Python今年28了，它的未來才剛剛開始！

　　誠然，它有點老了，但仍是80后啊 —— 至少沒有 Cobol 或者 Fortran 那么老。而且，如果還能派上用場的話，為啥要折騰著改變它呢 (尤其在這個還有那么多方法可以提升它性能的時候)?

　　實際上這要看你怎么看待它，生命線長本身就是件好事 —— 說明它穩(wěn)定且可靠。

　　如果你是像其他許多人一樣都是從 Java，C 或者 Perl 開始進入職業(yè)生涯的，那么學習 Python 的曲線基本上是不存在的。然而也正是由于 Python 易于上手這一事實，讓有些人沒有意識到 Python 也應該是一項必要的編程技能。

　　我要向各位坦誠，我對 Python 的喜愛也是從幾年以前才開始的。不經歷長期的痛苦教訓，我們是不會對這門語言以及它的平臺所提供的一切心生感激的。我寫下這篇短文的目的就是要將你從同樣的痛苦中拯救出來，讓你明白為什么需要去了解 Python。

　　1. Python 易于學習

　　好吧，相較于其它許多你可以拿來用的編程語言而言，它“更容易一些”。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。我的經驗是，通過實例來學習和教授 Python 要比采取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法里面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。 它所專注的并非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什么。

　　2. Python 讓你能用少量的代碼構建出更多的功能

　　Python 能帶給所有開發(fā)者一種快速的學習體驗。通過實踐，你可以在最多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲 (而這還是在對編程完全不了解的情況下)。

　　另外一些讓 Python 成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和高效性。

　　3. Python 是一門多才多藝的語言，更是一個平臺

　　Python 今年 28 歲了。盡管它比我的許多讀者年紀還要大，但是仍然受到高度的關注，因為它可以被應用于如今你所能想得到的相當多的軟件開發(fā)和操作場景。要管理本地或者云基礎設施嗎?Python可以。開發(fā)網站?OK，它也能行的。需要處理一個 SQL 數據庫?可以。需要為 Hive 或者 Pig 定制一個功能?能做到。只是想為自己構建一個小工具?Python 就是最好的選擇。需要一門支持面向對象設計的語言?Python 的特性就能滿足啦。簡而言之，將 Python 了解得更加深入一點點，就能讓你具備可以適應范圍更寬泛的工作角色的技能。

　　4. Python 擁有最成熟的程序包資源庫之一

　　一旦你了解了該語言，就可以利用上這個平臺。Python 以 PyPI (讀作 Pie-Pie，可以從這里在線進行了解)為其后盾, 這是一個擁有超過 85,000 個 Python 模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地 Python 環(huán)境分發(fā)已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理，計算機視覺實現，像維度分析這樣的高級數據分析的執(zhí)行，或者是構建 REST 風格的 web 服務這些問題。

　　5. Python 在數據科學領域被廣泛使用

　　不管你從事的是什么工作，數據都會是其中的一部分。IT，軟件開發(fā)，市場等等 —— 它們都深度地關乎數據且對于智慧求之若渴。很快數據分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而 Python 在兩個領域都占有重要的地位。Python 緊挨著 R 語言，都是現代數據科學中最常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發(fā)展出來的技能將會直接轉換并被用來構建起自己的這些分析技能。

　　6. Python 是跨平臺且開源的

　　Python 可以跨平臺運行，并且已經開放源代碼超過20年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做后盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。

　　7. Python 是靈活的

　　有一些Python同其它編程語言集成在一起的穩(wěn)定實現。

　　CPython, 同 C 集成的版本。

　　Jython, 同 Java 集成的Python版本。

　　IronPython, 被設計用來兼容 .Net 和 C#。

　　PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 寫法。

　　RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。