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一、無處不在的Python
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1991年2月20號，后來被稱為“仁慈的獨(dú)裁者”的Guido van Rossum***發(fā)布Python，當(dāng)時這還只是作為一個名為Amoeba的操作系統(tǒng)項目中的輔助工具，Python甚至沒有被正式立項。沒有人會想到，Amoeba項目在1996年就停止開發(fā)，而Python卻在20多年后發(fā)展成為***的編程語言之一。
Guido van Rossum設(shè)計Python的初衷，是希望用它來簡化系統(tǒng)管理工具的開發(fā)，這個目標(biāo)確實達(dá)到了，大部分Linux操作系統(tǒng)以及macOS都內(nèi)置Python，更不用說還有Fabric，Ansible, Saltstack這些基于Python系統(tǒng)的管理工具。然而，只把主業(yè)做好，從來不是Python的唯一目標(biāo)。世界這么大，Python要去看看。
二、不務(wù)正業(yè)的Python
當(dāng)Python不再僅僅作為系統(tǒng)管理工具，邁出跨界的***步時，就再也停不下來，從Web開發(fā)到科學(xué)計算，從3D建模到人工智能，從嵌入式開發(fā)到云計算和大數(shù)據(jù)，幾乎每一個角落，都能看到Python的身影。
1. 系統(tǒng)管理工具
Python從一開始就是為了提高系統(tǒng)管理效率而開發(fā)的。內(nèi)置的os模塊可以在兼容大部分主流操作系統(tǒng)的情況下，提供基本一致的操作方式，系統(tǒng)管理員的腳本只需要寫一次，就可以運(yùn)行在不同的操作系統(tǒng)上。借助Python簡潔高效的語法，Python在復(fù)雜系統(tǒng)管理任務(wù)上的開發(fā)效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Shell，同時執(zhí)行效率也是遠(yuǎn)高于需要不停進(jìn)程切換的Shell。為了可以使用常用的Linux命令行工具，David Beazley用Python在幾天之內(nèi)在Windows上開發(fā)了一套Linux常用的工具集。
對于復(fù)雜的系統(tǒng)管理工作，目前流行的配置管理工具，如Fabric，Ansible，Saltstack等，可以讓運(yùn)維人員使用幾行命令，讓成百上千臺服務(wù)器俯首帖耳。隨著DevOps運(yùn)動的發(fā)展，“基礎(chǔ)設(shè)施即代碼”的理念越來越深入人心，借助于molecule或者testinfra這樣的工具，開發(fā)者可以像運(yùn)行單元測試一樣，對基礎(chǔ)設(shè)施的配置進(jìn)行測試。
2. Web開發(fā)
全世界***個網(wǎng)站在1989年上線，而萬維網(wǎng)(World Wide Web)在1994年被發(fā)明出來。可以說，Python是和互聯(lián)網(wǎng)一起長大的。作為動態(tài)語言，并且具有更高的抽象層次的Python和Perl，很快就被開發(fā)者們發(fā)現(xiàn)更適合用于開發(fā)網(wǎng)站，并在早期互聯(lián)網(wǎng)的興起過程中發(fā)揮重要作用。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，很多以互聯(lián)網(wǎng)為生的編程語言被發(fā)明出來，比如Java，PHP，Ruby等，逐漸超越了Python和Perl這些前輩。不過Python在Web開發(fā)領(lǐng)域仍然占有一席之地。比如著名的一站式Web框架Django，輕巧的Flask，高并發(fā)性能的Tornado等。一些著名的網(wǎng)站，也是在Python技術(shù)的支持下運(yùn)行著，比如Youtube、Reddit、Pinterest、Dropbox、豆瓣等。
3. 科學(xué)計算
在Web技術(shù)大行其道，Java、PHP等編程語言來勢洶洶之時，Python的注意力卻沒有完全放在Web上面，隨隨便便的就把先發(fā)優(yōu)勢給放棄，轉(zhuǎn)而搞科學(xué)計算去了。
Python在設(shè)計之初的一個理念是，盡可能的用英語或者高中代數(shù)中約定的表達(dá)方式來編程，所以盡管一開始的應(yīng)用場景并沒有考慮科學(xué)計算，但學(xué)術(shù)界卻盯上了Python。1995年，一個研究如何讓Python支持高效矩陣運(yùn)算的小組成立，Python的創(chuàng)始人——Guido van Rossum也在這個小組之中，為了讓Python能夠更好地支持矩陣操作，還專門設(shè)計和修改了一些Python語法。就在這一年，Numeric數(shù)值計算庫發(fā)布，在2006年，Numeric正式改名叫做NumPy。
