NASA、Spotify、Google 和 JP Morgan Chase 有什麼共同點？這些公司都每天使用 Python。
Python 是一種強大且多才多藝的程式語言，在各種技術解決方案中扮演著關鍵角色。從網頁應用、搜索引擎和遊戲，到動畫軟件甚至其他程式語言，Python 都是創新的核心。
近年來，Python 的受歡迎程度激增，成為全球最廣泛使用的程式語言之一。其應用範圍不斷擴展到新興且令人興奮的領域，如人工智慧、機器學習和數據科學。
事實上，由於其持續的增長和使用，Python 在TIOBE 指數中穩居首位。考慮到其廣泛的採用和多樣性，理解 Python 現在比以往任何時候都更加重要。
在這本全面的指南中，我們將探討 Python 的世界，包括其歷史、受歡迎的原因、所支持的各種職業路徑等等。
什麼是 Python？
Python 是一種強大且高級的程式語言，以其可讀性和簡潔性著稱。它遵循物件導向程式設計範式，這意味著它圍繞物件而非行為組織，使其對開發者來說直觀且高效。
Python 的設計哲學強調代碼的可讀性和簡單性，允許開發者為小型和大型項目編寫清晰、邏輯的代碼。作為高級語言，Python 抽象掉了程式設計中的大部分複雜性，使開發者能夠專注於解決問題，而不是擔心潛在的技術細節。
Python 是我們日常使用的許多技術和應用的核心。例如，YouTube 使用它進行視頻處理，而搜索引擎則用來處理大量數據。
為什麼 Python 如此 受歡迎？
Python 一直被評為全球最受歡迎的程式語言之一。事實上，Python 在 TIOBE 程式設計社區指數中多次奪得榜首，包括 2023 年，鞏固了其在開發者中的首選地位。
在 2024 年的 Stack Overflow 開發者調查中，Python 被評為最常用和最受渴望的程式語言。這一穩定的排名突顯出 Python 不斷增長的影響力和在各個領域的廣泛採用。
2024 年 Stack Overflow 開發者調查程式語言部分結果。
Python 的受歡迎程度可以歸因於幾個因素：
1. Python 是多才多藝且靈活的
Python 是一種通用語言，這意味著它可以用於創建各種應用程序。從網頁開發到數據分析，從人工智慧到科學計算，Python 的多才多藝無與倫比。
例如，數據科學家使用 Python 生成可視化並操作數據，而網頁開發者則用它來構建動態網站。
2. Python 簡單易學
Python 簡單且乾淨的語法使其成為初學者的理想語言。它的命令基於英語，簡潔的佈局幫助新手程式設計師輕鬆理解代碼。這種簡單性也使 Python 適合快速開發和原型設計，縮短從概念到實施的時間。
3. Python 是開源的
Python 的開源特性促進了大量庫和框架的發展。無論您需要網頁開發工具（如 Django、Flask）、數據分析工具（如 pandas、NumPy）、機器學習工具（如 TensorFlow、scikit-learn）或其他任何任務，Python 都有相應的庫可供使用。
這一廣泛的資源集合加快了開發速度，讓開發者能夠專注於解決問題，而不是重複發明輪子。
4. Python 擁有強大的社區支持
Python 擁有一個龐大且活躍的開發者社區，為其不斷改進做出貢獻。這種社區支持意味著有無數教程、論壇和文檔可供新手和有經驗的開發者使用。
蓬勃發展的社區還促進了新工具、庫和框架的創建，進一步增強了 Python 的能力。
5. Python 被廣泛使用
Python 在各行各業的廣泛使用使其成為開發者的寶貴技能。全球各地的公司，從 Google 和 Facebook 這樣的科技巨頭到 JP Morgan Chase 這樣的金融機構，都依賴 Python 提供技術解決方案。
這種普遍性確保了 Python 開發者的需求旺盛，使其成為明智的職業選擇。
6. Python 正在持續演變
Python 正在不斷發展以滿足現代開發者的需求。最近的版本，如 Python 3.10 和 3.11，引入了顯著的性能改進和新功能，使這種語言保持相關性和高效性。
結果是，越來越多的人了解 Python，並更有可能將其用於自己的項目或向他人推薦。
Python 與其他程式語言的比較
| 特徵 | Python | Java | JavaScript | C++ |
|---|---|---|---|---|
| 語法簡單性 | 高 | 中 | 中 | 低 |
| 學習曲線 | 平緩 | 中等 | 平緩 | 陡峭 |
| 性能 | 中等 | 高 | 中等 | 非常高 |
