學習Python，你的同齡人或許已經拋棄你了！

最近有一篇文章 “摩拜單車創(chuàng)始人套現(xiàn) 15 億：你的同齡人，正在拋棄你” 在朋友圈刷屏，一時引起眾多爭議。雖然受到了一些意見領袖的反感和聲討，但不可否認的是，這樣的言論的確引起了很多人的焦慮。十多年來，隨著PC、移動互聯(lián)網的發(fā)展，很多頂尖程序員已經通過技術改變了世界，更多的程序員也在薪資方面領跑同齡人。如今，隨著人工智能的興起，又掀起一輪程序員轉型的浪潮。

但是，新的趨勢下，該學習哪種編程語言呢？

今天營長不想彎彎繞，直接拋結論：千萬別小看你身邊那個學 Python 的人，也許有一天他就悄悄跑到了你的前面。Python 被稱為是最接近 AI 的語言，也被稱為是最簡潔的語言。在程序員的世界中，有句話廣為流傳：“人生苦短，快用 Python ”。這句話非常形象地說出了 Python 語言在程序員心目中的地位。

具體為什么，且聽營長慢慢道來。

▌編程語言對比

在 2017 年世界腳本語言排行榜中，Python 強勢登頂；在 TIOBE 編程語言排行榜中，Python 地位也在逐月攀升，越來越受廣大開發(fā)者的歡迎。對比長盛不衰的 Java、C、C++，后起之秀 Python 深受好評。

▌Python 是最接近 AI 的語言

Python 被稱為是機器學習最優(yōu)秀的語言，沒有之一。很多人不禁會問，Python 究竟有什么優(yōu)點呢？能夠在短短時間內上升為編程界最受歡迎的語言。在一次有關于 Python 領域的交流會上，五位 Python 專家道出了原委。

第一位：Python Twisted 網絡編程框架創(chuàng)始人 Glyph Lefkowitz ，曾在 2017 年榮獲 PSF 社區(qū)服務獎

現(xiàn)在 Python 已經在很大程度上取代了 Lisp ，因為二者除了有相似的高層次屬性外， Python 還擁有出色的第三方庫，以及與操作系統(tǒng)完美地集成。此外，由于機器學習是一個集成度特別高的學科，任何 AI 系統(tǒng)都需要提取大量的源數據作為訓練數據或系統(tǒng)輸入，Python 自帶的豐富的依賴庫能夠幫助用戶更好地訪問和轉換數據。

Python 社區(qū)還為非程序員提供介紹和操作系統(tǒng)的支持，增加了其在數據科學和科學計算中的應用?？蒲泄ぷ髡呤褂?Python 來進行數據分析，系統(tǒng)管理員使用 Python 管理 Linux 系統(tǒng)，開源的云計算平臺 OpenStack 使用 Python 語言開發(fā)。編程也逐漸成了一種社交活動，這在 JavaScript 社區(qū)和 Python 社區(qū)都得到了充分的證明和認可。

第二位：PSF 社區(qū)的聯(lián)合創(chuàng)始人及 eGenix 的首席執(zhí)行官 Marc-Andre Lemburg

Python 是一門理想的集成語言，它將各種技術綁定在一起。Python 是用于實現(xiàn)更高效的 C / C ++ 算法及 CUDA / cuDNN 的最好的“膠水”語言，這就是為什么現(xiàn)有的機器學習 / 深度學習庫能夠在 Python 中高效運行的原因，這對于 AI 領域的工作也是非常重要的。

Python 還是一個理想的粘合平臺，為開發(fā)人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接。這主要是由于 Python 可以通過一個完整的 C API 來訪問。

第三位：《 Python Machine Learning 》一書的作者 Sebastian Raschka

Python 代碼非常容易閱讀和學習。大多數從事機器學習和人工智能的研究人員都希望以最方便的方式來實現(xiàn)自己的想法。他們的重點是研究和應用程序的開發(fā)，編程只是實現(xiàn)這個想法的工具。

不僅如此，Python 代碼可讀極強，這有助于保持最新的機器學習和 AI 的現(xiàn)狀，例如，實現(xiàn)AI 的新思路往往需要相對復雜的算法，而在閱讀相關代碼時，語言越透明，可讀性越好，代碼的調試也越容易。

