python可以流行多少年(python语言诞生于几几年)

时间：2023-12-25 本站点击：0

导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python可以流行多少年的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

Rust VS Python：为什么越来越流行，取代榜一 Python？

2021 年，Python 又获得了 TIOBE 年度编程语言，排名已经是第一。而 Rust 依然在 20 名以外。但依然有人认为，Rust 甚至可能取代 Python。不过这不重要，认清两者的优缺点，进而合适的地方使用合适的语言，这才最重要。

在这个指南中，我们将比较 Rust 和 Python 这两门语言，同时将讨论它们各自的应用场景，回顾使用 Rust vs. Python 的优缺点，并解释 Rust 为什么越来越受欢迎（甚至可能取代 Python）。

Rust [1] 是一门系统编程语言，专注于安全，尤其是并发安全，支持函数式和命令式以及泛型等编程范式的多范式语言。Rust 在语法上和 C++ 类似，但是设计者想要在保证性能的同时提供更好的内存安全。Rust 最初是由 Mozilla 研究院的 Graydon Hoare 设计创造，然后在 Dave Herman, Brendan Eich 以及很多其他人的贡献下逐步完善的。Rust 的设计者们通过在研发 Servo 网站浏览器布局引擎过程中积累的经验优化了 Rust 语言和 Rust 编译器。

Rust 拥有优秀的文档 [2] 、友好的编译器和有用的错误消息，以及顶级工具，包括集成包管理器、构建工具、支持自动完成和类型检查的智能多编辑器、自动格式化程序等等。

Rust 发布于 2010 年。虽然和 Python 相比，Rust 是一门年轻的语言，但是它的社区正在稳步增长。事实上，Rust 已经连续五年（2016，2017，2018，2019，2020）在 Stack Overflow 开发者调查的“最受喜爱编程语言”评选项目中摘取桂冠。

乍一看，Rust 的静态化和强类型化可能看起来有点极端。但从长远来看，这有助于防止意外的代码行为。

Python [3] 是一门旨在帮助开发人员更有效地工作和更有效地集成系统的编程语言。Python 提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。如果速度是最重要的，可以使用较低级别的 API 调用，如 CPython [4] 。

1991 年 Guido van Rossum 推出了 Python，以其代码的可读性、无分号和花括号而著称。

除了可扩展性之外，Python 还是一门解释型语言，这使得它比大多数编译型语言要慢。正如您可能期望的那样，Python 拥有一个庞大的库生态系统和一个庞大的专业社区。

Rust 被应用于系统开发、操作系统、企业系统、微控制器应用、嵌入式系统、文件系统、浏览器组件、虚拟现实的仿真引擎等。

当性能很重要的时候，Rust 是一种常用的语言，因为它能很好地处理大量数据。它可以处理 CPU 密集型的操作，如执行算法，这就是为什么 Rust 比 Python 更适合系统开发的原因。

Rust 保证了内存的安全性，让你可以控制线程行为和线程之间的资源分配方式。这使你能够构建复杂的系统，也使得 Rust 比 Python 更有优势。

总而言之，你应在以下情况下使用 Rust：

Python 可以用于许多应用领域，从 Web 开发，到数据科学和分析，到 AI 和机器学习，再到软件开发。

Python 被广泛用于机器学习，数据科学和 AI，因为它：

在以下情况下，你应该使用 Python：

考虑到 Rust 的迅速普及、受欢迎程度和广泛的使用案例，它几乎不可避免地会在不久的将来超越 Python，以下是一些原因。

Rust 超越 Python 的一个主要原因是性能。因为 Rust 是直接编译成机器代码的，所以在你的代码和计算机之间没有虚拟机或解释器。

与 Python 相比，另一个关键优势是 Rust 的线程和内存管理。虽然 Rust 不像 Python 那样有垃圾回收机制，但 Rust 中的编译器会强制检查无效的内存引用泄漏和其他危险或不规则行为。

