Python趋势：当今最热门语言的热门话题

Python可以说是当今的编程语言。我们将探讨为什么会出现这种情况，Python 社区的当前趋势是什么，以及如果您不想落后，您可能希望了解哪些包和工具。

如果您正在考虑应该在哪种编程语言上投入时间和精力，您现在可以停止搜索。是蟒蛇。

好吧，那是过于简单化了。诚然，您不会仅仅因为它“热”就跳入一个已经开发多年的 Java 项目，只是为了将所有代码移植到 Python 中。编程语言是达到目的的一种手段，您必须仔细考虑采用给定技术的成本/收益。

也就是说，当事情朝着某个方向大规模发展时，这一定意味着什么。一段时间以来，事情一直在向 Python 发展。

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向国王致敬

如今，几乎所有本科 IT 课程都使用 Python 进行授课——而不仅仅是公司或大学提供的计算机科学入门课程。即使是关于数据科学、人工智能或量化金融的高度专业化课程——不久前还会使用 R、MATLAB 或 C++ 等语言——现在也更多地使用 Python 教授。

查看过去五年中截至 2019 年的趋势，比较 Python、Java、C++ 和 PHP：

但足够的赞美；让我们深入研究一下。我将重点介绍一些展示 Python 强大功能的工具。当然，还有更多的发现。

AI

如今，人工智能无处不在（我敢于让你找到一个随着人工智能的出现而无法改进的过程），而且它是一个广阔的研究领域，Python 无疑在其中大放异彩。

毫不奇怪，您会发现与数据科学部分的一些共同点，所以让我们稍后也赶上更多的包！

套餐

• 火炬。基于Torch的新机器学习框架。它通过 GPU 实现强大的加速以利用深度神经网络(DNN)，从而迅速获得动力。


• scikit-学习。一个非常易于使用的机器学习库（例如，用六行代码训练一个监督学习算法），具有用于数据挖掘和数据分析的简单高效的工具。


• TensorFlow。还有更多的机器学习，但具有数据流和可微分编程。对于使用神经网络开发深度学习模型也非常强大。

云开发

您能想到的所有集成，包括移动、物联网(IoT)、各种 API，甚至管理和配置基础设施即代码(IaC)——所有这些都意味着云。

作为一名 Python 程序员，这意味着您有机会在无服务器执行模型中开发微服务。

套餐

• Django REST 框架。一个强大而灵活的工具包，用于构建可浏览的 Web API。它支持序列化、身份验证策略和视图自定义等功能。在 Django 上运行，它也有很好的文档记录。


• 鼠兔。RabbitMQ的纯 Python 实现，这是一个大规模、高可用性的消息代理，允许跨不同平台和系统进行异步消息传递。


• 无服务器框架。在使用 Node.js 开发时，if 提供了关于如何构建 Python 应用程序并将其部署到 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 和 Microsoft Azure的示例。

此外，熟悉AWS Lambda、Amazon API Gateway、Cloud Functions和Azure Functions也很好。这些是您将用来将 Python 代码实际部署到云中的 Amazon、Google 和 Microsoft 服务。

加密货币和金融

我不会在这里讨论比特币和其他加密货币是否是经济泡沫（它们是！），因为这会引发无休止的激烈辩论。

但有一件事是肯定的：*区块链技术的使用比加密货币和ICO更进一步。）

如果您想深入研究金融方面，您可以将这些知识应用到所有金融市场——包括加密货币。

套餐

Python 主要用作服务器端语言，而不是客户端（例如钱包）。考虑到这一点，要开发区块链，您实际上可以使用 TensorFlow 和 Django 等框架（有关详细信息，请分别参见 AI 和 Web 开发部分）。

也就是说，有一些与区块链和金融相关的软件包可能会派上用场，例如api-v1-client-python（区块链比特币开发人员 API）和SmartPy （ Tezos的智能合约语言）。

