用了才知道，python已是很成熟的語言，各種實現的功能都有對應的依賴包去實現，軟體的、硬體的都有，可以滿足日常工作及企業需要。

結論：Python佔一半，所言不實；Python好用嗎？好用。

Python市場份額

Python的市場份額與變化趨勢，我們還是去TIOBE看一下吧。

Python的程式語言佔有率，大概是現在最高的 9.345%。基本坐穩了前三。

要說起半壁江山，那是完全誇大其詞。

再用 google trends檢視近些年的趨勢。

我們比較了c, javascript, python三種語言。大概與TIOBE的排名相符。

特別是python的熱詞搜尋，pandas這個資料處理分析庫，出現的頻次高舉榜首。也印證了python作為資料處理，人工智慧領域，扛把子的地位。

python非常好用

1 - 簡單易用，適合初學，快速上手

這本身就是python追求的目標。語法關鍵字直觀而精簡。

2 - 五行程式碼畫曲線

3 - 一行程式碼，區域網共享你的檔案

在命令列直接執行

python -m SimpleHTTPServer 8081

然後才瀏覽器使用 http://192.168.x.x:8081 就可以檢視你當前的檔案目錄。

4 - 豐富的語言結構，簡單的程式碼實現

列舉一些簡單的語言結構示例。

定義函式，直接使用。

列表，字典結構，簡單的多重迴圈。

容易上手的正則表示式。

異常處理只需手動處理。

靈活的資料結構，和遍歷方法。

面向物件也手到擒來。

結語

“好用”很難界定，所以泛泛而談。

比如強制的tab對齊，縮排表示程式結構層次，這個設計雖然簡潔，但是與大多數語言的方法{}背道而馳，所以也是譭譽參半。

覺得順手，能解決問題，能幹活的，才是好語言。

您說呢？

人生苦短，I Write Python。超級好用的Python，使用者佔一半？我看未必......

程式語言千千萬，用Python的佔一半？

Python開發者佔比真的有這麼大嗎？我看未必。我們先來看一份截止目前的最新語言排行榜資料，Python以9.31%的佔比排名第三，和前兩名的Java、C相差還是蠻大的。

那麼，為什麼Python給人的感覺很火？

這兩年「人工智慧」的概念火遍大江南北，AlphaGO 的出現讓業界為之興奮，而人工

智慧、機器學習的首選語言便是Python。Python一度讓人感覺它很火，甚至產生一種錯覺，Python的使用者佔據了一半。我個人認為這些錯局主要是以下幾個方面：

語法簡單易學，上手快庫多，你遇到的大多數問題都可簡單的透過一句import語句來搞定。抓住了「人工智慧」這一風口Python作為一門“膠水語言”，出現頻率較高培訓機構鋪天蓋地廣告的大力宣傳，“學好Python搞AI，年薪百萬不是夢”！Python到底好用嗎？

實踐出真實，下面以程式設計師入門經典的HelloWorld為例進行說明：

先來看看程式語言排行榜第一名的Java：

正規化程式語言的典型、功能強大的C++呢？

號稱世界上最好的程式語言PHP

微軟的親兒子C#，實現一個簡單的Hello World，我居然要多輸入這麼多......

最好，我們再來看看Python，只需簡單的一句print即可。

沒有對比，就沒有傷害。難怪坊間傳言，完成同一個任務，C 語言要寫 1000 行程式碼，Java 只需要寫 100 行，而 Python 可能只要 20 行。

其實，在一般的專案開發過程中，Python更多的被作為“膠水語言”，和其他語言（尤其是C/C++）很方便的結合在一起。

Python有強大的第三方庫，而且第三方包(pip)管理機制也非常健全，應用領域非常廣泛。語法簡潔，開發速度快，但屬於解釋性語言，使用時由直譯器解釋執行，效率會相對低。

python還是非常好用的，“優雅”、“簡潔”、“明確”的程式設計哲學，加上擁有無數的支援各各樣的三方庫，只要你想得到的，它都能做，當然你不能指望讓它給你生產鈔票，哈。python可以寫網站用於web開發，python可以做資料分析幫你高效的處理資料問題，python可以在AI領叱吒風雲，python也可以控制你家的電視空調等裝置。只要你用起來，我相信你會愛上它的。

