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多功能語言,Python

Python是一種多用途的語言,用於各種任務,例如網站開發和數據科學。我們如何解讀Python在這些領域中的當前增長呢?我們可以通過檢視知名Python套件的流量增長來瞭解。我們可以將網頁框架Django和Flask與數據科學套件NumPy、matplotlib和pandas進行比較。

在這裡,我使用了Stack Overflow Trends作為參考。

※強弱危機分析

優勢:

• python語言簡單易學,高效能且適用性廣泛,被全球許多開發者所接受。
• python程式語言的社區活躍且成長迅速,提供大量資源和解決方案。
• python在機器學習、數據分析、自然語言處理等領域具有強大的庫支持。

劣勢:

• python的運行速度相對於一些編譯型語言如c++或java來說較慢。
• 由於python是動態型別的程式語言,這可能會導致某些隱藏的錯誤在開發初期難以被發現。
• 儘管python在科學計算和數據分析上表現出色,但在移動計算和網頁前端開發上使用不夠廣泛。

機會:

• 隨著ai和大數據技術的快速發展,對於具備強大數據處理能力的python需求將會增加。
• 許多新興科技公司和創業企業更願意使用python作為他們主要的開發語言。
• 教育界對於編程教育的需求增加,python因其易學性成為首選語言,進一步推廣其應用。

威脅:

• 其他新興程式語言如go、rust等可能分據一部分市場份額。
• 由於python是開源的,可能會存在某些安全風險。
• 如果社區管理不善或者開發者流失,可能會影響到python的持續發展和創新能力。

新的Python趨勢

根據 Stack Overflow 的資料,可以明確看出 pandas 是目前增長最快的 Python 套件之一。它只在2011年被引入,但現在已經佔了 Stack Overflow 問題觀看量的 1%。與此同時,關於數據科學套件 numpy 和 matplotlib 的問題也在這些年間大幅增加,而對於 Django 問題的流量則保持穩定。

儘管 Flask 正在成長,但其增長速度遠不及 Python 的數據科學套件。很明顯地,數據科學的興起是促使 Python 成為一門程式語言增長的主要驅動因素。然而我們無法確定它是否超越了網頁開發領域中的成就。

推動Python在2022年領先的主要因素

現在讓我們來瞭解一下導致2022年Python巨大增長的因素。

1. 數據科學庫

資料科學是人們紛紛轉向Python的最大原因。資料科學提供了令人興奮的工作機會和高薪報酬。現在讓我們深入瞭解以下三個資料科學函式庫的詳情。

Pandas:Pandas是專為Python程式語言而寫的軟體函式庫,用於數據操作和分析。特別地,它提供了用於操作數值表格和時間序列的數據結構和操作方法。它是根據三句款BSD許可證發行的免費軟體。

pandas假定使用者對NumPy有一般熟悉。 NumPy:NumPy是Python程式語言的函式庫,增加了對大型多維陣列和矩陣的支援,以及一系列高階數學函數來操作這些陣列。pandas是建立在NumPy之上並且旨在很好地整合到具有其他協力廠商函式庫的科學計算環境中。

Matplotlib:Matplotlib是一個Python 2D繪圖函式庫,可以在各種硬拷貝格式和互動式環境中生成出版質量的圖形。Matplotlib可以在Python腳本、Python和IPython shell、jupyter筆記本、Web應用服務器和四種圖形用戶介面工具包中使用。

2. 網頁開發框架

Django: Django 是一個高層次的 Python 網頁框架,鼓勵快速開發和乾淨、實用的設計。它以其易於使用的哲學而聞名,並且能夠輕鬆擴展。相較於 Django,Flask 更加符合 Pythonic 的風格,因為在大多數情況下,Flask 的網路應用程式程式碼更加清晰明確。

對於初學者來說,Flask 更容易上手,因為在建立一個簡單應用程式時不需要太多範本代碼。 Flask: Flask 是一個使用小型核心和易於擴展的哲學所建立的 Python 網頁框架。與 Django 相比,Flask 被認為更加符合 Pythonic 的特點。

