python的語法簡單，強(qiáng)調(diào)邏輯而不是計(jì)算機(jī)內(nèi)部原理，這使得“非職業(yè)程序員”非常適合學(xué)習(xí)和使用python來干活。譬如研究AI的數(shù)學(xué)家用python來研究驗(yàn)證自己的AI模型，譬如地震學(xué)家用python來編程研究驗(yàn)證自己的地震預(yù)測(cè)模型。

python同樣適用于職業(yè)程序員。在那些關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯而不是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)效率的地方，python就非常適合?，F(xiàn)在很多公司的軟件開發(fā)都是分層的，涉及到設(shè)備終端的接近硬件、注重效率的部分就用C/C ，而上層業(yè)務(wù)邏輯和應(yīng)用很多就用python。

前段時(shí)間特斯拉起訴他的工程師，就是因?yàn)楣こ處煴I取了特斯拉的6千多個(gè)python腳本，而特斯拉認(rèn)為有人拿到這些python腳本就能短時(shí)間“再造特斯拉一樣高效的管理流程”。這個(gè)新聞里你就能看出python的用武之地。

做C/C 的童鞋不用著慌，還是先搞好你的C/C ，python后面找機(jī)會(huì)去擴(kuò)展下就行了。其實(shí)python主要針對(duì)的還是非底層開發(fā)領(lǐng)域，尤其對(duì)“非職業(yè)程序員”是巨大福音，重要性和matlab相仿甚至以后會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越matlab。