开头：本文是送给还在python门口前犹豫是否进来的小白们的，已经知道python是干什么的同学请回啦~

目录python的历史

python的优缺点

python在当今的适用领域

python的发展趋势

结语

一、python的历史

如果你是一个不知道从什么地方听到说python语言是很好很牛很酷的语言的同学，但只知道有这个名词，却不知道这个名词背后确切代表着什么东西，那你来对地方了。拨开世俗的浮夸，让我带你从python出生开始了解python，从而帮助你决定下一步是否要入py坑。

对于python的历史，你只需要知道python是由一位名叫Guido van Rossum的荷兰人编写的，他是一位很“懒”的大神，在1989年的圣诞节假期，他一方面是为了打发假期的无聊，另一方面是他一直想要一种既能像C一样能全面调用计算机的功能接口，也能像shell一样方便编写程序的语言(假装你知道C和shell，如果不知道请忽略，这不是重点，重点是它们的优缺点，你会在下一部分看到)。Guido van Rossum

二、python的优缺点

优点：

1、简单

如果你还是个编程小白，那么python其实很适合你作为学习编程的工具，能让你更专注于编程思维的锻炼而不是在语法中抓耳挠腮。为什么说python简单？

首先是语法简单，在很多时候，python的一行代码相当于C的几行代码，或许你会说，那这样不就意味着C更讲逻辑更能锻炼编程能力更牛逼吗？很多小白都是想一口吃掉一个胖子，却不知道刚开始学习就是得先见森林，再见树，再见树枝，最后再见叶子。当然也不是说先学C不行，但是就学习编程能力这一点来看，先学python效率会远高于先学C，至于装逼什么的，身为一个学习者还是先放下吧，好吧？

除了语法简单，还有另一个让python简单的因素，就是它的丰富的库，从python出生就有来自全世界的大牛们为它添砖加瓦，各种功能的库，只需要下载安装好，就可以直接使用，可以让你更专注于你的编程目标，实现你的编程目的，而不是动手去重新写一个。IT界都明白的一件事：不要重复发明轮子。当然你可以在完成你的编程目的后，花些时间去学习一些这些轮子是怎么发明出来的，积累些心得，说不定以后你也能发明其他更实用的轮子了呢？但对于小白，还是以完成编程目标为首要任务。

2、胶水特性

python一大重要特性，为什么叫胶水特性？因为python就像是胶水一样，能够胶合其他语言的文件，让他们发挥功能，一起完成我们的编程目标。

除了能胶合其他的代码，python还可以嵌入其他语言的代码，从这点来看简直可以叫病毒特性。。

3、可移植性

python因为它的开源本质，如今已经被移植到了各种平台，什么win啊，linux啊，甚至安卓系统上都可以编写python的程序。当然对于小白来说，这个性质暂时没啥子用。

4、代码规范

为了让代码规范，Guido让python采用强制缩进的方法逼迫程序员们按他定的规则来办，所以python的代码可读性极佳，毕竟你排版不好看了python就会生气不给你运行~

缺点：

1、运行速度慢

小程序或许没什么影响，但是运行量大的程序会凸显出python在这方面的弱势。所以涉及到需要大量运算的程序时，往往选择使用C或者JAVA等语言进行编写，然后python作为胶水的存在进行胶合以优化速度。

2、待补充

三、python在当今的适用领域

python在当今的适用领域非常广泛，主要运用在自动化运维、linux系统管理、数据分析、科学计算、人工智能和机器学习等。但主要是在一些大城市应用比较广泛，二三线城市较少使用，所以python其实可以说还不是主流，因为学的人相对于java还不够多，许多大学仍然没开python的课程！对于公司来说这是消极的，想想，如果工程师用python做完一个项目然后离职了，接手项目的不会python怎么办？怎么继续运维？

此外，因为python的运行速度实在难看，很多追求速度的项目不会python，而是选择java这样实实在在的语言(BTW，目前java仍然是主流语言，而且应用也是极为广泛的)。

四、python的发展趋势

如今随着大数据和人工智能的不断火热，python的不断成熟，其势头也会不断上升，但不意味着python将会成为所谓的最强的语言，所谓的最强都是建立在相对上的，在大型游戏项目上，C和java仍然会比python强大，python称王的不在这些需要频繁接触硬件的项目上。

以下是我在慕课网截的一张图。

五、结语

所以如果你想入py坑，希望你能明白你未来的方向，确定自己的目标，而不是四处乱撞，很多小白其实就是觉得这件事情貌似很酷，然后入坑，然后三分钟热度，又出来撞去另一个坑，到最后发现啥都没学精。

即使你入了坑，也有很多路供你选择，是选择web开发呢？还是小游戏开发呢？还是数据分析呢？还是机器学习呢？我希望你能找到你想要的方向，做好一件事，再去做下一件，吃完这个玉米，再去摘下一个！

python只是一个工具，是否选择要去学会使用它就看你的需求，有方向的学习会更高效。

最后感谢你的阅读！