我们可能会说，Python在2017年“火了一阵”。毕竟我们无法忽略这种语言近年来的发展趋势。
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然而，“火了一阵”意味着这种兴趣的激增可能很快就会放缓。但是有什么理由相信明年这个时候Python会不太受欢迎？这是我想要回答的问题。
为什么？简而言之，我正在寻找一门新的编程语言。我在大学里学习了几节Java课程，但我很多年都没有使用它。我通过Codecademy学习了HTML和CSS，现在我正在寻找一种不仅仅局限于Web开发的语言。最重要的是，我想确保我今天正在学习东西在今后五年内都会用得上。
所以，不仅为我自己，为了每一位学员，我决定深入探讨一下Python之兴起背后的原因，来试图了解为什么今天有这么多的人在学习该语言，明年是否还是同样的理由，这些答案对你，对我以及我们的事业，又意味着什么。
Python的兴起
编程语言兴亡交替。 关于Python最近的流行，特别令人着迷的是，不久前，很多人认为它已经死亡。
1999年，Perl编程语言的创始人拉里·沃尔向其死忠粉们作了他的第三份年度“Perl洋葱状态”演讲，在演讲中他绘制了职业招聘网站dice.com上对各种语言的需求：
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如你所见，Python在当时几乎没有登记。 沃尔对图表以及当时还是一种小众和奇怪的Python语言做了评论，他说：“对Python程序员没有任何需求，也许是因为无需dice.com网站就可以很容易找到Python程序员。”
Perl语言步了dice.com的老路，但Python比以前更强大。去年秋天，Stack Overflow证实，在他们的网站上，有关Python问题的访问者的数量，增长得比其他任何语言的都快，这让Python有资格声称它是世界上增长最快的主要编程语言之一。
在Codecademy上注册Python免费课程以及Python职业强化课程的人数也支持了这一说法————目前正在Codecademy上学习Python的用户数量比去年同期增加了34％。
为什么这门曾经是一个笑话的语言如此迅速地广受欢迎？
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为什么是 Python?
Stack Overflow将其归结为一个主要原因：Python的兴起与数据科学的兴起相关。
他们的分析非常吸引人，值得一读，但是太长了，别读了:D, 简而言之，“Python在数据科学和机器学习方面的普及可能是其快速发展的主要动力。”我不会多费口舌来介绍了，这两项是 2017年最令人瞩目的技术趋势。
不过，这里仍然有一个重要的问题。大量的其他编程语言，如SQL和R，可以在数据科学领域发挥作用。为什么有那么多人选择Python？
一个主要的因素是Python的多功能性。第三方Python库超过12.5万个。这些库使得Python更能实用于许多具体任务，包括了传统任务(例如web开发，文本处理) 和最前沿任务(例如AI和机器学习)。例如，生物学家可能会使用Biopython库来帮助他们进行基因测序。
另外，Python已经成为数据分析的首选语言。对于像pandas，NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库，任何熟悉Python语法和规则的人都可以安装它们，将它们作为处理、操作数据和数据可视化的强大工具。
我们的数据分析课程开发人员、Codecademy首席数据科学家希拉里-格林勒曼每天都在使用这些Python库。 作为一名数据科学家，她将Python描述为一种编程语言中“一种非常美妙的，吸取了各种长处的工具”。
“如果你想做简单的事情，那可能是一行代码。 如果你想做一些非常复杂的事情，你也能很好地控制它。”
鉴于其对数据分析的多功能性和适用性，一项每一天都变得越来越重要的技能，这让我清楚地认识到Python将占据重要位置。 所以如果处理数据是我的首要任务之一，那我应该开始使用Python吗？