| 使用案例 | 多才多藝 | 企業 | 網頁 | 系統、遊戲 |
| 庫和框架 | 廣泛 | 廣泛 | 廣泛 | 廣泛 |
Python 何時 被創造？
Python 最早於 1980 年代末期構思，作為 ABC 程式語言的繼任者。儘管 ABC 擁有高階功能和簡單性，但其局限性阻礙了其廣泛採用。
ABC 是為了取代 BASIC 而設計的，BASIC 是一種可以追溯到 1964 年的程式語言。雖然 ABC 提供了許多有用的功能，但它不具擴展性，缺乏更廣泛使用所需的靈活性，主要作為教學語言使用。這些局限性激發了其創作者開發一種新語言的想法，旨在保留 ABC 的優點，同時克服其缺點。
Python 的第一個版本 0.9.0 於 1991 年在 alt.sources 這個早期的網路論壇上發布，用於分享原始碼。這一初始版本包含了許多如今定義 Python 的核心特徵，包括物件導向設計、模組系統、函數、例外處理以及基本資料類型，如列表、字典和字串。
自從作為一個改善 ABC 的專案起步以來，Python 已經顯著發展，成為全球最受歡迎和廣泛使用的程式語言之一。它的發展得到一個強大社群的支持，並強調簡單性和可讀性，使其成為各領域開發者的最愛。
誰發明了 Python？
Python 是由 Guido van Rossum 在荷蘭的 Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 工作時發明的。Van Rossum 曾積極參與 ABC 語言的開發，但發現其幾個局限性和缺乏擴展性讓他感到沮喪：
「我對 ABC 語言有一些抱怨，但也喜歡它的許多特性。無法擴展 ABC 語言（或其實現）來解決我的抱怨，事實上，它缺乏擴展性是其最大問題之一。」 – Guido van Rossum
出於創造一種更靈活、更強大的語言的願望，van Rossum 在 1989 年假期期間開始將 Python 發展為一個副專案。這一課外活動最終導致了 Python 的誕生，他將其命名為英國喜劇團體 Monty Python，以體現他的幽默感。
在他的職業生涯中，van Rossum 深度參與了 Python 的開發。他擔任了「終身仁慈獨裁者」（BDFL），指導語言的演進，直到 2018 年他自該職位辭職。他對軟體開發領域的貢獻不僅限於 Python，還包括創建了 Google 使用的代碼審查工具 Mondrian。
儘管他的名字可能沒有像 Steve Jobs 或 Bill Gates 那樣廣為人知，但 Guido van Rossum 的工作對全球軟體開發和技術產生了深遠的影響。
Python 如何 隨著 時間 演變
Python 在其生命週期中經歷了許多變化，這並不令人驚訝，因為該語言最初是 van Rossum 的興趣專案，並成為全球最重要的程式語言之一。
以下是 Python 為了滿足開發者和技術進步的需求而演變的一些方式：
Python 版本和特徵時間表
| 年份 | 版本 | 特徵 |
|---|---|---|
| 1991 | Python 0.9.0 | 初始發布，包含列表、字典、字串等核心資料類型 |
| 1994 | Python 1.0 | 引入 lambda、map、filter、reduce |
| 2000 | Python 2.0 | 新增列表推導式、Unicode 支持、垃圾回收 |
| 2008 | Python 3.0 | 重大改版，更好的 Unicode 支持，更一致的語法 |
| 2018 | Python 3.7 | 資料類別、async/await、上下文變數 |
| 2020 | Python 3.8 | 海象運算子、僅位置參數、f-string 改進 |
| 2021 | Python 3.9 | 型別提示泛型、新解析器、zoneinfo 模組 |
| 2022 | Python 3.10 | 結構模式匹配、精確的錯誤位置 |
| 2023 | Python 3.11 | 性能改進、例外群組 |
Python 的持續發展
Python 的發展並未因主要版本的發布而停止。中間更新不斷引入新功能、性能改進和安全增強。近期版本，如 Python 3.9、3.10 和 3.11，帶來了顯著的優化和新的語法特性，使得 Python 程式碼更具表達性和效率。
