Anaconda观点

为什么Python:导致语言优势的因素

2月17日,2022年
彼得王

Python持续增长,去年,根据流行的语言排名服务,据报道该语言有超越了Java和C.- 第一次在20年内完成任何语言。随着这个增长,很多人都在问:“为什么python?”事实是,多方面对Python的升级的解释。

在早期,Python是许多所谓的“脚本语言”之一,如Perl和Ruby。这些在UNIX程序员和开源互联网社区中非常受欢迎,因为它们更方便地脚本公共系统任务而不是如C或C ++等正式编程语言。然而,Python通过在易用性方面拥有强大的设计精神来区分自身。在其他语言往往骄傲的复杂性或特定的地方,Python有格言,例如“应该有一种明显的方法”,“简单比复杂更好”。这些成语渗透了语言的设计及其早期的附加开源包装生态系统,最终被编纂为“Python Zen.。“

这种易用性不仅赢得了一个忠诚和忠实的粉丝基地,但Python也开始吸引不同的用户人群:科学家和工程师。

基层在科学计算中采用

Python受欢迎程度的重大原因是它在数据科学,机器学习和数据处理中采用。但是“脚本语言”如何超越像C ++,C#和Java这样的主要专业编程语言?

几十年来,主流科技公司忽略了“数值计算”领域,这些公司侧重于销售进入利润丰厚的商业计算,数据库和IT基础设施市场。虽然数值计算对推进科学和人类文明至关重要,但它大多被降级到利基纪律,而且科学家必须写出大部分自己的软件,尽管没有专业的软件工程师。虽然许多人最终学习了一定数量的C ++甚至Java,但也不是表达数学思想的语言。通常,他们的抽象和语法强加了概念性开销,这对于编写良好的数字软件而言是无关甚至有害的。

从20世纪90年代末开始,科学家和工程师开始寻找Python,并易于使用它的易用性和可扩展性。在以下几十年代中,许多重要项目出现:Numpy,Scipy,Matplotlib,Ipython(现在jupyter),熊猫,巩膜学习和无数的其他人。由于Python的友好语法,从业者拼凑在一起,以符合他们的工作。科学家必须处理广泛的数据集并要求极端性能,因此开源科学蟒蛇生态系统迅速成为可访问的,多样化的有效和表演工具。

到AI及其超越的大数据

随着“大数据,”云计算的出现,以及2000年代后期的东西互联网,大量的消费者数据开始洪水进入企业。传统的基于SQL的分析和数据仓库努力跟上纯粹的数据量。此外,以商业为导向的分析工具无法从大数据中获取洞察所需的高级建模类型。因此,高级业务分析师开始转向开源工具 - 越来越多地,来自Python生态系统 - 执行灵活的数据处理,集成,探索和建模。从2015年初开始,“深度学习”技术迎来了AI的文艺复兴,并且Python已成为事实上该领域的语言。

Python对数据科学和分析的普及继续增长。在我们的2021数据科学报告,63%的受访者表示他们经常使用Python或始终使用Python,使其成为今年调查中最受欢迎的语言。

Python为每个人都有东西

与其他编程语言相比,Python广泛适用和多才多艺。它被教学为学童作为“初学者语言”,但高级研究人员也将其用于世界上最快的超级计算机。它还悄悄地为世界上最大的投资银行提供复杂的金融建模。

人们在许多行业中使用Python金融和医疗保健。它用于从太空望远镜处理图像,并建立电源的AIS,即Lyft,Uber,Instacart,Netflix,Dropbox和Instagram等。Python全部用于好莱坞 - 您最喜欢的Blockbuster的创建者,具有惊人的3D图形几乎肯定地使用了Python在其图形处理管道中的许多步骤。即使是着陆在火星上坚持不懈没有Python就不可能。

Python作为胶水

Python的最终优势起初可能似乎是违反直觉的。但是,我们观察到,而Python并不总是如此最好的选择任何特定工作,它是几乎总是第二或第三最佳选择。此外,这种独特的能力“合理地做得很好”意味着个人在需要将两个或多个不同的计算工作流结合在一起时选择Python。真实的后果是Python经常成为组织内许多竞争技术“堆栈”之间的“结缔组织”。

今天学习Python!

对于那些不是程序员的人来说,您可以在周末快速学习Python以执行简单的分析和项目。Python还可作为机器学习和AI的伟大教学语言。通过了解使用Python进行编程的基础知识,用户可以在继续移动到更复杂的ML / AI项目之前学习基础块。

在过去的两年里,Anaconda在八月到9月回到学校时间框架期间,Python封装下载增加了14%,归因于需要Python在课程中的教授。此外,100%的常春藤联盟学校在课程中使用Anaconda教学。

Python为您有一个用例,无论您是数据科学家,学生还是爱好者。凭借其可访问性和可用性,编程语言已将其自身定位为各级经验,用例和技术堆栈的连接器。Python建立了一个强大的护城河。当被问及为什么我们是Python这样的冠军时,我们看一下已经从主要用于科学计算的语言所采取的所有因素,以便任何人都可以使用和问,为什么不是?

本网站使用cookie以确保您在我们网站上获得最佳体验。隐私政策
接受
Baidu
map