Python相對於其他程式語言，更容易被我們所理解，程式碼更加簡潔，解釋執行，不需要編譯。另外，Python作為目前最為流行的全場景程式語言之一，其語法結構簡單易學，而且提供了豐富的第三方庫支撐。目前在大資料開發、Web開發、資料分析、人工智慧、嵌入式、遊戲開發、自動化運維、測試等領域都有廣泛的應用。

想要學習Python的同學們建議大家去百戰程式設計師或者尚學堂的官網上免費領取關於高淇老師的影片資料，想要學習Python的同學們抓緊了！

寫程式碼速度很快 你想做的每一個邏輯 每一個步驟 基本很容易用一行程式碼實現 而不是需要多餘的輔助程式碼 java在呼叫函式前用new一堆的變數 看起來

Python需要感覺還可以，我是做測試的，當時想做自動化測試，但是選擇語言是一門關鍵，透過對比之後選擇了Python，不為別的，易懂，簡單，適合寫指令碼。當然了，還有Python還有更多的用途，要看你要應用到哪一領域了，下面聊一下優缺點哈可以簡單的瞭解一下。

優點

Python的定位是“優雅”、“明確”、“簡單”，所以Python程式看上去總是簡單易懂，初學者學Python，不但入門容易，而且將來深入下去，可以編寫那些非常非常複雜的程式。

開發效率非常高，Python有非常強大的第三方庫，基本上你想透過計算機實現任何功能，Python官方庫裡都有相應的模組進行支援，直接下載呼叫後，在基礎庫的基礎上再進行開發，大大降低開發週期，避免重複造輪子。

高階語言————當你用Python語言編寫程式的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程式使用的記憶體一類的底層細節

可移植性————由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工 作在不同平臺上）。如果你小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼你的所有Python程式無需修改就幾乎可以在市場上所有的系統平臺上執行

可擴充套件性————如果你需要你的一段關鍵程式碼執行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程式用C或C++編寫，然後在你的Python程式中使用它們。

可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程式，從而向你的程式使用者提供指令碼功能。

缺點：

速度慢，Python 的執行速度相比C語言確實慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此這也是很多所謂的大牛不屑於使用Python的主要原因，但其實這裡所指的執行速度慢在大多數情況下使用者是無法直接感知到的，必須藉助測試工具才能體現出來，比如你用C運一個程式花了0.1s,用Python是0.01s,這樣C語言直接比 Python快了10s,算是非常誇張了，但是你是無法直接透過肉眼感知的，因為一個正常人所能感知的時間最小單位是0.15-0.4s左右，哈哈。其實在大多數情況下Python已經完全可以滿足你對程式速度的要求，除非你要寫對速度要求極高的搜尋引擎等，這種情況下，當然還是建議你用C去實現的。

程式碼不能加密，因為PYTHON是解釋性語言，它的原始碼都是以名文形式存放的，不過我不認為這算是一個缺點，如果你的專案要求原始碼必須是加密的，那你一開始就不應該用Python來去實現。

執行緒不能利用多CPU問題，這是Python被人詬病最多的一個缺點，GIL即全域性直譯器鎖（Global Interpreter Lock），是計算機程式設計語言直譯器用於同步執行緒的工具，使得任何時刻僅有一個執行緒在執行，Python的執行緒是作業系統的原生執行緒。在Linux上為pthread，在Windows上為Win thread，完全由作業系統排程執行緒的執行。一個python直譯器程序內有一條主執行緒，以及多條使用者程式的執行執行緒。即使在多核CPU平臺上，由於 GIL的存在，所以禁止多執行緒的並行執行。關於這個問題的折衷解決方法，我們在以後執行緒和程序章節裡再進行詳細探討。

首先，目前已知的程式語言大概有600種左右，由於不同的程式語言往往都有其特定的應用場景，所以隨著應用場景的更替，有不少程式語言已經逐漸失去了應用的價值，目前比較流行的程式語言也就幾十種，而這其中就包括Python、Java、C和PHP等程式語言。

