为何后起之秀的python能逐渐成为编程语言的顶流？

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原创 2024-01-26 19:51:07 717 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Selenium、Cypress与Playwright：三大UI自动化测试框架深度对比与选型实战 UI自动化测试是现代软件工程中保障产品质量与发布效率的核心实践。其基本原理是通过脚本模拟用户操作，对Web应用界面进行功能验证与回归测试。从技术价值看，它能显著提升测试覆盖率、加快反馈周期，并支持持续集成与交付。在应用场景上，无论是电商流程验证、后台管理系统测试，还是复杂单页应用(SPA)的交互检查，自动化测试都不可或缺。本文聚焦于当前主流的三大解决方案：拥有庞大生态的工业标准Selenium、以开发者体验著称的Cypress，以及功能全面的后起之秀Playwright。通过深入剖析其设计哲学、架构差异与关 阅读详情

如果你定期关注现今的科技发展，那么你可能想知道我为什么要写这篇文章告诉人们学习Python？因为几年前我提倡Java而不是Python。

Python是最适用于人工智能的编程语言，伴随着人工智能时代的到来，Python变得越来越火，成为三大编程语言之一，不少人都很疑惑：Python为何能成为第三大主流编程语言?带你了解一下。

在2016年，Python取代Java成为高校中最受欢迎的语言，从那时起它受欢迎的程度就没有减退过。

但是，随着新时代的到来，Python正在不断发展壮大。如果你阅读编程和技术新闻或博客文章，那么你可能已经发现了Python的兴起，因为许多流行的开发人员社区，包括StackOverFlow和CodeAcademy都提到了Python作为主要编程语言的兴起。

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一、python的现状

被誉为编程界的“江湖兵器排行榜”—TIOBE编程语言排行榜，全球最有权威的编程语言榜单，每个月月初会公布上个月所有编程语言的月排行榜，每年年底会公布这1年所有编程语言的排行情况，以及编程语言的变化趋势，我们一起来看看。

2021年5月份编程语言排行榜

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2021年年度编程语言排行榜

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Python2020年再次被评为年度最受欢迎的编程语言第1名。 加上2007、2010、2018年，总共4次成为年度最受欢迎的编程语言，没有几门语言能做到。

编程语言长期的排名

二、为什么python这么火
对于初学者来说很简单，从Python开始是最好的选择。因为它易于学习，功能强大，足以构建Web应用程序并自动化无聊的东西。实际上，几年前，脚本编写是学习Python的主要原因，这也是我被Python吸引并首选Perl的原因，而Perl是当时另一种流行的脚本语言。

Python编程语言由于自身具有的“清晰”、“简略”等特点而受到众多使用Python编程语言的IT从业者喜爱。而且，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。加上很多企业都使用Python编程语言，促进了Python程序员的市场需求量增加。

对于有经验的程序员或已经了解Ruby，Java或JavaScript的人来说，学习Python意味着在你的工具库中获得一个新的强大工具，我还没有想出一个对工具说“不”的程序员，这是你学习一门新的编程语言时的正确查找方式。

正如经典的Automate the Boring Stuff with Python一书中所提到的，Python让你能够自动化琐碎的东西，让你专注于更多令人兴奋和有用的东西。

如果你是Java开发人员，那么也可以使用Groovy来实现这一点，但Groovy并未提供Python在API、库、框架和数据科学、机器学习以及Web开发等领域的广泛应用。由此可见python在各个领域的开发是更适合时代的要求。


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三、python能用来干嘛？在这个时代python会成为主流吗？

按照目前市场的需求量以及发展情况来说，Python已经是四大编程语言之一，能否成为主流语言重要的还是时间问题；现在的Python语言已经具有非常高的地位，是人工智能、数据分析时代的首选语言，在web开发、爬虫、运维、自动化测试等领域都得到了很好的应用，国内外也有很多知名企业在使用Python进行开发，由此可见Python的就业前景非常不错。

如今Python语言的学习已经上升到国家战略层面上，国务院出台新一代人工智能发展规划的通知和国家相关教育部门对于人工智能普及的格外重视，将Python列入小学、中学和高中等传统教育体系中，逐步由底层向高层推动全民学Python。

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四、Python为何能成为第三大主流编程语言?
　　相较于C、C++、JAVA等编译、静态类型语言，Python代码量往往只有C++或者JAVA代码量的五分之一到三分之一，有效提升了开发者的工作效率。

其次与脚本语言世界中的其他工具对比，Python语言更加注重可读性、一致性和软件质量。

Python的跨平台性、可移植性、灵活性和标准库的支持等多方面都影响着Python的编程语言地位。

五、Python应用领域集中在哪些方面?
Python被大家称为胶水语言，在游戏、图像、人工智能、XML、机器人等领域都可以应用。此外，目前Python已经成功实现企业级应用，很多公司采用Python进行企业级软件的开发和应用。
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Python发展接近三十年，确实已经成为了编程语言中的“网红”。很多程序员都喜欢Python，但不仅仅是程序员喜欢，Python这个技能也能让你在就业市场上拿到很好的offer。因为Python仍旧是目前IT就业市场最受欢迎，最热门的技术技能之一，且容易上手，学会了python，可以大幅提高IT人的自身竞争力。在知名技术交流网站Stack Overflow在2019年年初推出的开发人员调查报告中，有四分之一的开发者表示，Python是他们最想学习的编程语言，这也是Python连续几年获得榜单的第一名的原因。

六、Python可以往很多方便发展

很多朋友可能会问,为什么要学Python, 就算学会了Python 可以用来干什么呢? 一般都会首先想到爬虫，爬虫不是说的那种虫子哦, 爬虫其实就是 类似于百度蜘蛛,谷歌蜘蛛一样的，会自动的爬取网页上的内容。

