为啥这么多人学Python？_惠州计算机Python培训学校

喜欢Python，解决实际问题

2005年中期，用了几天学完了Python，随后两天用了十几个小时写了编译原理的课程设计，这是我大学阶段所有课程设计里唯一没有延期的。后来逐渐发现Python的简单可以把我的思想从编程语言的细节里解放出来，更关注实际要解决的问题。就喜欢上了。

很多人关注起Python就是因为简单易懂，做Web很方便。但在深入CS学科的很多高级主题时，Python能发挥出更加强大无比的力量。而这来自于Python是个好胶水。

坦白讲，Python不算最好的胶水，至少Lua做胶水就比Python好，API好用。但Python再算上强大的标准库、数据结构、友好的转义后，就脱颖而出了。在科学计算领域，NumPy和SciPy的存在解放了很多人的思想束缚。其底层C模块，性能一流。

而当你需要一流的性能与一流的可调试性时，Python C模块是最好的选择。封装虽然有些麻烦，但封装后可以在Python里调用实在太方便。一些已有的C/C++应用也可以通过将函数封装给Python调用，而极大的降低调试难度，提升单元测试覆盖率。

2007年时我开始学Python的C模块编程，并在博客中放出了我的笔记。那时写了不少东西。封装libpcap后，做网络抓包，通信劫持，使得别人眼里，我俨然是个正经黑客。

后来迷恋erlang期间，做了C ode的Python封装，使得Python与Erlang可以互发消息，组建集群。搞硬件开发期间，封装了Cubieboard和RaspberryPi的GPIO、SPI等众多外设的Python接口，调试速度快到了云边。做USB通信期间，因为PyUSB不支持isochronous通信而自己重写了个libusb的Python封装，使得USB编程不再困难。做音视频识别的日子里，做了v4l2的Python封装，使得操作摄像头的控制精度达到了最高。

相比于其他人，用上这些Python封装后，迭代速度数十倍的提高带来了系统进化速度的极大提高。比如我在音视频识别的研究期间，因为NumPy和我自己的封装，每天动则十几次甚至几十次的迭代，优化算法的各种参数。使得我在不到两年时间里，识别效果就超过可某大学教授12年的研究成果。识别速度更是超出对方两个数量级。

对于各个领域的研究者，我是真心推荐Python的。用上NumPy和SciPy，你就拥有了极致的性能，顶级的可调式性，和产品级的稳定性。而这也使得Python的这套组合成为科学计算领域唯一能与matlab竞争的选择。

是Python太容易了么？

因为软件工程发展到今天，很多时候代码的可读性，开发的速度，后期的维护难度，已经成为了语言最大的价值之一。还有很重要的一点就是，比起其它语言，要写很烂很烂的python，还是比较难的。

- Python和自然语言十分相近：编写容易，维护容易，开发迅速;

- 语言本身力量强大且高效：开发迅速，编写容易;

- 有多种多样第三方库，各种直译器：开发迅速，编写容易， 效率不低;

- 有一定群众基础和编写标准(pep8 etc)：开发迅速，debug容易，社区支持。

学Python可从事的岗位

1、Linux运维工程师

这个职位主要就是负责Linux服务器管理，数据分析、自动化处理任务、分析网站日志、定时计划管理等等，目的是解放双手。

2、Python开发工程师

这个职位一般需要精通Python编程语言，有Django等框架的使用经验，实习无要求。

3、Python高级工程师

需要精通Linux/Unixg平台，有英语阅读功底。

4、SEO工程师

为自己或公司开发和改进SEO相关软件，实现自动化搜索引擎优化和日常重复工作。

5、Python游戏开发工程师

网络游戏后端服务器逻辑的开发和处理，有大型数据库使用经验，喜欢从事游戏相关工作。

6、Web网站开发方向

熟悉Web开发的常用 Python框架，熟悉掌握Mysql类数据库的操作即可。

7、Python自动化测试

熟悉自动化流程、方法和常用的模块的使用，有英文读写的能力。

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