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
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 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 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13