Python的优势在哪里?_惠州计算机Python培训学校

python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然比一些语言要晚一些，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路。Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。Python 的一些优点，比如语言设计简洁优雅，对程序员友好，开发效率高。

还有人认为 Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境，吸引了大批科学家以及各领域的专家使用，从而把雪球越滚越大。但我觉得这是倒因为果。为什么偏偏是 Python 能够吸引人们使用，建立起这么好的基础设施呢?

为什么世界上最好的语言 PHP 里头就没有 numpy 、 NLTK 、 sk - learn 、 pandas 和 PyTorch 这样级别的库呢?为什么 JavaScript 极度繁荣之后就搞得各种程序库层次不齐，一地鸡毛，而 Python 的各种程序库既繁荣又有序，能够保持较高水准呢?

我认为最根本的原因只有一点：Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确，而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。** 相比之下，太多的语言不断的用战术上无原则的勤奋去侵蚀和模糊自己的战略定位，最终只能等而下之。

Python 的战略定位是什么?其实很简单，就是要做一种简单、易用但专业、严谨的通用组合语言，或者叫胶水语言，让普通人也能够很容易的入门，把各种基本程序元件拼装在一起，协调运作。

正是因为坚持这个定位， Python 始终把语言本身的优美一致放在奇技妙招前面，始终把开发者效率放在 CPU 效率前面，始终把横向扩张能力放在纵向深潜能力之前。长期坚持这些战略选择，为 Python 带来了其他语言望尘莫及的丰富生态。

比如说，任何一个人，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会 Python 基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。

再比如说，正是由于 Python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 C 语言跟它配合，结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。

相反，如果 Python 不服气，非要在速度上较劲，那么结果很可能是裸速提高个几倍，但这样就没人有动力为它开发 C 模块了，最后的速度远不如混合模式，而且很可能语言因此会变得更复杂，结果是一个又慢又丑陋的语言。

更重要的是， Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。很多时候，一个程序库本身是用 C/C++ 写的，但你会发现，直接使用 C 或者 C++ 去调用那个程序库，从环境配置到接口调用，都非常麻烦，反而隔着一层，用其 python 包装库更加清爽整洁，又快又漂亮。

这些特点到了 AI 领域中，就成了 Python 的强大优势。 Python 也借助 AI 和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。 Python 与 AI 绑在一起，对它们来说，无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件，未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具，都将听命于自己。

对编程语言发展历史缺乏了解的人可能会觉得， Python 的战略定位是犬儒主义和缺乏进取心的。但事实证明，能同时做到简单而严谨、易用而专业，是很难的，而能够坚守胶水语言的定位，更是难上加难。

有的语言，从一开始就是出于学术而非实用的目的，学习曲线过于陡峭，一般人很难接近。有的语言，过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。

有的语言，设计的时候有明确的假想场景，要么是为了解决大规模并发，要么是为了解决矩阵运算，要么是为了做网页渲染模板，一旦离开这个场景，就各种不爽。

更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，最后变成谁都无法掌控的庞然大物。

相比之下， Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。

Python 之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。

这个机制以 Guido van Rossum( BDFL ， Pythoners 都知道这是什么意思), DavidBeazley , Raymond Hettinger 等人为核心，以 PEP 为组织平台，民主而有序，集中而开明。只要这个机制本身得以维系， Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。

最有可能向 Python 发起挑战的，当然是 Java 。 Java 的用户存量大，它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。但我并不认为 Java 有很大的机会，因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。

什么是大型复杂系统?就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统，其规模和复杂性是外生的，或者说外界赋予的。而 AI 的本质是一个自学习、自组织的系统，其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的，是内生的。

因此， Java 大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲，你强的东西这里用不上，这里需要的东西你做起来又别扭。而 Python 在数据处理方面的简洁强悍早就尽人皆知。对比两个功能相同的 Java 和 Python 机器学习程序，正常人只要看两眼就能做出判断，一定是 Python 程序更加清爽痛快。

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