誠然，它有點老了，但仍是80后啊 -- 至少沒有 Cobol 或者 Fortran 那么老。而且，如果還能派上用場的話，為啥要折騰著改變它呢 (尤其在這個還有那么多方法可以提升它性能的時候)?實際上這要看你怎么看待它，生命線長本身就是件好事 -- 說明它穩定且可靠。

　　如果你是像其他許多人一樣都是從 Java，C 或者 Perl 開始進入職業生涯的，那么學習 Python 的曲線基本上是不存在的。然而也正是由于 Python 易于上手這一事實，讓有些人沒有意識到 Python 也應該是一項必要的編程技能。

　　1、 Python易于學習

　　好吧，相較于其它許多你可以拿來用的編程語言而言，它“更容易一些”。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。我的經驗是，通過實例來學習和教授 Python 要比采取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法里面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。 它所專注的并非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什么。

　　2、 Python讓你能用少量的代碼構建出更多的功能

　　Python能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。通過實踐，你可以在最多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲 (而這還是在對編程完全不了解的情況下)。

　　另外一些讓 Python 成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和高效性。

　　3、Python是一門多才多藝的語言，更是一個平臺

　　Python 今年 28 歲了。盡管它比我的許多讀者年紀還要大，但是仍然受到高度的關注，因為它可以被應用于如今你所能想得到的相當多的軟件開發和操作場景。要管理本地或者云基礎設施嗎?Python可以。開發網站?OK，它也能行的。需要處理一個 SQL 數據庫?可以。需要為 Hive 或者 Pig 定制一個功能?能做到。只是想為自己構建一個小工具?Python 就是最好的選擇。需要一門支持面向對象設計的語言?Python 的特性就能滿足啦。簡而言之，將 Python 了解得更加深入一點點，就能讓你具備可以適應范圍更寬泛的工作角色的技能。

　　4、Python擁有最成熟的程序包資源庫之一

　　一旦你了解了該語言，就可以利用上這個平臺。Python 以 PyPI (讀作 Pie-Pie，可以從 這里 在線進行了解)為其后盾, 這是一個擁有超過 85,000 個 Python 模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地 Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理，計算機視覺實現，像維度分析這樣的高級數據分析的執行，或者是構建 REST 風格的 web 服務這些問題。

　　5、Python在數據科學領域被廣泛使用

　　不管你從事的是什么工作，數據都會是其中的一部分。IT，軟件開發，市場等等 -- 它們都深度地關乎數據且對于智慧求之若渴。很快數據分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而 Python 在兩個領域都占有重要的地位。Python 緊挨著 R 語言，都是現代數據科學中最常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換并被用來構建起自己的這些分析技能。

　　6、Python是跨平臺且開源的

　　Python 可以跨平臺運行，并且已經開放源代碼超過20年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做后盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。

　　7、Python是靈活的

　　有一些Python同其它編程語言集成在一起的穩定實現。

　　CPython, 同 C 集成的版本;Jython, 同 Java 集成的Python版本;IronPython, 被設計用來兼容 .Net 和 C#;PyObjc, ObjectiveC 工具包寫的 Python 版本;RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。

　　總結

　　并沒有很多的語言能提供像 Python 這樣的多樣性和簡潔性; 能持續努力演進并讓社區繁榮好幾十年的就更少了。無論你是編碼新手還是能信手寫就腳本的大師，都需要了解一下 Python，這樣才能保證在AI時代中立足開發者前沿。

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