動態換ip軟體告訴你：一般人為啥要學點Python？

　　網際網路營銷時代，企業的運營越來越離不開在網路上的運營。一部分源自於線上推廣渠道的擴充，另一方面來自於企業對於大資料的依賴越來越重。學習一點程式設計對於一般人來說都是挺有必要的事情了。而在眾多的程式語言當中，許多人選擇了學習Python程式語言。

　　瞭解為什麼今天有這麼多的人在學習該語言，明年是否還是同樣的理由，這些答案對您，對小編以及我們們的事業，又意味著什麼。

　　 Python程式語言的興起

　　程式語言興亡交替。 關於Python程式語言最近的流行，特別令人著迷的是，不久前，很多人認為它已經死亡。

　　1999年，Perl程式語言的創始人拉里·沃爾向其死忠粉們作了他的第三份年度“Perl洋蔥狀態”演講，在演講中他繪製了職業招聘網站dice.com上對各種語言的需求：

　　

　　如您所見，Python程式語言在當時幾乎沒有登記。 沃爾對圖表以及當時還是一種小眾和奇怪的Python程式語言語言做了評論，他說：“對Python程式語言程式設計師沒有任何需求，也許是因為無需dice.com網站就可以很容易找到Python程式語言程式設計師。”

　　Perl語言步了dice.com的老路，但Python程式語言比以前更強大。去年秋天，Stack Overflow證實，在他們的網站上，有關Python程式語言問題的訪問者的數量，增長得比其他任何語言的都快，這讓Python程式語言有資格聲稱它是世界上增長最快的主要程式語言之一。

　　在Codecademy上註冊Python程式語言免費課程以及Python程式語言職業強化課程的人數也支援了這一說法————目前正在Codecademy上學習Python程式語言的使用者數量比去年同期增加了34%。

　　為什麼這門曾經是一個笑話的語言如此迅速地廣受歡迎?

　　

　　 為什麼是 Python程式語言?

　　Stack Overflow將其歸結為一個主要原因：Python程式語言的興起與資料科學的興起相關。

　　他們的分析非常吸引人，值得一讀，但是太長了，別讀了:D, 簡而言之，“Python程式語言在資料科學和機器學習方面的普及可能是其快速發展的主要動力。”小編不會多費口舌來介紹了，這兩項是 2017年最令人矚目的技術趨勢。

　　不過，這裡仍然有一個重要的問題。大量的其他程式語言，如SQL和R，可以在資料科學領域發揮作用。為什麼有那麼多人選擇Python程式語言?

　　一個主要的因素是Python程式語言的多功能性。第三方Python程式語言庫超過12.5萬個。這些庫使得Python程式語言更能實用於許多具體任務，包括了傳統任務(例如web開發，文字處理) 和最前沿任務(例如AI和機器學習)。例如，生物學家可能會使用Biopython庫來幫助他們進行基因測序。

　　另外，Python程式語言已經成為資料分析的首選語言。對於像pandas，NumPy和matplotlib這樣以資料為中心的庫，任何熟悉Python程式語言語法和規則的人都可以安裝它們，將它們作為處理、運算元據和資料視覺化的強大工具。

　　我們們的資料分析課程開發人員、Codecademy首席資料科學家希拉蕊-格林勒曼每天都在使用這些Python程式語言庫。 作為一名資料科學家，她將Python程式語言描述為一種程式語言中“一種非常美妙的，吸取了各種長處的工具”。

　　“如果您想做簡單的事情，那可能是一行程式碼。 如果您想做一些非常複雜的事情，您也能很好地控制它。”

　　鑑於其對資料分析的多功能性和適用性，一項每一天都變得越來越重要的技能，這讓小編清楚地認識到Python程式語言將佔據重要位置。 所以如果處理資料是小編的首要任務之一，那小編應該開始使用Python程式語言嗎?

