根据TIOBE在2024年12月公布的编程语言排行榜，python以23.84%受欢迎程度的指标，稳居榜首，已经甩第二名C++几条街了，而且这个占比还在以飞快的速度增长，python为什么那么火？风云作为一个python狂热者，日常工作中，也大部分用python来解决问题，今天，借这个排行榜再聊一聊python
一、简单易学
python 的语法设计直观接近自然语言，不仅初学者容易上手，专业的开发高手，也有其施展空间。同样的功能，用 python 编写的代码往往比其他语言更短、更清晰。根据风云的实践经验：python的代码量，只有c#和java的三分之一，c的五分之一。
示例：
实现两个数相加的代码：
python：
a, b = 5, 3
print(a + b)C++：
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int a = 5, b = 3;
cout << a + b << endl;
return 0;
}二、丰富的生态
python 的通用性允许它应用于各种领域：
- 数据科学与人工智能：python 成为数据科学和机器学习的首选语言。像 Jupyter Notebook 和强大的 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch）提升了数据处理的效率。
- Web 开发：Django、Flask 等框架让后端开发快速高效。Flask 20分钟即可生成一个web页面，django通过配置和创建业务逻辑就可以搭建功能复杂的后台管理系统。还有基于协程的异步高效框架tornado等。
- 网络爬虫：Scrapy提供了专业抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。专业应用于数据挖掘、监测和自动化测试
- 自动化：使用 python 编写脚本可以快速完成繁琐的任务，如文件批量处理、数据爬取。
- 游戏开发：虽然不是主流游戏开发语言，但 Pygame 等库适合小型游戏开发和原型设计。
- 嵌入式与物联网：Micropython 和 Raspberry Pi 平台上让 python 实现物联网开发。
另外，在股票的量化交易、系统运维、日常工作中的word、excel辅助统计分析等都有涉足，这种丰富性让开发者无需从头实现复杂功能。
三、强大的社区
python 社区非常活跃，比如：
- 教程和文档：python.org 和第三方教程网站覆盖广泛。
- 问题解决：Stack Overflow 上有海量的 python 问题解答。
- 开源贡献：在CSDN Python社区、GitHub众多开发者维护和更新库及框架。
- Hugging face:这里重点提一下hugging face 这个社区，全球最大的AI主题社区，专注于自然语言处理（NLP）和人工智能（AI），它提供了模型、数据集（文本、图像、音频、视频）、类库（比如transformers、datasets、accelerate）和教程等资源。
这种社区氛围使得开发者在遇到问题时可以快速获得帮助。
四、跨平台支持
python 是解释型语言，可以在各种操作系统上运行（Windows、Linux、macOS）。通过提供一致的接口，它使得跨平台开发变得轻松。
示例：
开发一个文件管理脚本，可以在 Windows 和 Linux 上运行：
import os
def list_files(path):
for file_name in os.listdir(path):
print(file_name)
list_files(".")五、多种编程范式
python 支持多种编程风格，适应不同开发需求：
面向对象编程 (OOP)：
class Person:
def __init__(self, name):
self.name = name
def greet(self):
print(f"Hello, my name is {self.name}")
p = Person("Alice")
p.greet()函数式编程：
numbers = [1, 2, 3, 4]
squares = map(lambda x: x ** 2, numbers)
print(list(squares))命令式编程：
for i in range(5):
print(i)六、开发效率高
python 的动态类型和解释型特性允许快速开发和测试，这对项目原型设计非常有利：
- 无需编译：直接运行代码。
- 动态类型：变量无需显式声明类型。
- 许多知名企业（Google、YouTube、Instagram、知乎[早期]、豆瓣 等）广泛使用 python，进一步增强了其可信度。
- 开源文化鼓励全球开发者贡献代码，不断丰富 python 的生态。
七、不足与空间
尽管 python 是一门非常流行且功能强大的编程语言，但它也有一些不可忽视的缺点：
1、性能较低
python 作为一种解释型语言，代码在运行时逐行翻译为机器代码，导致性能比编译型语言（如 C/C++、Java）慢。而且，受GIL（全局解释器锁）限制，多线程的并行计算能力天生就得不到最佳发挥，尤其在多核 CPU 上无法充分利用多核优势。所以，在对性能要求较高的任务（如实时系统、大型计算）并不适合。
示例：
# 计算密集型任务
import time
def compute():
total = 0
for i in range(10**7):
total += i
return total
start_time = time.time()
compute()
print(f"Time taken: {time.time() - start_time:.2f} seconds")同样的任务用 C/C++ 实现，速度通常会快很多。
2、动态类型带来的潜在问题
python 是动态类型语言，变量类型在运行时确定。没有编译阶段的静态类型检查。容易引入难以发现的类型错误。动态类型的灵活性在团队协作和大型项目中可能带来代码稳定性和可读性问题。导致大型项目维护难度高。
示例：
# 可能出现的类型错误
def add_numbers(a, b):
return a + b
print(add_numbers(1, "2")) # TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'使用 类型注解 和 mypy 等工具进行静态类型检查来改善：
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
return a + b3、内存消耗较高
python 对象通常占用较多内存，因为其数据结构是动态和通用的，支持多种操作。垃圾回收机制（GC）可能会导致额外的内存开销。导致在资源受限的嵌入式系统或内存密集型任务中，python 的内存效率较低。
4、缺乏移动和浏览器端的支持
python 在移动开发和前端开发领域的支持较弱。