進(jìn)入新世紀(jì)，圍繞NumPy，更多科學(xué)計算相關(guān)的工具包被開發(fā)出來，比如用于科學(xué)計算的SciPy，用于符號計算的SymPy，用于數(shù)據(jù)分析的Pandas，用于數(shù)據(jù)可視化的Matplotlib，以及可以實時畫圖的交互式開發(fā)環(huán)境IPython Notebook等。在Matlab等專業(yè)軟件主導(dǎo)整個科學(xué)計算領(lǐng)域多年之后，Python用近10年的時間，在學(xué)術(shù)界贏得了一席之地。而當(dāng)其他通用編程語言在Web浪潮中廝殺結(jié)束，回頭也想要到科學(xué)計算中搶一塊領(lǐng)地時，卻發(fā)現(xiàn)事情已經(jīng)變得比當(dāng)年要難得多了。
4. 云計算
在后互聯(lián)網(wǎng)時代，云計算和大數(shù)據(jù)是被提起最多的兩個概念?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及，帶來了信息生產(chǎn)和交換成本的大幅降低，也因此導(dǎo)致了信息大爆炸。為了進(jìn)一步降低成本，并釋放數(shù)據(jù)的價值，云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
提到云計算，不得不提的就是OpenStack，目前已經(jīng)成為了事實上的開源私有云平臺標(biāo)準(zhǔn)。OpenStack選擇Python作為主要開發(fā)語言，其最主要的原因，是Python作為膠水語言，可以和操作系統(tǒng)很好的交互，同時集成其他語言編寫的工具庫也很容易，而且Python自身的生態(tài)足夠健壯，像分布式任務(wù)管理，Web開發(fā)等都能夠很好的支撐。出于同樣的原因，目前市場份額***的公有云平臺AWS在發(fā)布之初就提供Python SDK支持。
5. 大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，讓很多新技術(shù)有了露臉的機(jī)會。比如Scala、R、Julia這些語言，曾經(jīng)都是小眾語言，但因為他們在大數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，吸引了大量的開發(fā)者。除了這些小眾語言之外，Java和Python算是在傳統(tǒng)強(qiáng)勢編程語言中沒有掉隊的兩個。
Python的不掉隊，要得益于其在科學(xué)計算領(lǐng)域的積累，比如Pandas和SciPy，這些曾經(jīng)用在學(xué)術(shù)界的工具，在大數(shù)據(jù)處理中同樣變得重要。因此，像Spark, H2O這樣的大數(shù)據(jù)處理工具，核心部分并不是Python編寫，但為了滿足工具使用者的需求，都花了巨大精力來開發(fā)Python接口。除此之外，完全基于Python的工具，雖然不多，但還是存在，比如Airbnb開發(fā)的數(shù)據(jù)可視化工具superset和任務(wù)編排工具airflow。
6. 仿真模擬
在程序員圈子里一提到Python，***反應(yīng)就是“上手簡單”。正是由于簡單，每個人都會寫一點(diǎn)，就算不會寫，也可以看懂，因此大家并不以會Python為多么驕傲的事情。相比Python，程序員們更愿意炫耀自己擅長Clojure或者Haskell這樣相對復(fù)雜的編程語言。
不過簡單也有簡單的好。正是由于上手簡單，讓Python成為各種仿真模擬軟件***的腳本語言。比如大名鼎鼎的圖片處理工具GIMP，3D模型制作工具3ds Max，Blender，電影特效工具Houdini, Maya，電影后期合成工具Nuke等等，都以Python作為腳本。
7. 人工智能
自從AlphaGo戰(zhàn)勝李世乭開始，人工智能就火得一塌糊涂。然而，人工智能并不是什么新概念，其歷史已經(jīng)超過了半個世紀(jì)。在人工智能領(lǐng)域過去這幾十年的發(fā)展中，傳統(tǒng)的主流編程語言明明是Lisp，而后起之秀也是像Prolog這樣的語言。但是當(dāng)這一波人工智能真正開始流行起來時，人們發(fā)現(xiàn)，那些流行的框架和工具，要么是用Python寫的，比如Theano，要么是C++寫的，但是Python作為接口語言，比如TensorFlow，Caffe，MxNet等。僅有的非Python框架Torch，在2017年也抵不住壓力，開發(fā)了PyTorch。
8. 其他
在算法交易和量化投資領(lǐng)域，Python是***選擇之一。
在嵌入式領(lǐng)域，廣受歡迎的程序員玩具樹莓派，選擇Python作為主要編程接口。
在軟件開發(fā)管理中，構(gòu)建工具Scons和事務(wù)追蹤工具Trac雖然不算特別流行，但也處于活躍的狀態(tài)。
盡管Python的主要應(yīng)用場景都在命令行，但不代表其不能做桌面軟件開發(fā)，借助于PyQt和Kivy這些圖形庫，Python也可以開發(fā)出漂亮的桌面軟件。
借用一句流行語：Python這么厲害，咋不上天呢?
