Python是学什么的？能做什么？

Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。那么Python是学什么的？能做什么？如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。首先让我们来看看Python的语言优势胶水特性。

　　Python的胶水特性

Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。

我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，Java的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。

Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。

其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。

在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。

但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。

其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。

这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。

所以，一门语言的大行其道并不一定是性能最优的。这就涉及到为什么Python被大家喜爱？

　　Python的突出特性在于它好上手

每一个C语言的初学者，如果想写出一个界面的话是很难的，所以C语言程序的运行都是在一个黑框框里。但是Python可以很方便地写出界面，虽然运行速度不一定快。

之前有人用200行代码写出了FlappyBird就是Python的优势的体现。所以随着代码更新换代越来越快，而计算资源越来越多，人的操作的便捷性反而是最重要的。

如此一来，Python方才成为宠儿。

Python会不会被替代呢

当然，现在就有人暗戳戳地想用swift来替代它啊，但是语言的更新换代并不一定是一件坏事。虽然程序员需要重新去学习，但是学习成本肯定是越来越低的，而语言肯定是越来越先进的。

如果把计算机语言看成人与机器打交道的手段，我相信，这个手段会越来越有效，也越来越简单。

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