京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | 读芯术来源 | AI_Discovery(ID)
人生苦短,我学Python;
人生漫漫,Python是岸!
二十年前的全民学英语风潮,如今变成了“学 Python”。
当代人的知识焦虑中,这门叫 Python 的语言逐渐成为主流。朋友圈、QQ空间随便一刷就出现的「Python 训练营」广告,
“每天半小时学习编程,0基础入门。”
“会Python的人,工作都不会太差。追上同龄人,就现在!”
……
诸如此类的。
此外,知乎、贴吧等社区的热议非凡,总给人一种全民学 Python 的错觉。
是错觉吗?
好像也不是,毕竟连地产大亨潘石屹都把学习 Python 当作自己的“人生礼物”,
浙江都已经把 Python 纳入信息技术高考科目了,这股风潮似乎有愈演愈烈之势。
随着人工智能和机器学习的发展,Python大火,情理之中。
但是你知道吗,Python其实并不年轻,早在1991年,它就诞生了。
最让人难以置信的是,Python实际上出自一个人之手——开发者荷兰程序员Guido van Rossum。
众所周知,大多数编程语言都由大型公司雇佣大量专业人员集体研发而成。在这种意义上,Python是独一无二的!
当然,开发者Russum并没有独自开发和完善Python的所有组件。这是一个开源项目,数千人曾在其中协助开发。尽管Python在数年的时间内不断演化,但人们选择它的目的始终相似。
开发Python的主要目的是帮助程序员编写清晰、有逻辑的程序,满足各种大小的项目的需求。这也是为什么Python如此受开发者欢迎。Python功能全面,可用于网页开发、游戏开发、配置服务器、执行科学计算和数据分析。
近年来,Python的普及率在众多编程语言中快速增长。由Stack Overflow发起的有关各个编程语言使用率的调查表明,Python的使用率不断攀升,已经超过众多竞争者登上榜首。
你知道吗?Python正和Netflix强强联合。
所以,这些年到底发生了什么?Python的热度怎么涨得这么快?
现在我来介绍那些促成了当今Python语言盛世的技术。
人工智能和机器学习的发展程度已远超出科幻小说。
正如ChrisDuffey在SuperhumanInnovation一书中所言,
“限制人工智能的只有人类的想象力。”
当今高密度数据不断扩张,人工智能和机器学习承担起过去人们似乎无法完成的任务。所有的科技巨头(Facebook,Microsoft,Google和Amazon)都在投入大量时间和精力开发人工智能和机器学习领域,并做出了贡献。
研究表明,人工智能和机器学习从业者更喜欢使用Python,因为它编写简单、便于阅读,使技术员们不再为复杂的编程语言结构所困扰。
全世界充斥着数据。席卷全球的数据狂风的规模也日渐扩张。现在我们的一举一动都能生成数据。所有行为,从社交网站上的图片和评论,到网页浏览记录和网上购物行为,再到股票价格和天气预报,都会被记录在案。
预计到2020年,人们每天将产出44字节大小的数据,这个数字比宇宙中可观测恒星总数多40倍。但是不经收集、整理或分析的数据,就是对社会利益无用的数据。因此,我们需要数据科学。
Python在数据科学运转周期中扮演者举足轻重的角色。如今的Python社区成功开发出诸如Numpy,Pandas, sci-kit-learn等优秀的数据分析库,用于处理数据。Python丰富的功能,让它能胜任收集数据、清理数据集、提取重要特征、构建机器学习模型和生成可视化数据图表等任务。
“数据科学家的工作只会越来越时髦”,经济学家兼Indeed求职网报告作者AndrewFlowers说。“越来越多的用人单位开始雇佣数据科学家”。
Github每年都会开展一次调研。2018年,来自TheState of the Octoverse的报告向我们展示了近年来Python的使用量是如何上升的。
Python现已深入Spotify,Netflix, Quora, Facebook和Google这类大公司的开发活动中。Google一直支持Python编程,现在它已经是官方的服务器端语言了。他们还把许多原本用Bash或者Perl编写的程序转写成了Python。
Google研究总监PeterNorvig说,
“Python始终是Google系统的重要部分,在系统扩张演化之后还是如此。现在数十个Google工程师都在使用Python,我们需要更多掌握这一编程语言的人才。”
Spotify和Netflix同样十分依赖Python,这两家公司借此分析服务器端处理的海量数据。分析数百万订阅者的信息,有助于针对每位用户产生更好的推送内容,后者也是Spotify和Netflix能坐拥数十亿收入的原因。
Python早已不是什么新生编程语言,它经过了多年的发展,始终领先,也将在未来保持着优势地位。这便是Python世界,IT行业正身在其中。
多花一些时间学习Python编程,未来的你定将收获颇丰。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02