对于定量分析，请查看 pandas（参见数据科学部分）和Zipline（python 算法交易库）。

数据科学

就像 AI 一样，Python 在 R 和 MATLAB 等参与者中庄严地证明了它在数据科学领域的地位。

说实话，虽然不是通用工具，但与 Python 相比，这些其他语言在性能和功能方面确实具有优势。然而，现在情况不再如此，因为 Python 从那时起已经走过了漫长的道路，几乎没有任何给定的任务你不能在 Python 中像在这些其他平台上那样有效地执行——如果不是更有效的话。Python仍然是一种通用语言，这意味着它可以为您做更多的事情。

套餐

• 数字货币。Python 遇上 MATLAB：支持大型多维数组和矩阵的线性代数，以及用于操作它们的大量高级数学函数。


• 熊猫。用于数据分析的高性能、易于使用的数据结构，特别是数值表和时间序列的数据操作。看看这个数据学校的视频系列！


• 科学派。科学和技术计算例程，包括统计、优化、数值积分、插值、特殊函数、 FFT、信号和图像处理以及ODE求解器。

Web 开发和移动应用程序

是的，Web 开发仍然是 2020 年的事情！谁知道？如果你问我，不仅网络开发还有很多年，而且网络和移动应用程序之间的界限只会变得更加模糊。

诚然，Python 在这里可能不会发挥主导作用，但有一个优势：您可以更轻松地进行项目管理，移动团队成员，因为您正在使用的生态系统的其他端很可能也将使用 Python 开发.

换句话说，作为一名 Python 玩家，你可以玩很多游戏。

套餐

• 烧瓶。一个轻量级的 Web 应用程序框架。作为一个微框架，它不需要特定的工具或库，这也意味着没有数据库抽象层。但有时极简主义和性能是游戏的名称。


• 姜戈。“为有期限的完美主义者设计的网络框架”（我真的很喜欢这个标语！）快速、安全和可扩展，它的对象-关系映射(ORM) 和模型-模板-视图 (MTV) 系统非常好，以至于许多人都使用该框架即使是非网络相关的工作。Instagram、Spotify、Pinterest、Dropbox 甚至 YouTube 都是使用 Django 构建的网站的示例。


• Kivy和BeeWare。简而言之，Kivy 用于开发跨平台的 GUI，而 BeeWare 用于开发原生的多平台应用程序，包括桌面和移动设备。与Ionic相比，他们仍然是谦虚的球员，但在不久的将来情况可能会发生变化。

额外：你应该拥有的工具

iPython最初是作为“交互式计算”（实时输入和执行代码）的工具出现的，但很快一群开发人员意识到它背后的想法有很大的潜力，他们创建了Project Jupyter作为衍生产品。

后来，JupyterLab出现，它将“笔记本接口”（可执行代码、输出和您可以共享的注释）的概念提升到一个新的水平，支持一系列语言，而不仅仅是 Python。试试看！

最后，以类似于R Studio 的Shiny的方式，Jupyter 生态系统引入了Voilà，它“将 Jupyter 笔记本变成了独立的 Web 应用程序”。查看Voilà 仪表板图库。这是相当令人印象深刻的。

因此，如果您还没有，您真的应该熟悉这些工具。它们将极大地简化您的工作流程，允许更快地测试和共享代码。

包起来

没有什么是永恒的，也许最值得注意的是在 IT 领域。如果我们可以从介绍中最流行的编程语言 1965-2019剪辑中得出结论，那么编程语言来来去去。是的，现在国王是一条无毒蛇，但如果有一天你听到群众的喧嚣，你不会感到惊讶：国王死了，国王万岁！

尽管这似乎不会很快发生，但我们在这里审查的许多工具和软件包肯定会被竞争对手取消维护、停产、分叉或接管。我们知道，尽管学习以新方式或使用新工具做事很有趣，但如果您已经有了工作流程，也可能会很痛苦。但是，嘿，如果我们希望事情保持不变，我们就不会谈论技术，对吧？

所以保持警惕，时刻保持警惕，密切关注PyCon ——包括你所在城市的会议和YouTube 上的剪辑——以了解即将发生的新情况。并且不要回避每隔一段时间尝试新事物。这样，您将保持良好的状态。

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