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
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12