這是因為 Flask 的網路應用程式程式碼通常更加明確清晰。對於初學者來說,Flask 容易入門,因為它只需要少量的範本代碼就能使一個簡單的應用快速運行起來。

3. 機器學習

機器學習和人工智慧一直是IT行業的熱門話題。我們看到每家IT公司都在追趕這個新機會。隨著時間的推移,演算法變得更加精密。

谷歌搜尋引擎是最常見的例子,它能預測我們的搜索內容。這就是為什麼所有對機器學習或人工智慧感興趣的人都正在學習Python的主要原因,因為現在它是使任務變得容易的主要語言。

4. 簡單與便利性

由於Python是一種相對較容易的語言,對於初學者來說它成為了一個簡單的選擇。很明顯,初學者不會想要煩惱其他編程語言中複雜的代碼和語法。Python既簡單又易讀,這使得它在與Java和C++等必須處理classpath和編譯器問題的語言相比具有優勢。

5. 多用途

一個讓Python與其他語言有所不同的地方是它具有多種用途。不像其他語言,Python可以應用於更多的技術領域。例如,R只適用於資料科學和機器學習,但在網頁開發方面卻無法發揮作用。

相反地,Python可以做很多事情,比如使用Flask和Django創建你的網絡應用程式,在數據分析方面使用Scikit-Learn、Scipy、NumPy和NLTK等工具。

6. 大型社區

學習是一個漫長的過程,如果你得到幫助,它會變得更加簡短。通常,那些幫助你的人是朋友。然而,即使你附近找不到任何朋友,你也可以隨時在Google上搜尋你的問題。

除了易於使用外,Python 在互聯網上有著廣泛的存在,以社群形式存在。這些社群在傳授知識和解決初學者和專業人士的問題方面發揮著重要作用。

推動成長的行業

根據另一個Stack Overflow的趨勢,Python交通量最高(遠遠超出其他行業),主要來自學術界,包括學校和大學。這是因為Python通常在本科課程中教授嗎?部分如此,如果不是完全如此。計算機科學及相關專業的本科生也會學習Java。

從大學的角度來看,Python流量在夏天時期比秋天和春天更加普遍,而Java也是如此。那麼為什麼它們的週期性趨勢有所不同呢?Java的流量在夏天急劇下降,而Python則下降較平穩且明顯。事實上,在本科課程中,Java比Python更常見。

然而,在夏天中,Python卻佔了更大的流量份額。這表明一件事情:學術研究全年都在進行,不僅僅限於夏天、春天和秋天。來自大學的高流量主要來自學術研究人員。

他們全年都在工作。根據Quora上一個問題“計算機科學研究目前的熱門話題是什麼?”的回答,來自Google的密西根州EECS教授Igor Markov表示,豐富的數據應用、演算法和架構是計算機科學研究中最重要的主題。

其他行業

至於其他行業,我們已經看到Python在公共部門中盛行。它也是電子和製造業的首選編程語言。對於這些行業我不太熟悉,這讓我想知道為什麼這種語言在零售或金融領域沒有出現得更多。

Python在某些行業是否比其他行業增長更快?去年以來,Python作為一種程式語言的崛起在英國和美國各個行業之間持續分散。在許多行業中,Java仍然是最常用的語言,但Python正在取得巨大進展。例如,在金融領域中,Python是Java之後第二受歡迎的語言。

一年前它還完全不被人所重視。

相關數據:

• 根據jetbrains的調查,2022年全球使用python的開發人員已經達到69% 來源: jetbrains
• stack overflow在2022年指出,在其平台上問答中有關python的問題比例高達23.1% 來源: stack overflow
• 根據indeed的數據,2022年美國對python工程師的需求增長了14% 來源: indeed
• github 在 2022 年報告, python 是該平台上第二大受歡迎的語言, 使用者占比達到30% 來源: github
• tiobe index 在 2022 年表示,python 的流行度排名第三,市場佔有率約16.78% 來源: tiobe index