要是你才开始学习编程, 瞅见那""这三个字符就头昏脑涨, 这篇文章用三分钟引领你弄明白它迅速走红的缘由。
一、 概述
这是一种编程语言, 它是高级的, 它又是通用的, 它由 Guido van 在 20 世纪 80 年代末设计, 它是动态的, 它是解释型语言, 它强调代码的可读性, 它还强调代码的简洁性, 它支持多种编程范式, 其中包括过程式编程范式, 包括面向对象编程范式, 还包括函数式编程范式。
一句话总结
二、 的简要历史
它的历史于一个起始点开始, 这个起始点是1991年发布的0.9.0版本。然后, 关于它的发展, 有这样一个阶段, 2.0版本引入了列表推导式和垃圾回收机制。再之后, 在2008年它发布了3.0版本, 这可是一次重大转型。这次转型解决了设计缺陷, 并且增强了语言的一致性。直到如今, 它的3.x版本成为了标准版本。而它的2版本在2020年的时候正式停止支持。
三、 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 │ GPT、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、 流行的主要因素（一）易于学习和阅读
的影响力跨越多个领域：
（三）跨平台兼容性
具备跨平台兼容性, 能让开发者编写一次代码, 之后在多个平台运行, 不用进行任何修改。这种可移植性对那些需在不同环境中毫无阻碍运行的应用程序来讲相当关键, 还增进了其于开发者还有组织方面的吸引力。
五、丰富的 库
于数据科学以及机器学习范畴之内, 和等框架彰显出了的主导态势。由谷歌予以开发, 由开发, 它们针对构建并部署机器学习模型给出了完备的工具, 极大地提升了在人工智能从业者里的地位。
例子
六、社区予以支持以及协作, 第七条, 数据对于科学以及机器学习所具备的能力中, 其一为数据在科学里的作用。
它在数据科学领域的兴起是无可比拟的, 它具有简洁性, 还有丰富的库, 这使得它成为数据科学家以及分析师的首选语言, 它的数据操作库, 比如某些特定的库, 把数据清理以及分析等任务给简化了, 让整个数据科学工作流程变得更加顺遂。
（二）流行的库（NumPy、、、）
这些库于数据科学以及机器学习生态系统里, 担当着关键的角色, 是数据操作以及分析的根基, 被广泛运用于构建以及训练机器学习模型, 在深度学习社区之中格外受到欢迎, 特别是在研究领域。
八、避坑指南：3 个常见误区
误区
正确姿势
" 慢"
99% 场景下 IO 才是瓶颈， 足够用
"必须数学好"
会用加减乘除就能写爬虫/自动化
"学完再动手"
边学边做项目 效率最高
九、0 基础到上手：7 天学习路线
天数
任务
资源
Day1
安装 & VS Code
3.13.3 安装教程 | 笔记、 入门
Day2
变量、循环、函数
编程狮《 入门课程_编程实战微课》
Day3
列表/字典实战
用列表存 5 个好友姓名
Day4
第一次爬虫
爬取"天气网"当日温度
Day5
画第一张图
画气温折线图
Day6
做第一个项目
自动整理桌面照片到文件夹
Day7
发布到
编程狮《Git 基础课程_编程实战微课》
完整课程学习请访问《零基础到高薪就业》
十、总结
总而言之, 它的流行乃是其具备适应性、拥有社区支持以及能够持续发展的一种证明。伴随它持续对技术格局予以塑造, 它身为一种具备多功能且十分强大的语言, 为全球范围内的开发者、数据科学家以及工程师赋予能力。