對於那些從來沒有學習程式設計小夥伴，Python 是最好的選擇之一，

Python 是一種清晰的語言，用縮排來表示程式的巢狀關係可謂是一種創舉，把過去軟性的程式設計風格升級為硬性的語法規定。再不需要在不同的風格間選擇、再不需要為不同的風格爭執。與 Perl 不同，Python 中沒有各種隱晦的縮寫，不需要去強記各種奇怪的符號的含義。Python 寫的程式很容易懂，這是不少人的共識。

Python 是一種面向物件的語言，但它的面向物件卻不象C++那樣強調概念，而是更注重實用。不是為了體現對概念的完整支援而把語言搞得很複雜，而是用最簡單的方法讓程式設計者能夠享受到面向物件帶來的好處，這正是 Python 能像 Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。 

Python 是一種功能豐富的語言，它擁有一個強大的基本類庫和數量眾多的第三方擴充套件，使得Python 程式設計師無需去羨慕Java 的JDK。Python 為程式設計師提供了豐富的基本功能使得人們寫程式時用不著一切最底層做起。說到這裡，人們通常會用一種擔心：指令碼語言通常很慢。指令碼語言從執行的速度講的確會慢一些，但 Python 的速度卻比人們想象得快很多。

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雖然 Python 是一種指令碼語言，但實際上也可以對它進行編譯，就象編譯Java 程式一樣將Python 程式編譯為一種特殊的ByteCode，在程式執行時，執行的是ByteCode，省去了對程式文字的分析解釋，速度自然提升很多。在用Java 程式設計是，人們崇尚一種Pure Java 的方式，除了虛擬機器一切東西都用Java 編寫，無論是基本的資料結構還是圖形介面，而Pure Java 的SWING，卻成為無數Java 應用開發者的噩夢。

Python 崇尚的是實用，它的整體環境是用C 來編寫的，很多基本的功能和擴充套件的模組都是用 C/C++來編寫的，當執行這一部分程式碼時，它的速度就是C 的速度。用Python 編寫的普通桌面程式，其啟動執行速度與用C 寫的程式差別不大。除了這些，通過一些第三方軟體包，用Python 編寫的原始碼還可以以類似JIT 的方式執行，而這可以大大提高Python 程式碼的執行速度，針對不同型別的程式碼，會有2 倍至100 倍不等的速度提升。 

Python 是我見到過的語言中，在易用性和速度上結合的最完美的一個，通過喪失一點點經常可以忽略不計的執行速度從而獲得更高的程式設計效率，這就是我選擇Python 的原因。把精力放在要解決的問題上選擇一種合適的語言，才能讓你把有限的精力放到最需要解決的問題上。

不同的語言有不同的作用，C 和彙編適合編寫系統軟體，如果用它們來編寫企業應用，恐怕沒幾個人能得心應手。我以前就碰到一個用匯編寫資料庫程式的哥，雖然最基本的功能完成了，但要增加個報表預覽什麼的，他就沒法應付了。聰明的程式設計師是用合適的工具去完成任務，想找一把萬能鑰匙是不太可能的。

Python 的自動的垃圾回收機制是高階的程式語言的一種基本特性，用擁有這一功能的語言程式設計，程式設計師們通常不用去關心記憶體洩漏的問題，而當我們用 C/C++寫程式時，這卻是最重要的需要認真考慮卻又很容易出錯的問題之一。資料結構是程式構成的重要部分，連結串列、樹、圖這些在用C 程式設計時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。

在Python 中，最基本的資料結構就是陣列、序列和雜湊表，用它們想要表達各種常見的資料結構是非常容易的。沒了定義指標、分配記憶體的任務，程式設計變得有趣了。

CORBA 是一種高階的軟體體系結構，它是語言無關平臺無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 繫結，但與它們相比，Python 的 CORBA 繫結卻容易很多，因為在程式設計師看來，一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。沒了複雜體系結構的困擾，用 Python 編寫CORBA 程式也變得容易了。好鋼要用在刀刃上，要想用有限的時間完成儘量多的任務，就要把各種無關的問題拋棄，而Python 恰恰提供了這種方法。

跨平臺又易擴充套件隨著Linux 的不斷成熟，越來越多的人轉到Linux 平臺上工作，軟體的開發者自然就希望自己編寫的軟體可以在所有平臺下執行。Java 一次編寫處處執行的口號使它成為跨平臺的開發工具的典範，但其執行速度卻不被人們看好。實際上，幾乎所有的著名指令碼語言都是跨平臺的，Python 也不例外。

Python 不僅支援各種Linux/Unix 系統，還支援Windows，甚至在Palm 上都可以執行 Python 的程式。一個程式想要跨平臺工作，不僅僅需要語言本身能夠做到在平臺之間相容，在圖形化介面的時代，還需要有能跨平臺工作的 Widget。

Python 不僅支援老一些的 TK，還支援新的GTK+、QT 以及wxWidget，而這些Widgets 都可以在多個平臺上工作。通過它們，程式設計師就可以編寫出漂亮的跨平臺GUI 程式。Python 通常是執行在native 程式碼與指令碼程式碼之間，程式設計師可以用 C/C++為 Python 編寫各種各樣的模組，這不僅可以讓程式設計師以 Python 的方式使用系統的各種服務及用C/C++編寫的優秀函式庫和類庫，還可以大幅度提高Python 程式的速度。