1、web应用开发

在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。 youtube 世界最大的视频网站也是Python开发的哦.还有非常出名的instagram 也是用python开发的

2、网络爬虫

爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

3、AI 人工智能与机器学习

现在的人工智能非常的火爆,各种培训班都在疯狂打广告招生.机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。说白了就是因为Python简单易学框架丰富。很多框架对于Python非常的友好，我也这也就是这么多学习Python的原因吧！
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4、数据分析

一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

通过以上所学内容大家就可以比较清楚的了解到Python编程学完可以做什么了，主要可以选择的工作我挑了以下几个介绍：

（1）大数据分析师：基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持。使企业清晰的了解到现状及竞争环境。

（2）人工智能：研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

（3）Python开发工程师：需要理解项目和设计需求，让程序在服务器稳定高效运行，实现商业价值。

（4）爬虫开发工程师：写出一些能够沿着网爬的”蜘蛛“程序，保存下来获得的信息。

（5）Python运维自动化工程师：随时解决报警故障、业务程序更新、编写一些脚本，监控或完成其他可自动完成功能、运维架构完善。

这里给大家分享一份Python全套学习资料，包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等，都是我自己学习时整理的，希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助！

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！
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因篇幅有限，仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！
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②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！
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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！
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4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后，有了技能就可以出去找工作啦！下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后，还可以在各大兼职平台接单赚钱，各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通，我都整理成文档了。
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标签
#python #开发语言 #计算机网络 #macos #爬虫
#php #composer
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遥感图像地物覆盖分类，数据集制作-分类模型对比-分类保姆级教程 1.新建shp文件地理坐标系保持和影像一致，面类型2.打开属性表3.添加字段这里分类6类，点击添加值添加添加完毕开始人工选地物类型，制作数据集开始标注，标注的时候可以借助谷歌地图来看标记足够多的样本打开面转栅格工具设置nodata值为15。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

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Python为什么这么受欢迎？

总的来说，Python之所以如此受欢迎，是因为它具有简单易学、多样性和灵活性、开发效率高、强大的生态系统、大量的教程和文档、可移植性、在数据科学、Web开发、人工智能领域的广泛应用、社区的活跃性和开放性以及在教育领域的应用等多方面的优势。这些因素共同作用，使得Python成为了多个领域开发者的首选语言，并将继续在未来保持其火爆趋势。Python之所以如此受欢迎，原因多方面且相互关联。

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三大主流编程语言Python为啥这么牛？

前段时间，潘石屹几乎将旗下几个耳熟能详的SOHO地标项目，售卖一空。坊间舆论躁动，以为潘石屹要学李嘉诚一手，纷纷网络讨伐：“别让潘石屹跑了！”但他却很镇定，在56岁生日当天，发了条微博，没聊地产，没卖苹果，也没po摄影作品，而是宣布要进军编程语言：Python。一个地产商，不盖房，竟然搞起编程了。Python的魔力真的这么大吗？自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。

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为什么学Python已成主流？

自 20 世纪 90 年代初诞生至今，Python 编程语言已有 30 多年的历史，且依旧保持着流行趋势。GitHub 2022 年度 Octoverse 报告曾指出，Python 仍然是使用第二多的编程语言，使用量同比增长超过 22%；在 2022 年的某个时候，GitHub 上有超过 400 万开发人员在使用该语言。鉴于此，Github 最近发表了一篇博文以探讨 Python 的持久流行，文章内容借鉴了平台用户的一些见解。

m0_70486148的博客 258

python在程序界的地位是怎样的

标准库涵盖了文件操作、网络编程、多线程等常用功能，而第三方库则涵盖了各种专业领域的应用，如NumPy、Pandas用于数据分析，TensorFlow、PyTorch用于机器学习等。这些框架提供了丰富的功能和灵活的扩展性，使得开发者能够快速地构建出高质量的Web应用程序。综上所述，Python在程序界的地位是无可替代的。它以其简洁的语法、强大的功能和广泛的应用领域赢得了众多开发者的青睐。作为一种高级编程语言，Python自诞生以来就以其简洁的语法、强大的功能和广泛的应用领域赢得了众多开发者的青睐。

weixin_44966629的博客 512

python的前景如何，这门语言会成为编程界的霸主吗？

英语翻译很简单。Python意思是蟒蛇。它在动物世界中有着强大的统治力，但在编程语言中，它仍然是霸主，这种语言是一种面向对象的编程语言，具有强大的类库。Python现在已经超过Java成为最流行的编程语言。与Java相比，Python具有易懂、开源、可移植性强等优点，特别是Python 3问世后，Python已经超越了其他语言。然后我们再说一下Python的特点：简单、易学、免费开源、高级语言、可移植性、可解释性、面向对象、可扩展性、可嵌入性、丰富的库。面向对象：Python支持面向过程和面向对象的编程。

m0_59235945的博客 308

Python 彻底甩掉 Java，位居 48 种编程语言之首！

昨日，IEEE Spectrum 杂志发布了一年一度的编程语言排行榜，这个排行榜已经连续发布了五年。对于每位开发者而言，想要衡量编程语言流行度则需要依赖相对流行的网站统计数据。IEEE Spectrum 编程语言排行榜的排序综合了 9 个重要数据源的 11 个指标，诸如 Google Search、Google Trends、Twitter、GitHub、Stack Overflow、IEEE Xplore、Hacker News 等等，对 48 种语言的流行度进行了排名。

大模型教程的博客 484
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