python究竟为什么火？

首先大家要清楚：主流的编程语言（C/C ，java，js，python，C#，sql，Golang、OC和swift等）都是很不错的，都有他的优势和用武之地，直白点说就是“没有一个不能打”。

C/C 是嵌入式开发、内核开发几十年的王者，java是web业务开发的王者，js在前后端用的很多，C#是微软的主打，sql是数据库领域的王者，golang是谷歌强推的后端开发新秀，OC和swift是苹果的主打，都是神一般的存在，没有弱者。

然后和python的热火一比，都差一截。python简直是神一般的存在，搞AI的学python，做办公弄excel的也学python，做web开发的用python，搞嵌入式开发还有个micropython，甚至做地震预测研究的也用python。你就感觉就没有python搞不了的事儿，why？

我就举一个小小的栗子，大家就能明白python的特殊之处了。

假设你要做一个典型的数据处理，譬如说你有1万个数据要排序，怎么做？用不同编程语言的人，思路是完全不同的。

譬如用C/C 的人，就会考虑这些问题：该用什么数据类型，什么数据结构（数组、链表、哈希表？），什么算法，时间复杂度和空间复杂度是多少？怎样提升处理效率？

而用python的人，定义数据结构只需要

a = [10, 7, 4, 2, 8, 5, 1, 3]

根本不用考虑什么数据类型和数据结构。

排序呢，只需要

a.sort()

完了，得到结果了（当然了，如果追求效率也可以进一步指定细节算法，但是不关注是可以的）。

总结下。上面这个例子告诉我们python的一大特征：

python关注的是“业务逻辑”，而不是“计算机实现”。在python的世界里，你只需要头脑清醒，知道自己想干嘛，并且用python表达出来去运行就行了。你根本不需要考虑python是怎么去实现的，映射到计算机层面怎么做的，用了多少内存，用了什么数据类型和算法。

python的这个特点，使得python非常适合“非职业程序员”。什么叫非职业程序员？就是那些不是靠“编程”这件事吃饭的。程序对他们来说只是为了自己的本职工作而服务的工具，就好像我们开车去上班时车对我们来说是工具一样。而且python的语法简单，强调逻辑而不是计算机内部原理，这使得“非职业程序员”非常适合学习和使用python来干活。譬如研究AI的数学家用python来研究验证自己的AI模型，譬如地震学家用python来编程研究验证自己的地震预测模型。

python同样适用于职业程序员。在那些关注业务逻辑而不是计算机实现效率的地方，python就非常适合。现在很多公司的软件开发都是分层的，涉及到设备终端的接近硬件、注重效率的部分就用C/C ，而上层业务逻辑和应用很多就用python。

前段时间特斯拉起诉他的工程师，就是因为工程师盗取了特斯拉的6千多个python脚本，而特斯拉认为有人拿到这些python脚本就能短时间“再造特斯拉一样高效的管理流程”。这个新闻里你就能看出python的用武之地。

做C/C 的童鞋不用着慌，还是先搞好你的C/C ，python后面找机会去扩展下就行了。其实python主要针对的还是非底层开发领域，尤其对“非职业程序员”是巨大福音，重要性和matlab相仿甚至以后会远远超越matlab。