作者 | 宋天龙，TrueMetrics 合伙人
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
作者 | 宋天龙，大数据技术专家，触脉咨询合伙人兼副总裁，前Webtrekk中国区技术和咨询负责人（Webtrekk，德国的在线数据分析服务提供商）。擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。
导语：一切都始于1989年的那个圣诞节，Python的诞生并不算恰逢其时，它崛起充满了机遇巧合，也有其必然性。三十年间，Python技术不断更迭，生态逐渐完善，加上互联网、大数据、以及人工智能这一波波浪潮的推波助澜，Python渐渐从小众最终站上了现在的高度。
从历史发展的角度出发，我们才能看清Python崛起的偶然性和必然性。本文将结合技术和产业的发展，全面透析Python的演进之路，帮助读者理解是什么造就了如今的Python。
Python 1.0时代：起源与诞生
Guido van Rossum（下面简称Guido）是Python语言之父，他于1982年从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士双学位，期间他接触了很多的语言，包括Pascal，C，Fortran等。
在那个计算机资源贫乏的年代，像计算机一样思考并编程是每个程序员必须面对的事情，这让他非常苦恼；同时他又非常欣赏shell，shell简单易编程的特性让程序员更加专注于设计和逻辑本身，但shell本质上是一个功能的调用，它没有自己的数据类型，更无法全面调用计算机功能，因此shell也不算是一门“语言”。
因此，他希望找到一种语言既可以像使用shell一样简单，又可以和C语言的功能相媲美。不过这种语言在那个年代并不存在。
1989年的圣诞节，Guido开始编写Python语言的编译器。Python这个名字来源于他喜欢的电视剧Monty Python’s Flying Circus，而不是表面意义上的“蟒蛇”。他希望这个新的语言，能符合他的理想：介于C和shell之间，功能全面、易学、易用又可拓展。
1991年，第一个Python编译器诞生，这标志着Python的第一个版本正式诞生。它基于C语言，并具备了基础的类、函数、异常处理等功能特性，同时具备可扩展性。Python语法很多来自C，但又受到ABC语言的强烈影响。例如来源于ABC语言强制缩进的规定本身可以让Python容易读，但如果缩进出错却会影响编译和执行。Python本身不以性能为重，但当确实需要考虑性能时，Python程序员却可以深入底层来编写C程序，并编译为.so文件引入到Python中使用。
Python语言的魅力在于让程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节，这一特性也得到Guido同事的欢迎。他们在反馈使用意见的同时也参与到Python的改进中来，因此最初Guido和一些同事构成了Python的核心团队，当然，核心决策者还是Guido本人。随后，Python的使用拓展到研究所之外，并吸引了越来越多的程序员。
但是，最初Python的使用非常小众，因为在那个计算机资源非常有限的年代，大家都倾向于最大化榨取计算机资源并提升运算效率，而Python显然不是为此而生。
Python 2.0时代：崛起
最初发布时，Python在设计层面存在一些缺陷，例如以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求的Unicode字符编码标准在1994年才正式公布，所以一直以来Python 2及之前的版本对Unicode的支持并不完全。相信大家在使用Python 2版本处理中文时都遇到过各种问题。
2000年发布的Python 2.0标志着Python的框架基本确定。重要框架方向包括：
1965年，戈登·摩尔提出了著名的摩尔定律，其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。在随后超过半个世纪的时间里，个人计算机的发展日新月异，已经由资源不足向资源过剩转变。这客观上为Python的应用提供了基础条件——只有在资源过剩的条件下，程序员才不会过度关注榨取性能。
随着Python自身功能的完善以及生态系统的扩展，Python在Web开发、网络爬虫、数据分析与数据挖掘、人工智能等应用方面逐渐崭露头角。
Django和Flask引领的WEB开发模式
2004年，目前最流行的WEB框架Django诞生。2010年，另一个流行的轻量级WEB框架Flask诞生。Django是一个WEB解决方案“全家桶”，其功能大而全，包含了几乎所有WEB开发相关的组件和功能，它可以大大节省开发者在基础组件、选型、适配等方面的时间和精力；而Flask只包含基本的配置，默认依赖于两个外部库也可以自由替换，给开发者提供最大的自主空间。这两类完全相反方向上的WEB开发模式，几乎可以为所有开发者提供了很好的选型参照物：无论开发者想要一站式还是最大化自主解决方案，Python都能满足。
此后，以豆瓣、春雨医生、知乎、Dropbox、YouTube、CIA（美国中情局）等为代表的企业和机构都基于Python做网站开发，预示着Python应用到WEB开发领域逐渐成为一种新兴趋势。
人人都能胜任的网络爬虫
Python自带的标准库中，urllib、urllib2、requests库对于简单网页的抓取实现非常简单，即使在面对海量数据抓取需求时，第三方库Scrapy也能应对自如；再配合正则表达式库re、网页代码解析BeautifulSoup、html和xml解析库lxml、多线程库threading等特性，使得Python在应用到网络爬虫任务上时，只需要很少的开发量便能迅速完成任务。基于Python简单易学的特性，几乎人人都能开发网络爬虫。
比shell更好用的自动化运维工具
Python是跨语言和平台的，几乎所有Linux系统和MAC系统都自带Python库，Windows系统也可以自定义安装。Python默认的os、sys等库可实现与操作系统的交互和执行功能，更重要的是Python还能直接执行系统终端命令。因此，使用Python编写的系统运维和管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本，在自动化运维方面应用广泛。