事實上，NASA確實在使用Python來開發(fā)軟件，主要是用于系統(tǒng)集成和衛(wèi)星、火箭等的測試自動化方面。
三、軟件開發(fā)的萬金油
看似Python沒有在哪個領(lǐng)域成為***的編程語言，但是Python在各個領(lǐng)域都數(shù)得上號。從最初的系統(tǒng)管理，到互聯(lián)網(wǎng)時代，云計算和大數(shù)據(jù)時代，再到現(xiàn)在的人工智能時代，只有“不務(wù)正業(yè)”的Python，在每一波浪潮之中都在。
在領(lǐng)域細(xì)分的時代，像Python這樣的通而不專的語言在每一個領(lǐng)域之內(nèi)收到的重視都不如領(lǐng)域中的主要語言。然而時代在變，數(shù)字化浪潮伴隨著人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的東風(fēng)，洶涌而來，企業(yè)為了能夠快速應(yīng)對，不得不做出改變。
業(yè)務(wù)沒有線上與線下之分，只有已經(jīng)數(shù)字化和即將數(shù)字化之分。
為了跟上需求的變化，原本的“分析-設(shè)計-開發(fā)-集成-測試-上線”這個瀑布式開發(fā)流程被不斷壓縮。在敏捷軟件開發(fā)運(yùn)動的推動下，首先是開發(fā)和測試的界限不再明確;后來DevOps運(yùn)動興起，開發(fā)與運(yùn)維之間的墻被打破;實時大數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的出現(xiàn)，讓曾經(jīng)原本相對獨(dú)立的數(shù)據(jù)團(tuán)隊，也要更緊密的參與到業(yè)務(wù)開發(fā)中。
當(dāng)所有的角色都在同一個團(tuán)隊中，為了一個業(yè)務(wù)目標(biāo)而寫代碼的時候，用同樣的語言進(jìn)行交流就變得異常重要。這時候，不掉隊的Python，優(yōu)勢就顯現(xiàn)出來了。“不務(wù)正業(yè)”的Python曾在不同的領(lǐng)域中都占有一席之地，這讓分屬于不同的部門、不同角色的團(tuán)隊成員有機(jī)會使用Python來統(tǒng)一工作語言。不論是開發(fā)、測試、運(yùn)維，還是數(shù)據(jù)科學(xué)家，Python都是一個雖然不是***、但還不錯的選擇。
四、低成本試錯的***選擇
曾經(jīng)，編程本身就是一項業(yè)務(wù);現(xiàn)在，編程只是一個用來實現(xiàn)想法的工具。當(dāng)年可以因為一個新概念，炒出很多新語言，比如面向?qū)ο蠹夹g(shù)的出現(xiàn)，并沒有給企業(yè)的業(yè)務(wù)帶來什么巨大創(chuàng)新，但卻掀起了一波技術(shù)浪潮;而現(xiàn)在，一項新技術(shù)被提出來，企業(yè)首先要考慮能夠在業(yè)務(wù)上帶來什么收益。
像人工智能這樣的新概念(或者說是老概念新提法)，對于企業(yè)來說，本身的門檻相對較高，業(yè)務(wù)收益尚不明朗，如果要投入大量的人力和資金去學(xué)習(xí)全新的技術(shù)，對企業(yè)來說，風(fēng)險是非常大的。然而為了創(chuàng)新，企業(yè)不能故步自封。尤其是作為追趕者或者初創(chuàng)企業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)贏家通吃的規(guī)則下，創(chuàng)新甚至和企業(yè)的生死息息相關(guān)。因此，低成本試錯是企業(yè)成功的關(guān)鍵。
利用開源軟件或云服務(wù)，避免重新創(chuàng)造輪子，對于企業(yè)降低試錯成本是非常有效果的。因為Python語言本身非常適合作為服務(wù)集成的“膠水”語言，所以很多開源軟件和云服務(wù)都選擇Python作為接口語言(比如Spark、TensorFlow、AWS等)。如果企業(yè)希望利用這些技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新試驗，Python是一個非常好的選擇。
五、Python之后是誰?
Python的流行，并不是從一開始就設(shè)計好的劇本。只是在特定的時間，對于編程語言有特定的需求，而剛好Python滿足這樣的需求。Python作為一門編程語言，并不比其他編程語言更優(yōu)秀。
技術(shù)沒有***，只有最合適。
如果要預(yù)測未來什么編程語言更流行，就必須要知道未來對于編程語言有什么樣的需求。當(dāng)前對于編程語言的需求是能夠讓不同角色使用，并且可以集成或者重用已有技術(shù)或服務(wù)，而Python上手快，可讀性高，和其他語言的互通性好，剛好能夠滿足這樣的需求。
如果未來某一天，對于程序執(zhí)行速度的關(guān)注，超過了其他需求，也許C語言或者Go語言，會成為更流行的語言;如果是對于編程語言的抽象能力有更高要求，也許Elixir、Scala或者Clojure會更加流行;如果是對程序員數(shù)量的需求更高，就需要降低入門難度，也許Java還會再次流行;再或者，未來對于編程的需求，對于目前所有編程語言來說，都沒辦法滿足，就會有新的編程語言出現(xiàn)。所以，未來的編程會走向何方，要看企業(yè)對于編程提出什么樣的需求。
六、結(jié)束語
也許Python還有很多缺陷，在每一個方面都不是特別出色，但是它可以串聯(lián)所有的關(guān)鍵技術(shù)，降低引入新技術(shù)的成本，可以讓團(tuán)隊的成員具有共同語言，企業(yè)何樂而不為呢?
純粹的編程已經(jīng)不再，玩跨界，Python可以，你可以么?
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