用C/C++編寫Python 的模組並不複雜，而且為了簡化這一工作，人們還製作了不少工具用來協助這一工作。正是因為如此，現在各種常用的函式庫和類庫都有Python 語言的繫結，用 Python 可以做到的事情越來越多了。

萬能鑰匙？Python 功能強大，但它卻不是萬能的。如果你要編寫作業系統或驅動程式，很顯然，Python 是做不到的。要寫軟體，沒有哪個工具是萬能的，現在之所以有那麼多的程式語言，就是因為不同的語言適合做不同的事情。因此，選擇適合自己的語言工具是最重要的。

Python 的應用

1 網路爬蟲

網路爬蟲

說到爬蟲，多虧有了Python，一個小白才可以用幾行程式碼就可以寫個爬蟲爬段子爬福利圖

了。然而爬蟲的真正作用是從網路上獲取有用的資料或資訊，可以節省大量人工時間。能夠編寫網路爬蟲的程式語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一。Python自帶的urllib庫，第三方的requests庫和Scrappy框架讓開發爬蟲變得非常容易。

2、資料分析

當涉及資料科學、統計學、分析、ML 時，Pyhton 是你最想使用的語言之一。不過它與 R 語言之間也存在激烈的競爭。R 語言是一門統計程式語言，如果你正在從事這方面的工作，可以考慮學習 R 語言。

Python 是一門通用的程式語言，不僅可以用於統計程式設計，還可以用於開發遊戲、網站、商業應用程式，等等。

它很容易成為程式設計師理想的程式語言，你不僅可以用它賺到錢，還能在很快的時間內學到很多東西

3、Web 開發

Python 非常適合開發 Web 應用程式，並支援豐富的庫和網際網路協議：

Requests: 一個 HTTP 客戶端庫；

BeautifulSoup：一個 HTML 解析器；

Feedparser：用於解析 RSS/Atom 源；

Paramiko：用於實現 SSH2 協議；

Twisted Python：用於非同步網路程式設計。

它還有非常強大的框架（如 Django、Pyramid）和微框架（如 Flask 和 Bottle），可以幫助你快速有效地進行 Web 開發。你可以編寫 CGI 指令碼，還可以使用 Plone 和 Django CMS 等高階內容管理系統。

任何想要切換程式語言的新手和專業人士都可以輕鬆上手 Python Web 開發。

4、科學和數字應用

Python 正在成為很多資料科學家的寵兒，因為它的很多庫是專為統計和數值分析而設計的：

SciPy：用於數學、科學和工程的軟體包集合；

Pandas：一個數據分析和建模庫；

IPython：一個功能強大的 shell，可以輕鬆編輯和記錄工作會話。它還支援視覺化和平行計算。

NumPy：可幫助我們處理複雜的數值計算。

5人工智慧

在當前的計算機行業中最熱工資最高工作，應該就是從事人工智慧領域的工程師了。而Python在人工智慧大範疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面也都是主流的程式語言，並且得到廣泛的支援和應用。最流行的神經網路框架如Facebook的PyTorch和Google的TensorFlow都採用了Python語言。你不學Python, 你會用那些框架嗎?Python的魅力到底多大，在這裡真的是可見一斑了。

6. 自動化運維

這裡幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的程式語言。在很多作業系統裡，Python是標準的系統元件。大多數Linux發行版和MacOSX都集成了Python，可以在終端下直接執行Python。Python標準庫包含了多個呼叫作業系統功能的庫。通過pywin32這個第三方軟體包，Python能夠訪問Windows的COM服務及其它WindowsAPI。使用IronPython，Python程式能夠直接呼叫.NetFramework。一般說來，Python編寫的系統管理指令碼在可讀性、效能、程式碼重用度、擴充套件性幾方面都優於普通的shell指令碼。

7、遊戲開發

你可以使用 Python 開發遊戲，雖然人們最喜歡的遊戲開發框架是 Unity，但 Python 也有用於開發遊戲的框架 PyGame 和 PyKyra。Python 還有各種 3D 渲染庫，可用來開發 3D 遊戲。

Python 還支援更多的應用場景，如資料庫連線、網路、程式設計、機器人、網路爬蟲、AI、ML 等，這也使得 Python 成為 2019 年最應該學習的程式語言。

2018 年程式語言排名

讓我們看看 2018 年排在前十的程式語言。Python 已經與 C++ 和 Java 一起保持了很長時間的流行度，但更有趣的是，JS 和 GO 語言的增長已經表明它們一直在以令人難以置信的速度追趕，相信它們在未來會攀上階梯之巔。

結 論

程式語言的選擇完全取決於它將被用於什麼樣的目的，以及它們是否易於學習和採用。因此，請根據你的喜好和市場需求做出選擇。我看到 JavaScript 和 Go 語言有著非常美好的未來。如果你需要進入資料探勘、智慧和分析領域，請採用 Python 和 R 語言，如果你想進入移動應用程式開發領域，請使用 JavaScript 以及 Android 和 Swift 等原生平臺。

希望你找到最適合自己的程式語言，預祝 2019 年編碼愉快！