主修商科的人学习Python
希拉里把Python称为编程语言中“一种非常美妙的，吸取了各种长处的工具”，因为它可以做她所需要的东西，但她是一名专业的数据科学家。 我不是，所以我的要求和她的要求会有些不同。 Python能否让像我这样的人也感受到“非常美妙”吗？
我不想为了成为一名数据科学家，或是软件工程师而学习Python。 相反，我的目标更专注于提高对数据分析的掌握水平，为Web开发使用编程技能，或是为我今后职业生涯中可能出现的任何其他技术需求而做好准备。
我不是唯一一个有这种想法的人。 越来越多寻求编程知识的人并不希望成为全职的软件开发人员或数据科学家。 相反，营销人员，项目经理和企业家等一些专业人士正在使用编程的技巧来更好地从事他们的工作。 这些人或是正在寻找最新的知识，或是没有时间为每个目的而学习一种新的编程语言。
Python在非技术领域吸引了我们这些人，在要求不太高的情况下，它可以轻松地实现数据分析功能，这成为商业世界中越来越重要的技能。
福布斯报道说，“数据驱动的决策越来越受欢迎。 而在过去的几年里，分析师们一直在使用像Excel这样的软件来分析数据，只有学者才会转向SPSS，Stata等工具，现在这种情况正在改变。”
即使作为一名内容营销人员，根据市场营销专家安德鲁-陈说法，“通过学习与数据相关的知识，我可以更好地工作。”
“增长黑客“的新职位正在融入硅谷的文化，会写代码和懂得技术正成为一个伟大的营销人员的重要组成部分。 “增长黑客是营销和编码的混合体”，陈说， “他们将直销原则分为多个层级，重点在于定量测量，通过电子表格进行场景模拟以及大量的数据库查询。”
当你读到“数据库查询”时，会想到SQL，Python和R。 学习Python，似乎是许多跟我做类似工作的人已经采取了的行动。
所以，下一个问题：我可以学习Python吗？正如我前面提到的，我的写码技能不值一提。谢天谢地，无论你 是第一、第二或第三种编程语言，Python都很好上手。它简单，直接，而且有丰富的免费资源和便宜的资源，所以很容易上手。
它有些近似严格的语法规则使它保持了代码的一致性，所以你的代码和别人完成同类任务的代码看起来相似。 这意味着即使是缺乏经验的人也能阅读这些代码。
假设我想用Python 3打印下面一段。我会写：
Python社区也很欢迎菜鸟程序员。 正如希拉里所描述的那样：语言本身和围绕它的社区有这样的态度，“不要担心，如果出现问题，我们会保护你。”
尽管Python对于初学者来说非常棒，但它也拥有完成高级工作所需的全部功能。 希拉里每天都在使用Python来处理和分析数百万来自Codecademy的学员的数据，她说：“你真的可以用Python做所有事情，有许多真正的，严谨的人在使用它。”她继续说：“Python会和你一起成长。很容易上手，即便有一天，你决定要做自然语言处理，机器学习或者TensorFlow时，它也会变得高度关联。 你也可以做到这一切，因为它是一个完整的语言。”
在我们的“2017年全球未来工作报告”中，通过对全球Codecademy 学员的调查我们发现，我们的学员正朝着Python方向发展，然后就没再离开。 已经使用Codecademy学习过其他语言的人有相当一部分(40%)想要学习Python, 这比Python学习者中想要学习其他语言的比例（25-30％）要高。 这个数据看起来和希拉里的观点是一致的—— 你可以用Python做很多事情，这可能是像我这样的人唯一需要的语言。
所以接下来呢？
我清楚地知道，Python是编程语言中的瑞士军刀 - 一种多用途的工具，可以用于任何职业。 出于这个原因，我相信它不会很快地消失。
对于新手编程员，市场营销人员，业务分析师，银行家以及任何想要更多使用数据的人来说，这都是理想之选。 所以，我应该怎么开始学习Python呢？有没有免费的入门课程推荐？有，点击“阅读原文”开始学习吧！
英文原文：https://samnews.net/im-learning-python-2018/
译者：钱利鹏
