Python 为什么火了？零基础 3 分钟看懂 + 7 天学习路线

如果你刚学编程，看到“Python”这三个字就头大，本文3 分钟带你看懂它爆火的原因。

一、Python 概述

Python 是一种高级、通用的编程语言，由 Guido van Rossum 在 20 世纪 80 年代末设计。它是一种动态、解释型语言，强调代码的可读性和简洁性。Python 支持多种编程范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。

一句话总结

• 语法像中文：缩进代替大括号，初学者 1 小时就能写“Hello World”。
• 能干的事多：从网页到 AI，一把梭。
• 人多力量大：全球 1000 万+开发者帮你踩坑。

二、Python 的简要历史

Python 的历史始于 1991 年发布的 Python 0.9.0 版本。Python 2.0 引入了列表推导式和垃圾回收机制。2008 年发布的 Python 3.0 是一次重大转型，解决了设计缺陷并增强了语言的一致性。如今，Python 3.x 是标准版本，Python 2 在 2020 年正式停止支持。

三、Python 能干嘛？

┌────────────┬──────────────────────────────┐
│   领域      │          举例                 │
├────────────┼──────────────────────────────┤
│ 网站开发    │ 抖音后端、知乎、豆瓣           │
│ 数据分析    │ 淘宝销量预测、股票 K 线        │
│ 人工智能    │ ChatGPT、人脸识别门禁         │
│ 办公自动化  │ 自动整理周报、批量发邮件       │
│ 游戏脚本    │ 原神自动采集、王者荣耀辅助     │
└────────────┴──────────────────────────────┘

四、Python 流行的主要因素

（一）易于学习和阅读

• 简洁的语法：Python 的一个显著特点是其清晰简洁的语法。它使用缩进而不是大括号来区分代码块，使代码块在视觉上更加突出。Python 的设计哲学强调清晰和简洁，这有助于降低学习曲线。
• 代码可读性：Python 代码旨在易于人类阅读，这符合代码被阅读的频率高于编写的观点。通过 PEP 8（Python 增强建议）指南，Python 强制执行一致的编码风格，促进跨项目的统一性。这种以可读性为中心的方法减少了错误，增强了协作，并便于维护。
• 适合初学者：Python 的可读性和简洁性使其成为编程新手的理想选择。它的语法类似于伪代码，允许初学者专注于解决问题，而不是纠结于复杂的语法规则。一个活跃的社区和丰富的学习资源进一步支持新手成为熟练的 Python 开发者。
• 通用编程语言：Python 作为一种通用编程语言，其多功能性源于此。从 Web 开发到科学计算，从机器学习到自动化，Python 在多个领域都有应用。这种通用性促使其被广泛采用，因为开发者可以利用 Python 完成各种任务。

（二）应用领域广泛

Python 的影响力跨越多个领域：

• Web 开发：Django 和 Flask 等框架使开发者能够创建强大的 Web 应用程序。Python 的简洁性，结合这些框架，加快了 Web 开发过程。
• 数据科学和分析：Python 与数据科学紧密相连。NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等库为数据操作、分析和可视化提供了强大的工具。
• 机器学习和人工智能：Python 是许多机器学习从业者的首选语言。TensorFlow 和 PyTorch 这两个主要的机器学习框架都是基于 Python 的，这巩固了 Python 在人工智能领域的地位。
• 自动化和脚本编写：Python 的自动化能力使其成为脚本任务的首选语言，从简单的自动化脚本到复杂的系统管理任务。

（三）跨平台兼容性

Python 的跨平台兼容性允许开发者一次编写代码，然后在多个平台上运行，无需修改。这种可移植性对于需要在不同环境中无缝运行的应用程序至关重要，增强了 Python 对开发者和组织的吸引力。

五、丰富的 Python 库

• 标准库丰富：Python 拥有强大的标准库，简化了许多编程任务。这个广泛的模块和包集合涵盖了从文件 I/O 到正则表达式的一切。这些工具包含在标准库中，消除了开发者重新发明轮子的需要，促进了效率和代码重用。
• 第三方库丰富：除了标准库之外，Python 的生态系统还依赖于大量的第三方库和框架。Python 包索引（PyPI）托管了一个庞大的包库，满足特定需求。无论是 Web 开发（requests、Flask）、数据科学（SciPy、scikit-learn）还是机器学习（Keras、NLTK），Python 的生态系统为几乎所有应用提供了解决方案。
• Web 开发、数据科学和机器学习的框架：Python 在 Web 开发中的流行得益于 Django 和 Flask 等框架。Django 是一个高级 Web 框架，遵循 “不要重复自己”（DRY）原则，简化了健壮、可扩展应用程序的开发。Flask 则提供了一个轻量级但功能强大的框架，适用于小型项目。

在数据科学和机器学习领域，TensorFlow 和 PyTorch 等框架展示了 Python 的主导地位。TensorFlow 由谷歌开发，PyTorch 由 Facebook 开发，它们为构建和部署机器学习模型提供了全面的工具，显著提升了 Python 在人工智能从业者中的地位。

例子

六、社区支持与协作

• 开源哲学：Python 的开源哲学促进了协作和创新。Python 软件基金会（PSF）监督语言的开发，社区积极为其发展做出贡献。开源模式的透明性和包容性吸引了全球的开发者，创造了一个跨越地理边界的充满活力的生态系统。
• 活跃的社区：Python 的社区以其包容性和乐于助人而闻名。Stack Overflow 和 Reddit 的 Python 社区等在线论坛是开发者寻求帮助、分享知识和参与讨论的中心。Python 社区内的团结精神有助于语言的流行。
• 协作与贡献：协作是 Python 的天性。全球开发者通过报告错误、代码贡献和讨论改进提案来促进语言的发展。这种协作性质确保 Python 能够满足开发者社区不断变化的需求。

七、数据科学和机器学习能力

（一）数据科学中的作用

Python 在数据科学领域的崛起是无与伦比的。它的简洁性和丰富的库使其成为数据科学家和分析师的首选语言。Python 的数据操作库，如 Pandas，简化了数据清理和分析等任务，使整个数据科学工作流程更加顺畅。

（二）流行的库（NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch）

• NumPy：NumPy 是 Python 中一个强大的数值库，支持大型多维数组和矩阵，以及一系列用于操作这些元素的数学函数。它是 Python 科学计算的基础包。
• Pandas：Pandas 是一个强大且广泛使用的 Python 数据操作和分析库。
• TensorFlow：TensorFlow 是由谷歌大脑团队开发的一个开源机器学习框架。
• PyTorch：PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究实验室（FAIR）开发的一个开源深度学习框架。

这些库在数据科学和机器学习生态系统中扮演着关键角色。Pandas 是数据操作和分析的基础，TensorFlow 广泛用于构建和训练机器学习模型，PyTorch 在深度学习社区中特别受欢迎，尤其是在研究领域。

八、避坑指南：3 个常见误区

九、0 基础到上手：7 天学习路线

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十、总结

总之，Python 的流行是其适应性、社区支持和持续发展的证明。随着它继续塑造技术格局，Python 作为一种多功能且强大的语言，赋能全球的开发者、数据科学家和工程师。