第四位：ThoughtWorks 的首席技術官及PSF社區(qū)會員 Luciano Ramalho

Python 之所以能夠如此受歡迎的最重要和最直接原因是其 NumPy 和 SciPy 庫能夠支持 scikit-learn 這樣的項目，這幾乎是目前解決機器學習問題所需的標準配置。

另一個原因是 Python 的運算符重載功能，能使代碼可讀性更好，簡潔性更高。此外，Python 的緩沖協(xié)議 ( PEP 3118 ) ，是外部庫在處理類似數組的數據結構時與 Python 進行高效交互的標準。最后，Python 為科學計算提供了豐富的依賴庫和全面的操作系統(tǒng)，這也促進了更多的數據科學家使用。

第五位：Red Hat 的高級軟件工程師；SQLAlchemy 的開發(fā)者 Mike Bayer

高級的腳本語言對于 AI 和機器學習是非常適合的，因為可以快速遷移并進行改動，我們創(chuàng)建的大部分代碼代表的是實際問題中相關的數學知識和數據結構，而不是所謂的代碼模板，因此我們可以根據實際問題的需要，嘗試更改腳本的代碼來解決我們的問題。同時，在 Python 語言中，幾乎所有的想法都可以通過 30-40 行代碼快速驗證。

像 Python 這樣的腳本語言更適合 AI 的工作，因為它嚴格而一致的語法風格。每個 Python 使用者都可以更好地理解對方的 Python 代碼，而其他語言的語法有可能會導致混淆和不一致的編程范例，這就是 Python 較其他編程語言的優(yōu)勢所在。

▌Python 前景

2018 年 3 月起，全國計算機二級考試新增 “ Python 語言程序設計” 科目；2018 年起，浙江省信息技術教材編程語言將會從 vb 更換為 Python。另外，北京和山東確定將 Python 編程基礎納入信息技術課程和高考的內容體系。

Python 的火爆不僅與它本身先天性的優(yōu)勢有關，還在于它成為了許多公司開發(fā)人工智能程序的首選編程語言。除了 Google 的 AlphaGo 應用 Python 語言而大獲成功以外，在 Facebook 開源了人工智能編程工具箱 PyTorch 后，更是奠定了它作為人工智能時代的首選語言。

來自智聯(lián)招聘、看準網、拉勾網、前程無憂、中華英才網等招聘網站的數據顯示，隨著 Python 語言的持續(xù)火熱，對于 Python 技術人才的需求也在不斷增加——日均需求量甚至達到了 15000+，北上廣深等一線城市的需求更是龐大。

Python 在世界變成語言排行榜中，從2013年開始，到2017年，一直處于上升趨勢中。從排名第九位到去年越居于排名第四位，并以持續(xù)上漲的勢如破竹的氣勢沖頂前三?？芍^是編程語言中的最佳潛力股，目前，?Python 已經逐步在網絡爬蟲、數據分析、AI、機器學習、Web 開發(fā)、金融、運維、測試等多個領域扎根壯大。

而在薪資待遇上，Python 開發(fā)者也沒有讓人失望。職友集通過分析來自全國的 12809 份樣例資料可以發(fā)現(xiàn)，全國 Python 工程師的平均月資能夠達到 19160 元，其中 20 - 30K 的工程師數量更是超過了四成。

基于 Python 的種種優(yōu)勢，作為程序員的你該如何轉型呢？“自學”不僅效率低下，還不能保證效率；“脫產”又要從新做回學生，全職學習；想要一個兩全其美的方式？

在此，推薦 CSDN 學院開設的 Python 課程。 5 個月的授課周期內，會由 Python 技術專家張濤、CTO 鄒義良兩位，深入分享 Python 基礎、Web 開發(fā)、爬蟲技術、自動化運維、數據挖掘與機器學習這五大模塊內容，抽絲剝繭，帶領你全方位“玩轉” Python 語言。

5、Python 自動化運維技術 （第 12 周 -第 13 周）

6、Python 數據挖掘與機器學習 （第 14 周）