5、可移植性问题
python 版本兼容性问题可能导致代码在不同版本中行为不一致。第三方库可能不支持某些平台。所以，venv、pyenv、anaconda应运而生，第一套完整的python应用，必须先创建流畅的虚拟环境，关于虚拟环境的对比分析和创建流程，风云之前的发文有专门讲解，感兴趣的可以翻看。
python 的缺点主要集中在性能、内存消耗、多线程限制等方面，这使得它在某些高性能和特定领域中可能不是最佳选择。然而，通过合理的工具和方法（如 C 扩展、异步编程、多进程架构等），许多问题可以被缓解。python 的优缺点并存，但其优点通常能在大多数场景下弥补其不足，使它依然是开发者的热门选择。
八、学习线路
最后，给想在python里大展身手的人一些建议，可以根据学习者的背景和目标进行灵活调整。以下是一条详细的学习路径，涵盖从入门到高级的内容，适合不同目标的学习者（如编程新手、数据科学研究员、Web 开发者等），尤其适合0基础的人作为第一门编程语言的学习（最近我发现女儿的中考信息技术内容居然也涉及到python编程）。
1、基础入门
- 掌握 python 的基本语法。
- 理解变量、数据类型和基本控制结构。
学习内容与步骤：
安装 python：
- 安装 python 最新版本。
- 学习使用 python 自带的 IDLE 或第三方编辑器（如 VS Code）。
基础语法：
- 打印和输入：print() 和 input()
- 变量与数据类型：int、float、str、bool
- 常见操作符：算术、比较、逻辑操作符
name = input("What is your name? ")
print(f"Hello, {name}!")控制结构：
- 条件语句：if-elif-else
- 循环：for 和 while
for i in range(5):
print(i)常用数据结构：
- 列表（List）：增删改查、切片
- 元组（Tuple）
- 集合（Set）
- 字典（Dictionary）
fruits = {"apple": 5, "banana": 3}
print(f"Apple count: {fruits['apple']}")函数：
- 定义与调用：def
- 参数与返回值
def add(a, b):
return a + b
print(add(3, 5))2、进阶学习
- 理解 python 高级特性，掌握面向对象编程。
- 能够编写复杂的逻辑和可复用的代码。
学习内容与步骤：
文件操作：
- 读写文件：open()、with 语句
with open("example.txt", "w") as f:
f.write("Hello, python!")异常处理：
- 捕获异常：try-except
- 抛出异常：raise
try:
num = int(input("Enter a number: "))
except ValueError:
print("That's not a valid number!")面向对象编程 (OOP)：
- 类与对象
- 继承与多态
class Animal:
def speak(self):
pass
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Woof!"
d = Dog()
print(d.speak())模块与包：
- 模块导入：import
- 创建和使用包
标准库：
- 常用模块：os、sys、datetime、random
import random
print(random.randint(1, 10))装饰器与迭代器：
- 理解 @decorator
- 编写自定义迭代器和生成器
3、专项技能发展
- Web 开发学习目标：构建动态网站或 API。
- 学习路径：
- 学习 Web 框架（Flask、Django 或 FastAPI）。
- 理解 HTTP 请求、路由、模板引擎。
- 数据库操作（如使用 ORM 工具）。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, Flask!'
if __name__ == "__main__":
app.run()- 数据科学与机器学习学习目标：使用 python 进行数据分析与机器学习建模。
- 学习路径：
- 学习数据处理库：NumPy、Pandas
- 数据可视化：Matplotlib、Seaborn
- 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(data.head())- 自动化脚本学习目标：实现批量任务自动化。
- 学习路径：
- 文件操作、正则表达式 (re)。
- Web 爬虫：requests 和 BeautifulSoup。
- 自动化工具：Selenium、pyautogui。
import requests
response = requests.get("https://example.com")
print(response.text)- 网络与安全学习目标：理解网络协议，编写简单的网络应用。
- 学习路径：
- 学习 socket 编程。
- 学习网络工具库：paramiko、scapy。
4、高级进阶
- 掌握 python 性能优化与最佳实践。
- 编写高效、可维护的大型项目。
学习内容与步骤：
并发与异步编程：
- 使用 threading、multiprocessing 模块。
- 理解 asyncio 和异步 IO。
import asyncio
async def say_hello():
await asyncio.sleep(1)
print("Hello, Async!")
asyncio.run(say_hello())性能优化：
- 使用 Cython 或 Numba 优化代码性能。
- 分析性能瓶颈：timeit 和 cProfile。
测试与调试：
- 单元测试框架：unittest、pytest
- 调试工具：pdb、ipdb
import unittest
def add(a, b):
return a + b
class TestMath(unittest.TestCase):
def test_add(self):
self.assertEqual(add(1, 2), 3)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()部署与分发：
- 使用 Docker 部署应用。
- 创建和发布 python 包：setuptools。
5、学习建议与资源
- 建议多动手实践：学习编程的核心在于实践，多写代码多思考。
- 定期复习：回顾学过的内容，加深理解。
- 参与开源项目：参与开源社区提升实际开发能力。
python 的学习线路从基础语法到高级技能，涵盖了通用编程能力、专业领域应用和性能优化等内容。根据你的兴趣和职业目标，可以选择专注的方向，并逐步深入学习。