Python 社群在語言的演變中扮演了至關重要的角色。Python 軟體基金會 (PSF) 和無數志願者為 Python 的發展做出貢獻，確保其保持相關性和強大。這種社群驅動的方法促成了一個蓬勃發展的第三方套件生態系統，通過 Python 套件索引 (PyPI) 提供，進一步擴展了 Python 的能力。
Python 庫、框架和套件
自初始發布以來，Python 社群的成長呈指數增長，導致了大量庫和框架的發展。
這些工具擴大了 Python 在許多領域的應用，包括網頁開發、數據科學、人工智能等。例如，像 TensorFlow 和 scikit-learn 的庫使 Python 成為人工智能和機器學習研究及應用的基石。
Python 與數據科學的崛起
在當今數據驅動的世界中，數據的重要性不容小覷。數據科學領域已經成為一門重要的學科，結合數學、統計學和程式設計，以從大量數據中提取有意義的見解。這些見解幫助企業做出明智的決策，推動創新，解決複雜的問題。
Python 由於其多功能性、易用性和強大的庫，已成為數據科學的基石。與 SQL 和 R 一起，Python 是該領域最受歡迎的程式語言之一。
誰在使用 Python？
Python 被各行各業的公司和專業人士用於創建網站、開發軟體組件、構建應用程式以及處理數據、人工智能和機器學習技術。其多功能性和易用性使其成為初創公司和成熟企業的熱門選擇。
使用 Python 的公司
Python 被一些世界領先的公司所使用，展示了其廣泛的採用和多樣性。以下是一些值得注意的例子：
- Google: Python 是 Google 的官方語言之一，廣泛用於系統構建、代碼評估工具和各種服務。
- NASA: Python 被用於各種科學和工程應用，包括數據分析和模擬。
- Spotify: 這家音樂串流巨頭使用 Python 進行數據分析和後端服務。
- Netflix: Python 在 Netflix 的運營各個方面發揮作用，從推薦算法到數據分析。
- JP Morgan Chase: Python 在金融領域用於量化分析和交易策略。
- Facebook: 使用 Python 進行基礎設施管理、數據分析和各種後端服務。
- Instagram: 這個受歡迎的社交媒體平台使用 Python 作為其後端，利用其簡單性和可擴展性。
使用 Python 的專業角色
Python 的靈活性使其在多種專業角色中都具有價值，包括但不限於：
- 數據科學家：使用 Python 進行數據分析、可視化以及構建機器學習模型。
- 網頁開發者：利用如 Django 和 Flask 等框架來構建穩健的網頁應用程序。
- 軟體工程師：開發各類軟體解決方案，從系統腳本到完整的應用程序。
- 機器學習工程師：利用 Python 的機器學習庫來構建和部署模型。
- 數據分析師：使用 Pandas 和 NumPy 等工具來處理和分析大型數據集。
- DevOps 工程師：使用 Python 自動化工作流程、管理基礎設施和部署應用程序。
- 研究人員：在科學計算和研究模擬中使用 Python。
- 遊戲開發者：使用 Python 進行腳本編寫和遊戲邏輯的構建。
- SEO 專家：自動化任務並分析網頁數據以提高搜索引擎排名。
Python 職業路徑與平均薪資
| 職業路徑 | 描述 | 平均薪資 (美金) |
|---|---|---|
| 數據科學家 | 分析和解釋複雜數據，幫助公司做出決策 | $120,000 – $140,000 |
| 機器學習工程師 | 設計和實施機器學習算法和模型 | $130,000 – $150,000 |
| 網頁開發者 | 構建和維護網站及網頁應用程序 | $70,000 – $90,000 |
| 軟體工程師 | 使用 Python 開發軟體應用程序 | $100,000 – $120,000 |
| DevOps 工程師 | 自動化和簡化軟體開發過程 | $110,000 – $130,000 |
| 數據分析師 | 收集、處理並進行數據的統計分析 | $60,000 – $80,000 |
| Python 開發者 | 專注於各類應用的 Python 開發 | $80,000 – $100,000 |
Python 廣泛的應用範疇和多樣的用戶基礎強調了其作為領先程式語言的地位。
Python 能做什麼？
或許更好的問題是，Python 不能做什麼？
雖然 Python 通常被認為是用於網站、應用程式、數據科學、人工智慧和機器學習項目的程式語言，但其應用範圍遠不止於此。
讓我們來探索一些（有時令人驚訝的）Python 使用方式：
1. 數據分析和可視化
