在目前生活中，随着互联网科技飞速的发展和进步，越来越多想要学习一门IT程序开发技术，而2018年Python已经成为一种再主流不过的编程语言了，其实Python很早以前就有这么语言，它的第一个公开版本发布于1991年，为何这几年Python才让人们所熟知?到底它经历了什么?下面我们一起来看一下Python前景广阔的原因吧。
Python 又被称作“胶水语言”，胶水这词非常贴切，想象一下，它能非常方便的把 C++ 和 Java 粘在一起。虽然Java能直接调用C++，但需要通过标准接口，并改变双方的主体程序。而 Python 这种脚本语言，可以在不改变任何程序的情况下，通过外围的数据处理，让 Java 和 C++实现联动。
Python和PHP是天差地别的， PHP这种主体目标就是 Web开发的脚本语言，其实并没有真正的胶合两种其他程序的能力，而Python可以通过读取写入Java 和 C++之类的其他程序的输入输出，从而联动程序实现“胶水”的功能。
同时，Python 也是针对一流项目，包含企业级项目的生产型语言，它如此多才多艺，可以被用于任何东西上。你可以通过 Python构建树莓派的应用，PC 的脚本程序，甚至是服务器的配置管理程序。当然，Python 能做的远不止这些，比你想象的要多多了。
所以使用 Python，真的有无限可能。是什么让Python如此特别?
因为Python简单易用呗，甚至对于在写“Hello World”的开发者来说，也极易上手。此外，正因为 Python的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了很多选择：Python 可用于系统操作，Web开发，服务器管理工具，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用 Python 完成项目，甚至利用它成功转行!
令人惊讶的是，许多开发人员并没有将Python 作为最主要的语言，因为它太容易学习了，所以他们选择Python作为第二或者第三语言，这或许也是Python 如此大热的原因之一。
还有，在Web开发领域，Django框架的崛起以及PHP的衰退，同样见证着Python的成功。最终，Python开发者的需求和官方支持之间的微妙平衡造就了这场完美风暴。
以下是这些年 Python 越来越受欢迎的原因，一起来看看吧。
1、Python 拥有一个健康积极且提供强力支持的社区很明显，缺乏文档与支持的程序语言绝对不好用。
Python 则恰恰没有这些问题，因为它恰到好处的年纪，所以累积了充足的文档、指南、教程等。另外，Python开发者社区也是相当活跃的，这意味着任何人在任何需要帮助的时候，他们可以得到及时的支持。
无论你是菜鸟码农，还是老司机，你都能通过一个活跃的社区，获得自己想要的支持和帮助，没有人可以掌握一切，无论是初学者或者专家。成熟的开发人员更加懂得，在紧急情况遇到问题的时候，获得的支持通常决定着你的成败。
2、Python 有很多大企业爸爸的赞助赞助商能帮助程序语言度过漫长的岁月。C# 的背后是微软，Java 有 Sun (现在是 Oracle)，而 PHP 则被 Facebook选中。Python 背后的爸爸则是Google，于2006年开始使用，并且从此大范围展开于各种平台以及应用程序。它们甚至建立了一个 Python的社区，提供免费的课程，包括练习项目演讲课件，相关视频等。
为什么这很重要?因为像 Google 这样的企业，为了让他们的团队在既有的系统与应用上好好工作的时候，必须提供大量的资源，在 Google内部，他们创建了大量的指南和教程让自己的团队愉快地使用 Python。
为了应援这种语言， Google 可谓是下了功夫， 除了提供持续的文档和支持工具，还为 Python 经常打广告，说 Python将来会过气的，得先问谷歌爸爸答不答应~
另外还有一些业界顶尖的专业公司，比如 SAP，在商业 BI 模块中也大量的使用 Python。Python已经成为金融圈的高富帅必须掌握的开发语言之一，如果只让你选读一门语言，那么除了 Python，还是 Python。
3、Python 具备大数据处理能力
在企业领域，近年来兴起的大数据以及云计算的应用，同样促使 Python 快速走向成功。Python是数据科学中最流行的语言之一，它能被用于机器学习以及 AI 系统等各种现代技术中去。
正因为 Python 极易将繁琐无序的凌乱数据，转化为可用的结构化数据，这种特性非常有助于大数据的处理，从而使得它们在大数据领域如鱼得水。
4、Python 拥有惊人数量的库
当你正在推进大项目的时候，库可以帮助你节约时间并减少开发周期。Python 拥有极好的可供选择的各种库。比如数据计算中使用到的 NumPy 和SciPy，以及 Web 开发的 Django。有少数的库具备极高的专业度，比如 scikit-learn 适用于机器学习，而 nltk 适用于自然语言处理。
此外，强大的云计算服务(比如 Encoding.com)令 Python 与 C 系列 的语言有非常好的兼容性。这意味着有专业的第三方工具为
Python 提供的优秀的跨平台支持，这是一个巨大的优势。
Tips：如果你在智能开发领域，你一定知道 Anaconda。环境管理，库管理，各种高大 上的功能一应俱全。当然，不仅仅是
Anaconda。只要你用心探索，就会找到心仪的库。
5、Python 可靠并且高效
我相信任何使用过 Python 的开发人员都会认同它的运行速度，可靠性，以及效率。你可以在各种环境下使用或者部署Python，它只会有可忽略不计的性能损失。
再次强调，因为 Python 的多样性，意味着你可以横跨多个领域，绝不仅限于 Web开发，桌面程序，移动应用，甚至包含硬件开发等。所以你并没有被束缚在单一的平台上，Python 的经验可用于任何平台。
无论你是面向过程，面向对象，或者是函数式编程的爱好者，都可以在Python找到适合自己的语言范式。什么，这年头还有人写面向过程的代码?是的，比如嵌入式系统，面向过程的设计理念仍大行其道。Python能让所有人更好的过渡，并直达顶峰。
对于初学者来说，Python极其容易。它被认为是最简单方便的语言之一：简化的人性化语法是一方面，快速编写与执行是另一方面。所以很多年轻的开发者都在开始学习Python，更重要的是，经验丰富的开发者绝对不会闲着，未来的无限可能等待我们去创造。
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