Python已经成为较受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
众所周知，很长一段时间以来我国实行的是高中文理分科制度。但是现在很多地方已经取消了文理分科，为什么？
因为学科越来越分化，但是问题却似乎越来越交叉。
计量经济、社会统计分析、数据可视化等等等领域对知识和能力的要求完全不在“文/理”这样的框架之内。
但是事实上，问题本来就不只是能靠一个小领域的知识可以解决的。有些作品虽是社会学著作的非常经典之作，但较让人佩服的却是优美的数理逻辑与超凡的社会学洞见的完美结合。这样的作品，没有理科的知识，写不出来；没有文科知识，根本不会意识到这些问题。
Python 的热浪
莫名其妙的，好像大家都开始学Python了，可能得归功于时兴的机器学习/人工智能，以及在硬件性能越来越强的前提下越来越受到程序开发人员重视的开发速度。
Python开发速度非常快，如果你有一丁点的软件开发基础，五分钟就可以写出一个有一定功能的程序；如果你没有任何基础，半个小时也足够你在屏幕上用程序打出“Hello，World！”或者进行简单的计算。
而作为文科生，Python也可以给你的学习和研究带来诸多益处。
Python于文科
对文科而言，Python到底有什么用？
1、理解这个充满程序的世界。
如果我们关心人存在的意义，关心社会的结构，关心历史的变迁，为什么不去了解发展较为迅猛的互联网行业的基石——数字技术和程序呢？
就像我们理解一个人的成长史一样，我们通过Python理解了程序，我们就会了解程序员和这个行业的价值观及其扮演的社会与历史角色——
诸如为什么他们在某些方面具有某种程度的高度一致性，为什么他们崇尚经验的同时又重视创造。换句话说，想要理解这个充满了程序的世界，可能需要对程序有所了解。
而所有程序语言中应用较广泛又较容易上手的，可能就是Python了。
2、数据的处理、统计、分析、挖掘与可视化。
非常不愿意提及“大数据”这三个字，但是与以往世界相比，除了充满着程序之外，我们的世界无疑还充斥着另外一种东西: 数据。当然数据一直存在并且一直受到重视，但是数据从未如此广泛地渗入每个人的日常生活，也从未在这样一种相当的程度上受到整个人类群体的重视。
文科生们都知道，数据不单是几十个样本的抽样小数据，所以我们需要并仰赖着 IBM SPSS， STATA等软件的辅助对大量的数据加以分析。
然而，这个世界又发生了变化：
随着越来越多的自定义需求和重复性工作，SPSS等预先定义的依靠图形界面的分析软件不再能满足我们的很多需要：重复分析、迭代以及各种各样的变换。
商业分析和新闻产业中，对数据的图形化呈现要求越来越高，这就是我们叫做“数据可视化”的需求。
人工智能与数据挖掘。
这些和文科没关系吗？不一定。正是因为这些变化，美国很多大学本科已经不再要求学习SPss这样的数据分析方式，直接让学生们学上了Python或者R语言。
3、免费的工具箱。
Python开发便捷，涌现出了一大堆的工具，可以为我们所用。比如：
利用爬虫抓取社交网络数据进行分析，传统统计的延伸
分词和文本情感分析，文本分析的延伸
抓取和集合网上会定期更新的信息为我们参考以节省时间，新的资料搜集方式
你想得到的和想不到的，等等
4、玩。
学东西不一定要多功利，也可以只是为了一个字：玩。
较后，达妹想告诉你，无论你是文科生还是理科生，就业才是考量行业的唯一标准。很多文科专业，甚至理工科专业现在就业情况不理想，那么就可以转向对人才急需的Python人工智能行业。只要你肯努力，乘着行业的东风，一定可以扬帆远航。
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