Python 非常適合一般的數據科學任務，包括數據分析和可視化。利用 Python，分析師可以對數據進行排序、處理，並提取高層次的洞見。他們還可以使用這種語言創建強大的可視化，以突出他們的發現。
目前有越來越多的 Python 庫和框架用於數據分析和可視化，包括 Pandas Visualization、Plotly 和 Matplotlib 等，僅舉幾例。無論是簡單的圖表還是複雜的統計報告，Python 都有能幫助的工具。
另一個 Python 成為數據科學首選語言的原因是，任何人都可以使用它。分析師和商業智能專業人士不一定是程序員或開發者，但 Python 的使用友好性使那些沒有計算機科學背景的人也能輕鬆適應。
DataCamp 的專長是教導個人和大公司如 Google 的員工如何使用 Python 和其他數據科學語言。
2. 程式應用
因為 Python 是一種通用程式語言，所以可以用來創建各種網頁和移動應用程序，從高級金融服務產品到 F1 賽車遊戲中的組件。
Python 也常用於編程文件目錄、創建圖形用戶界面 (GUIs) 和應用程式編程介面 (APIs)，還有很多其他用途。
如果你能想像得到，使用 Python 構建它（或至少許多關鍵組件）的可能性很高。
有興趣學習如何創建 Python 應用程序嗎？請查看我們的 Python 程式設計師 職業路徑。
3. 人工智慧和機器學習
由於穩定性、靈活性和簡單性，Python 是人工智慧和機器學習應用的理想語言。它讓開發者能夠編寫可靠、可讀的程式碼並快速原型設計。
如 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等庫提供了強大的工具來構建和部署機器學習模型，使 Python 成為尖端技術開發不可或缺的部分。
如果你對在技術前沿工作感興趣，DataCamp 的 Python 機器學習科學家 職業路徑可以幫助你達成目標。
4. 財務分析和金融科技
在金融界，Python 受到青睞，用於定量和定性分析以及處理大型數據集。
它幫助自動化任務，如計算風險、管理股票投資組合、追踪市場趨勢和可視化股票數據。Python 也對開發金融科技產品至關重要，像 Venmo、Robinhood 和 Affirm 等公司在其技術堆疊中使用 Python。
5. 行銷與搜索引擎優化 (SEO)
Python 在數位行銷和 SEO 中的使用日益增加。它幫助自動化任務、分類關鍵字、提取和分析數據，以及在多個網頁上實施更改。
自然語言處理 (NLP) 庫如 SpaCy 協助 SEO 專業人士優化內容和分析搜索趨勢。
流行的網頁框架 Django 簡化了技術 SEO 優化的過程。
6. 遊戲開發
Python 不是遊戲開發中最常見或最受歡迎的程式語言，也不是很多遊戲完全用 Python 編寫。但它常常被開發者用於其他任務，例如連接 C 和 C++ 模組。
這並不是說你不能用 Python 構建完整的遊戲——如果你想看看一款僅使用 Python 的遊戲，可以參考 Unknown Horizons。大多數遊戲使用多種語言；例如，著名遊戲如 The Sims 4 和 Battlefield 2 都使用 Python 代碼來處理遊戲邏輯等關鍵元素。
PyGame 是一套設計用於創建視頻遊戲的跨平台 Python 模組，幫助開發者處理與 Python 相關的任務。
7. 平面設計
在開發平面設計應用方面，Python 是一種有用的語言。它被應用於 2D 圖像軟體中，包括知名的 Gimp 和 Paint Shop Pro。還有 DrawBot，一個流行的開源應用程序，幫助用戶使用 Python 代碼創建 2D 圖形。
從事網站或數位圖像工作的平面設計師可能會定期使用 Python。
作為 Python 多功能性的進一步證明，3D 動畫軟體如 Blender 和 Lightwave 也使用 Python。
8. 促生其他程式語言
Python 的簡單性和清晰語法激發了其他程式語言的創建，如 Go (Golang) 和 Cobra。它也是學習編程的極佳起點，因為其易用性使得在掌握 Python 基礎後轉向其他程式語言變得更簡單。
Python 的多樣應用和友好的特性使其成為許多任務中不可或缺的工具。無論你是在分析數據、開發應用程式，還是探索新的技術前沿，Python 都擁有支持你努力所需的工具和庫。
Python 實戰：程式碼範例
以下是一些程式碼範例，展示 Python 在數據操作、可視化和機器學習中的能力，使用的是現代庫。本節旨在讓你體驗這種語言的魅力。