编译语言通常比解释语言要快。但是，使 Rust 处于不同水平的是，它几乎与 C 和 C ++一样快，而且没有额外开销。

让我们看一个用 Python 编写的 O(log n) 程序的示例，并使用迭代方法计算完成任务所需的时间：

输出：

现在，让我们来看一下使用迭代方法用 Rust 编写的定时 O(log n) 程序：

输出

在没有使用任何优化技术的情况下，Rust 和 Python 在同一台机器上执行类似的操作分别需要 4.6 微秒和 8.6 微秒。这意味着 Python 花费的时间几乎是 Rust 的两倍。

Python 和大多数现代编程语言一样，被设计成内存安全的。然而，即使没有垃圾回收。Rust 在内存安全方面却让 Python 望尘莫及。

Rust 采用了一种独特的方式来确保内存安全，其中涉及所有权系统和借用检查器(borrow checker)。Rust 的借用检查器确保引用和指针不会超过它们所指向的数据。

Python 和其他语言一样，提供了错误检查和日志机制。但是在让开发者知道哪里出了什么问题的时候，Rust 和 Python 之间有一些差异。

举一个 Python 变量错误的典型例子：

Python 输出

Rust 中的类似示例：

Rust 输出

在这里，Rust 推荐了可能的变量，这些变量可能是你想输入的。Python 只会抛出错误，而不会给出如何修复的建议。

再举个例子：

此代码引发错误，因为默认情况下 Rust 中的变量是不可变的。除非它具有关键字 mut ，否则无法更改。

错误：

修正错误：

如你所见，现在它不会引发任何错误。除此之外，Rust 不允许不同的数据类型相互操作，除非将它们转换为相同的类型。

因此，维护 Rust 代码库通常很容易。除非指定，否则 Rust 不允许更改。Python 是允许这种性质的更改的。

与大多数编译语言相比，Rust 因其速度快、内存安全有保证、超强的可靠性、一致性和用户友好性而备受青睐。在编程中，我们已经到了速度开始变得毫不费力的地步。

随着技术的发展，它变得越来越快，试图在更短的时间内做更多的事情，而不需要那么多的权衡。Rust 帮助实现了这一点，同时又不妨碍开发者的工作。当技术试图推动可以实现的边界时，它也会考虑系统的安全性和可靠性，这是 Rust 背后的主要思想。

除了速度外，Python 在并行计算方面也有局限性。

Python 使用全局解释器锁(GIL)，它鼓励只有一个线程同时执行，以提高单线程的性能。这是一大局限，因为它意味着你不能使用多个 CPU 核进行密集计算。

如前所述，Stack Overflow 的“ 2020 开发人员调查”中有 86％的受访者将 Rust 称为 2020 年最喜欢的编程语言。

同样，“ 2020 HackerRank 开发人员技能报告”的受访者将 Rust 列为他们计划下一步学习的十大编程语言：

相比之下，2019 年的调查将 Rust 排在列表的底部，这表明 Rust 开发人员社区正在迅速增长。

这些数据表明，Rust 正在成为主流开发者社区的一部分。许多大公司都在使用 Rust，一些开发者甚至用它来构建其他编程语言使用的库。著名的 Rust 用户包括 Mozilla、Dropbox、Atlassian、npm 和 Cloudflare 等等。

Amazon Web Service 还对 Lambda，EC2 和 S3 中的性能敏感组件采用了 Rust。在 2019 年，AWS 宣布赞助 Rust 项目，此后为 Rust 提供了 AWS 开发工具包。

公司正越来越多地用更高效的编程语言（如 Rust）取代速度较慢的编程语言。没有其他语言能像 Rust 一样在简单和速度之间做出平衡。

Rust 已经发展成为一门易于使用的编程语言，因此它的使用率有所提高。尽管 Python 在机器学习/数据科学社区中占有坚实的地位，但 Rust 在未来很可能被用作 Python 库更有效的后端。