目前Python語言的應用確實比較普遍，而且有大量的開源專案在採用Python編寫，這也在一定程度上促進了Python的應用。雖然目前Python語言的上升趨勢比較明顯，但是Python語言目前更多的應用場景集中在大資料和人工智慧領域，由於這些領域的技術要麼依然處在發展期，要麼處在落地應用的初期，所以Python語言在生產領域的應用依然有較大的發展空間。

Python與Java一樣都屬於全場景程式語言之一，Python語言除了在大資料和人工智慧領域有大量應用之外，在Web開發領域和嵌入式領域也有廣泛的應用，所以Python語言自身的語言生態還是比較健全的。相信隨著大資料和人工智慧的發展，未來Python語言的普及程度會進一步提升，語言自身的開發邊界也會不斷得到拓展。

最後，雖然Python語言可以寫出非常複雜的程式，但是Python語言自身的語法結構還是比較清晰的，而且Python語言在諸多開發領域都有大量的庫可以使用，這會在很大程度上提升開發的效率，降低大量的程式碼編寫量，所以程式設計師往往更願意使用Python語言。

在我還在讀大學那幾年假設讓我推薦一門程式語言學習，我會推薦Java/PHP/C#其中的一門，這兩年再讓我推薦一門程式語言那麼我一定會推薦Python或者Go語言，今天就著重講一下為什麼我會推薦Python語言。

一切都因為人工智慧

在大概10年前，大家經常說的三個網際網路技術行業主題分別是物聯網、雲計算、大資料，最近幾年大家說得比較多的主要是區塊鏈和人工智慧，而最近一年區塊鏈說得越來越少了，人工智慧卻說得越來越多。

Python成為人工智慧領域的頭牌語言是有原因的，在Python語言自身語言特點來說，Python確實是人工智慧領域最合適的程式語言之一。

Python語法非常接近自然語言、簡單高效可靠

Python語言是一門非常優雅的程式語言，語法特點上簡單、高效、可靠。Python語言的語法談不上嚴謹，也就是我們通常說的怎麼寫都行，這樣讓Python在開發的時候足夠雷厲風行，不像Java這些程式語言這些程式語言，明明三兩句話就能講清楚的，必須要囉哩囉嗦的講半天。Python的語法簡潔到難以置信，一切為了效率而生，並且Python本身也是解釋型程式語言，比如在很多程式語言編譯的時候必須要給出型別限制、約束，Python語言就不需要做這些操作。

當然最重要的就是Python語言非常接近自然語言，寫Python程式碼就跟寫作文一樣，這一點是要遠遠超過其他程式語言的。Python語言極其高效，主要是Python跟C/C++關係密切，這一點後面專門會說。

Python是可靠的，Python擁有非常多的穩定、可靠的第三方庫，網頁開發、應用開發、移動應用開發、硬體開發、資料處理都是Python擅長的領域，Web領域的Django，科學計算的NumPy、Pandas，機器學習領域的scikit-learn，自然語言處理的nltk，這些都是Python在各個領域的一些非常矚目的解決方案，毫無疑問Python是非常可靠的。

Python跟C/C++非常友好、這是Python高效的根本原因

一句話總結就是：Python慢、可是Python可以直接連線很多高效的C/C++介面。

好像在大家眼裡，解釋型程式語言效率都比較低，可是為什麼現在很多解釋型語言效率非常高，現在再也沒人敢叫Python/PHP小指令碼語言了，而這些程式語言能夠保持高效的根本原因其實是一樣的，那就是跟C/C++相處十分友好。

PHP跟C語言很近，Python則跟C/C++相處非常友好，Python只需要關注邏輯演算法本質，他只要能夠呼叫好AI介面就好了，真正做底層計算的始終是高效的C/C++，Python只需要關注好邏輯運算就好，只需要告訴C/C++第一步怎麼計算、第二步怎麼計算，具體的實現全都交給C/C++就好了，因此Python的程式碼量也會很小，開發效率非常高。