1. 計算一組數字的平均值
輸出：
2. 使用 NumPy 進行矩陣相乘
輸出：
3. 使用 Matplotlib 可視化數據
輸出：
4. 使用 scikit-learn 進行基礎機器學習
輸出：
依使用案例分類的 Python 函式庫
| 使用案例 | 熱門函式庫 |
|---|---|
| 數據分析 | Pandas, NumPy, SciPy |
| 數據視覺化 | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| 機器學習 | scikit-learn, TensorFlow, Keras |
| 網頁開發 | Django, Flask |
| 自動化 | Selenium, PyAutoGUI |
| 自然語言處理 | NLTK, SpaCy |
| 遊戲開發 | Pygame, Arcade |
| 圖形介面開發 | Tkinter, PyQt, Kivy |
學習 Python：從基礎到進階
Python 的簡單性使得即使是沒有編程經驗的人也能立即開始使用這門語言。無論是辦公室工作人員自動化日常任務，還是市場行銷人員定時發送電子郵件，或是學生學習編程，Python 對每個人都很友好。
然而，擁有基本 Python 技能和高級或中級專業知識之間存在著顯著的差異。就像學習演奏樂器一樣，掌握 Python 需要不斷練習和逐步提升技能。雖然你可能一開始只是撰寫簡單的腳本，但隨著時間和努力的付出，你可以逐漸發展出複雜的算法、創建精緻的網頁應用程式，或進行高級數據分析。
Python 專家參與各種複雜任務，從構建自主生成算法的 AI 系統到開發新 API 和解決現實世界的問題。無論你是剛接觸 Python，想要深化理解，還是目標是達到精通，均有資源可幫助你實現目標。
從零開始學習 Python 的建議時間表
| 週次 | 重點區域 | 涵蓋主題 |
|---|---|---|
| 1-2 | Python 簡介 | 安裝、基本語法、變數、數據類型、基本輸入/輸出 |
| 3-4 | 控制結構與函數 | 條件語句、迴圈、函數、範疇、Lambda 函數 |
| 5-6 | 數據結構 | 列表、元組、集合、字典、列表推導式 |
| 7-8 | 模組與包 | 導入模組、創建包、標準庫模組 |
| 9-10 | 文件處理 | 讀寫文件、處理 CSV 和 JSON 文件 |
| 11-12 | 錯誤處理 | 異常、Try/Except 區塊、自定義異常 |
| 13-14 | 面向對象編程 (OOP) | 類別、對象、繼承、多態、封裝 |
| 15-16 | 與函式庫合作 | 熱門函式庫：NumPy、Pandas、Matplotlib |
| 17-18 | 網頁開發基礎 | Flask/Django 簡介、設置網頁伺服器、基本路由、模板 |
| 19-20 | 數據庫互動 | SQLite、SQLAlchemy、CRUD 操作、數據庫連接 |
| 21-22 | 數據分析與視覺化 | 使用 Pandas 進行數據分析、用 Matplotlib 和 Seaborn 進行視覺化 |
| 23-24 | 機器學習簡介 | 基本機器學習概念、使用 scikit-learn、簡單機器學習模型 |
| 25-26 | 進階主題 | 裝飾器、生成器、上下文管理器、正則表達式 |
| 27-28 | 測試與除錯 | 使用 unittest 進行單元測試、除錯技巧、使用除錯工具 |
| 29-30 | 專案實作 | 構建個人專案：網頁應用、數據分析專案、自動化腳本 |
| 31-32 | 回顧與進階函式庫 | 回顧關鍵概念、進階函式庫介紹 (TensorFlow、Scrapy) |
總結
Python 功能強大、靈活且非常多才多藝。其使用者友好和直觀的特性，加上快速開發的能力和易學性，使其成為世界上最受歡迎的編程語言之一。
Python 的應用範圍涵蓋各行各業，驅動著網頁開發、數據科學、人工智慧、金融等技術。預計其受歡迎程度和使用範圍將持續增長，使 Python 成為現代專業人士必備的技能。
學習 Python 對任何希望提升職業前景的人來說都是一項明智的投資。無論你是希望成為全面的程序員、數據科學家、人工智慧或機器學習工程師，還是其他技術專業人員，Python 都能為你開啟眾多需求旺盛的職業機會。此外，要求 Python 技能的職業通常提供可觀的薪資，因為合格專業人士的需求高於供給。
本文內容翻譯自 原文文章。