数据分析与科学计算三剑客
2008年发布的Numpy、scipy和2009年发布的pandas是数据分析与科学计算的三剑客。
NumPy（Numeric Python的简称）是Python科学计算的基础工具包，也是Python做数据计算的关键库之一，同时又是很多第三方库的依赖库。
Scipy（Scientific Computing Tools for Python的简称）是一组专门解决科学和工程计算不同场景的主题工具包，它提供的主要功能侧重于数学、函数等，例如积分和微分方程求解。Pandas（Python Data Analysis Library的简称）是一个用于Python数据分析的库，它的主要作用是进行数据分析和预处理。
Pandas提供用于进行结构化数据分析的二维表格型数据结构DataFrame，类似于R中的数据框，能提供类似于数据库中的切片、切块、聚合、选择子集等精细化操作，为数据分析提供便捷。另外，Pandas还提供了时间序列的功能，用于金融行业的数据分析。
除此之外，很多大型公司也都在使用Python完成不同类型的其他工作，其中不乏世界知名公司，如国外的Google、Facebook、NASA 、雅虎、YouTube等，国内的网易、腾讯、搜狐、金山等。例如谷歌在Google Groups、Gmail、Google Maps等项目中将Python用作网络应用的后端；在Google Cloud Platform中的Google Cloud Storage本地部署环境中，gsutil也在Python 2基础上开发和应用。
后Python2与Python3时代
AI让Python大放异彩
2008年12月，Python 3发布。Python 3相对于Python 2的早期版本（主要是Python2.6之前）是一个较大的升级，它在设计的时候没有考虑向下兼容，所以很多早期版本的Python程序无法在Python 3上运行。为了照顾早期的版本，推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。同时，Python还提供了Python 2到Python 3的Python文件转换功能，以帮助开发者升级。
2010年7月发布了Python 2.x系列的最后一个版本，主版本号为2.7。大量Python 3的特性被反向迁移到了Python 2.7，2.7版本比2.6版本进步非常多，同时拥有大量Python 3中的特性和库，并且照顾了原有的Python开发人群。Python2.7也是当前绝大多数Linux操作系统最新版本的默认Python版本。
从2008年开始，Python 2与Python 3是并存发展的。但在2018年3月，Guido在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持，这意味着之后Python 2将不再被统一维护，与之对应的是主流第三方库也不会再提供针对Python 2版本的开发支持。Python 2的时代即将过去。
这一时期，Python继续以其独特魅力吸引更多的开发者加入，但真正让Python大放异彩的却是AI（人工智能）的爆发。
AI并不是一个新生事物，而是从20世纪50年代就开始出现，随后经过了大概20年的黄金时期，又分别在20世纪70年代和90年代两次进入寒冬期。从2006年开始，神经网络、深度学习的出现，让AI进入爆发期。
在AI领域，Python拥有很多相关库和框架。其中最著名的是：
在互联网领域，Facebook和Google都是全球IT企业的标杆，具备行业领导力和风向指示意义。他们基于Python开发的AI库（PyTorch和TensorFlow）已经成为目前最流行的AI库，而且“到底选择PyTorch还是Tensorflow”仍然是一个具有争议性的话题。
在AI时代，主要应用场景包括：
在不同的领域，Python都能扮演非常重要的角色，因此，在国外的各大榜单中，Python都已经成为最受欢迎的语言（或至少是之一）。不只在商业领域流行，国内很多地区和教育机构正将Python纳入教材之中。比如Python进入山东小学六年级的教材，浙江信息技术教材将放弃VB，改用Python 语言，Python列入全国计算机二级等级考试大纲等。
Python的未来发展
在Python发展过程中，Guido一直是核心人物，甚至被称为“终身仁慈独裁者”，但在2018年经历了退出管理层风波之后，他又在2019年以五大指导委员之一的身份重回决策层。这为Python迎来了新的治理方案：指导委员会模式。这种模式意味着Python的未来将从Guido一人决定变为5人决定，虽然比很多开源语言仍然有民主化空间（例如PHP的改进由社区投票决定），但也算是一种从专制到民主的进步。
有关Python的每个提升计划，都是在PEP（Python Enhancement Proposal）列表中——每个版本新特性和变化都通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议，最终才有我们看到的功能。
目前，Python的最新稳定的主版本是3.7，Python 3.8也已经有了预览版，大概在2023年左右Python 4便会问世。在之后的时间里，Python会如何发展？我们可以从Python软件基金会的董事会成员、CPython的核心开发人员Nick Coghlan的信息中略知一二：
首先，Python的PEP流程和制度没有任何变化，通过增加新模块和功能来增强的基础能力。随着Python 2在2020年不再维护，社区在Python 3的资源和投入会相应增加。
其次，不同解释器的实现和功能扩展还将继续增强，方向包括PyPy关于JIT编译器生成和软件事务内存的尝试，以及科学和数据分析社区，对面向数组编程的探索等。
再次，嵌入式应用的增强，核心是与其他虚拟机运行时（如JVM和CLR）的集成和改进，尤其是在教育领域取得的进展，可能会让Python作为更受欢迎的嵌入式脚本语言，在更大的应用程序中运行。
最后，对于为了兼容和维持Python 2的部分功能而存在于Python 3中的原有代码，在后续版本中应该会逐步优化甚至去掉。而对于其他更改，则会根据情况弃用、提出警告、逐步替代以及保留。
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