　　 主修商科的人學習Python程式語言

　　希拉蕊把Python程式語言稱為程式語言中“一種非常美妙的，吸取了各種長處的工具”，因為它可以做她所需要的東西，但她是一名專業的資料科學家。 小編不是，所以小編的要求和她的要求會有些不同。 Python程式語言能否讓像小編這樣的人也感受到“非常美妙”嗎?

　　小編不想為了成為一名資料科學家，或是軟體工程師而學習Python程式語言。 相反，小編的目標更專注於提高對資料分析的掌握水平，為Web開發使用程式設計技能，或是為小編今後職業生涯中可能出現的任何其他技術需求而做好準備。

　　小編不是唯一一個有這種想法的人。 越來越多尋求程式設計知識的人並不希望成為全職的軟體開發人員或資料科學家。 相反，營銷人員，專案經理和企業家等一些專業人士正在使用程式設計的技巧來更好地從事他們的工作。 這些人或是正在尋找最新的知識，或是沒有時間為每個目的而學習一種新的程式語言。

　　Python程式語言在非技術領域吸引了我們們這些人，在要求不太高的情況下，它可以輕鬆地實現資料分析功能，這成為商業世界中越來越重要的技能。

　　福布斯報導說，“資料驅動的決策越來越受歡迎。 而在過去的幾年裡，分析師們一直在使用像Excel這樣的軟體來分析資料，只有學者才會轉向SPSS，Stata等工具，現在這種情況正在改變。”

　　即使作為一名內容營銷人員，根據市場營銷專家安德魯-陳說法，“透過學習與資料相關的知識，小編可以更好地工作。”

　　“增長駭客“的新職位正在融入矽谷的文化，會寫程式碼和懂得技術正成為一個偉大的營銷人員的重要組成部分。 “增長駭客是營銷和編碼的混合體”，陳說， “他們將直銷原則分為多個層級，重點在於定量測量，透過電子表格進行場景模擬以及大量的資料庫查詢。”

　　當您讀到“資料庫查詢”時，會想到SQL，Python程式語言和R。 學習Python程式語言，似乎是許多跟小編做類似工作的人已經採取了的行動。

　　所以，下一個問題：小編可以學習Python程式語言嗎?正如小編前面提到的，小編的寫碼技能不值一提。謝天謝地，無論您 是第一、第二或第三種程式語言，Python程式語言都很好上手。它簡單，直接，而且有豐富的免費資源和便宜的資源，所以很容易上手。

　　它有些近似嚴格的語法規則使它保持了程式碼的一致性，所以您的程式碼和別人完成同類任務的程式碼看起來相似。 這意味著即使是缺乏經驗的人也能閱讀這些程式碼。

　　假設小編想用Python程式語言 3列印下面一段。小編會寫：

　　

　　Python程式語言社群也很歡迎菜鳥程式設計師。 正如希拉蕊所描述的那樣：語言本身和圍繞它的社群有這樣的態度，“不要擔心，如果出現問題，我們們會保護您。”

　　儘管Python程式語言對於初學者來說非常棒，但它也擁有完成高階工作所需的全部功能。 希拉蕊每天都在使用Python程式語言來處理和分析數百萬來自Codecademy的學員的資料，她說：“您真的可以用Python程式語言做所有事情，有許多真正的，嚴謹的人在使用它。”她繼續說：“Python程式語言會和您一起成長。很容易上手，即便有一天，您決定要做自然語言處理，機器學習或者TensorFlow時，它也會變得高度關聯。 您也可以做到這一切，因為它是一個完整的語言。”

　　在我們們的“2017年全球未來工作報告”中，透過對全球Codecademy 學員的調查我們們發現，我們們的學員正朝著Python程式語言方向發展，然後就沒再離開。 已經使用Codecademy學習過其他語言的人有相當一部分(40%)想要學習Python程式語言, 這比Python程式語言學習者中想要學習其他語言的比例(25-30%)要高。 這個資料看起來和希拉蕊的觀點是一致的—— 您可以用Python程式語言做很多事情，這可能是像小編這樣的人唯一需要的語言。