Rust 具有取代 Python 的巨大潜力。目前的趋势是，在应用程序、性能和速度方面，Rust 不仅仅是一种编程语言，它还是一种思维方式。

各位看官你们觉得呢？评论区留下你的看法！

未来十年Python的前景会怎样

用python已经不是装逼了确实没有错，但现在逼界的风向是要反python吗

我想不通的是，未来10年，如果不是python/ruby这样的语言发展的时机，那会是什么语言

我来说说对上述所谓问题我的看法吧：

1. 兼容性问题

2to3的问题让社区不少人寒了心，但guido坚持要这样做，因为他认为这是python追求简单优雅所必须要做的。对于没有历史包袱的项目来说，直接选择用python3000肯定是明智的。对于已有项目，2to3、six这样的工具也是可以解决绝大部分问题。

大版本内的兼容性问题我还没遇到过，不知道有啥案例让我学习学习的。

对于活跃的开源项目，小的兼容性问题不容易成为项目发展的瓶颈。而对于不活跃或者设计较差的项目，即使是使用其它语言，时间长了，也一般不会是兼容性影响它的使用。

（我司的web后台几年前大部分是C++写的，理论上讲不会有兼容性问题，但是现在当有需求实现时，却没有人想去维护那一整片一整片的业务逻辑和不同的前同事造的轮子。）

如果说，你想写一个完美的能立即稳定下来并且再也不需要维护的软件，那还是用C语言吧（换言之，这样的东西python里不都是用C写的吗）

总的来说，我个人确实没怎么在python上吃过兼容性的亏，反而对C++大包大揽时留下的坑深恶痛绝

2. python的库恶心

哪个库？有C++的库恶心吗，有java的库恶心吗

3. python的使用场合

前面已经说过，guido是个有理想的人，他希望python在任何一个领域都能牛逼起来，所以python才会强调简单、通用，让你干啥都能想到它。在实际上，python也未能做到处处通杀，甚至还没能做到在某个领域的权威（在云计算领域，python应该已经快了），基于语言本身的特点，目前在运维、大数据、云计算、web、科学计算上都还混得可以

4. 找工作

积重难返，python更多的会在某种口味的创业团队使用，国内的大公司不大会直接招python程序员，像

@白如冰

说的那样。从社区上的招聘广告来看，大部分的岗位需求是web后台和运维系统开发的，web后台又有大部分是要求django的。

python的水不深，单靠对语言本身的考察，难以分清水平高低，于是，要么需要你有丰富的经验，要么你有坚强的毅力（比如C++学得很好）

最后，补充下，我极少在windows下用python（除了靠python在淘宝上秒杀了个手机），但每次一用就觉得别扭，也许这也是需要考虑的部分吧

5. 逼格

(1) 用什么语言都不能证明逼格，包括汇编，也包括lisp/haskell。

(2) 在适当的场合用适当的工具，解除耦合、减少重复、易于扩展才是对逼格的更高挑战。

比如有一组件对数据库有大量操作，我同事认为他要用C++模板元编程加上一些巧妙的设计模式来生成sql是逼格高的体现，我认为在这样的场景下至少要用上orm才能谈得上对逼格有要求。

大胆预测，10年后，python程序员不一定会更多，但python一定会使用得更广泛得多

Python这两年还火吗？

近几年Python的热度居高不下，去年2020年编程语言排名热度第三的位置。

一路走高的Python也给很多初入IT的从业者带来了很多质疑，发展的快，那跌落的是不是也很快？现在拿高薪，是不是意味着过几年就要失业了？

这事确实是个值得斟酌的问题，毕竟每个人都很在意自己的前途和未来。今天我就来给大家说道说道这个事。

首先我们要明白一点，Python为什么突然火起来了？

大家还记不记得当年阿里云的成功，带动了大批创业公司和互联网巨头挤破头进军云计算，当时最著名的云计算开源平台OpenStack就是基于Python开发的，然后这一段时间成为Python增长的开端；

后来各种O2O，P2P平台如雨后春笋一样冒出，要在短期快速搭建起原型，Python绝对是不二之选！

2017年，由Google开发的Alpha Go打败了世界围棋冠军柯洁，人工智能至此进入人们的视野，机器学习，AI等火热概念又催生了一批投资热，人工智能，机器学习首选语言就是Python。