C/C++擅長寫底層演算法，而Python用來做上層邏輯開發更完美，C/C++在上層邏輯開發方面不如Python，反過來Python做底層演算法不如C/C++有效率，剛好兩者搭配就是一個完美的解決方案，PHP也是一樣，只關心業務，其餘的全部交給C語言。

Python標準庫強大、跨平臺效能好、社群也夠完善

Python是Google官方支援的，強大的TensorFlow深度學習框架Google就用了很大比例的Python開發 ，Google為了Python也構建起了一個不錯的社群，儘管跟Java/PHPJavaScript社群相比還有比較大的差距。

Python還擁有非常強的相容性，跨平臺效能是不輸PHP和Java的。Python本身又是開源的，開源就意味著有源源不斷的社群貢獻，這一點能夠不斷促進Python的進步。Python也是一門面向物件的程式語言，可是對過程程式設計也有很好的支援，面向物件程式設計使用基於資料和函式的物件程式設計。

Python還擁有非常豐富的標準庫，這一點是Python強大的根本原因，正則表示式、文件生成、執行緒、單元測試、資料庫、瀏覽器、CGI庫、FTP支援、Email、XML/HTML、WAV、密碼系統、GUI程式設計、Tk以及其他系統有關的操作，可以說Python已經非常強大了，它能做的事情太多了。

Python佔一半太誇張了。

接觸電腦十八九年了，一直也對電腦很感興趣，會重灌系統和簡單解決電腦故障。也曾在寒暑假試著學過VB和C，大學報過Java的選修課，但都沒有堅持多久就放棄了。看了好多天的書，也只會命令列顯示“hello world”這種水平。

Python入門簡單，但是想學好也不容易。另外，現在Python被各種自媒體和培訓機構吹的挺厲害，實際上可能沒有那麼多的需求。

首先關於問題提到的現在Python語言是否佔到了程式語言的一半，這個可能有點誇張了，現在Python是比較流行，它的流行是隨著人工智慧，大資料等領域的崛起而發展起來了，但在其他領域，比如傳統的Web開發，Java、C#、php等語言仍然是主流語言，又或者在工業或者嵌入式開發領域，C/C++語言絕對是王者。所以Python只不過是在一些新興領域內佔據主流位置，佔據一半之說有點言過其實。

另外關於Python語言的易用性，這點不得不承認確實非常好用，根據自己做的幾個專案，和其它語言相比，程式碼量大大減少，開發速度很快，而且可用的第三方庫非常豐富，可以說只有你想不到的，沒有找不到的。此外其穩定性和跨平臺特性也非常好。

以上分享的關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。

Python相對於其他程式語言，更容易被我們所理解，程式碼更加簡潔，解釋執行，不需要編譯。另外，Python作為目前最為流行的全場景程式語言之一，其語法結構簡單易學，而且提供了豐富的第三方庫支撐。目前在大資料開發、Web開發、資料分析、人工智慧、嵌入式、遊戲開發、自動化運維、測試等領域都有廣泛的應用。

想要學習Python的同學們建議大家去百戰程式設計師或者尚學堂的官網上免費領取關於高淇老師的影片資料，想要學習Python的同學們抓緊了！

說真的，對於很多人而言，python各種庫的呼叫，簡單明瞭，但是並不瞭解具體邏輯，對於出了問題，很難解決！當然了，肯鑽研的除外！

我本來學習過C語言，在學習python的第一節課上，其對我的最初的印象就是，相較於我學習過的c語言程式設計，它更加的簡潔。所有的變數都不需要像c語言程式設計那樣需要提前去定義，這樣給了程式設計者很大的自由空間與方便。如x=2，即可同時完成變數的定義與賦值。對於簡化程式的程式碼，起到了許多的作用。而且，在字串上的處理，python相對於c語言也是給程式設計師極大的便利。在c語言中，只能用字元類的陣列對字串進行相應的操作，而隨著近幾年來的發展，python的受歡迎度也越來越高，而它的運用的領域也是越來越多，比如人工智慧和大資料等領域，python都是在其中扮演者重要的角色。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引著我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

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