再到现在短视频的崛起，你所有的兴趣爱好，都需要Python的建模，然后通过大数据分析实现精准推送，相对应的催生了数据挖掘，数据分析等岗位。

至此，Python完美地契合了2010年来所有的发展趋势。

看到这里有些读者就会问了，为啥人工智能，大数据，云计算这些技术咋就带火了Python呢？为啥不是C++或者Java呢？

这个事得从Python的历史说起：

20世纪90年代，Python创始人在家闲来无事敲代码玩，一段代码让他重复敲了五次，很是郁闷，于是他心中灵光一闪，东方禅道在他脑海里浮现：

优美优于丑陋，明了优于隐晦。

简单优于复杂，复杂优于凌乱。

扁平优于嵌套，稀疏优于稠密。

可读性很重要。

这一悟，Python横空出世。

Python诞生后不得了，刚开始很多大学教授觉得这语言编码太方便了，C语言十行才能解决的事它一行就给搞定了。然后就立马把这个语言应用到教学上，后来非盈利性机构，政府都开始用它了。比如现如今十分经典的科学计算扩展库：Numpy,SciPy和matplotlib，再比如视觉库 OpenCV，VTK，等等一下子把Python提上神坛。也正是拥有这些库，我们可以利用他们轻松地实现大数据计算，AI学习等功能。

其实AI和大数据这些事，搁Java和C++就实现不了吗？当然不是，他们也可以实现，但是实现起来很复杂，编码效率没有Python高，商人嘛，讲求的就是效率和利益。Python效率高，那就用Python咯！

那如果人工智能，大数据，云计算这些技术过时了，Python是不是也要走下神坛了？

我觉得不会。

其实Python从诞生至今，使用范围也很广泛，不少公司的业务开发也都是用的Python，只不过一直屈居于Java之后，所以造成了一种Python以前不火，现在才火的假象。

其实Python能做的事情不仅如此，还有很多，比如Python开发者官网就提到了，学会Python后你可以做这些事情：

Web Programming：Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py

Web编程：最常见的Django，Flask以及web2py框架，主要用于建立网站，小程序等等，应用领域很广泛，大多数公司web业务会采用pytho开发。

GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt

GUI编程：最常见的PyQt，wxPython框架，图形界面开发。

Software Development: Buildbot, Trac, Roundup

软件开发：目前大型EVE网游大量采用Python，包括坦克世界，文明，战地风云。

System Administration: Ansible, Salt, OpenStack

某些著名的大型计算机系统使用python开发，比如OpenStack，是美国NSA开发并开源的云计算软件，国内很多云计算平台也大都由python开发。

目前这些领域中Python依旧应用很广泛，因为Python的特性决定了它的商业效率很高，在商业中，只要效率高，就会有应用！

所以即使AI和大数据不火了，Python也一样很强大，一样可以将Pyhton当做自己的饭碗。关键还是看自己的选择！

为什么现在Python不火了？

打开招聘网站搜索发现，Python的招聘岗位虽然没有老牌的Java语言那么多，但薪资普遍非常高。

无论你是否清楚这个事实，Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然Python也不如其它一些语言那么年长，但它仍然比大部分人所想的要更老一些。Python第一次发布的时间是在1991年，虽然这些年它也经历了相当大的改变，但Python现在的用处跟当时并没有什么差别。

其实这几年Python还是比较火的，为什么这么说，首先有几个原因：

1. 出现时间早

Python大约诞生于90年代。这不仅意味着它有足够的时间成长，还获得了一个庞大的粉丝群体。

2. 适合初学者

Python已经存在了数十年，程序员们可利用这段时间写出优质的教程。除此之外，Python的语法也很容易理解。

3. 用途广泛

Python已经存在了相当长的时间，开发人员们根据不同目的制作出了不同的程序包。现在，几乎所有的东西都能打包。

Python由于其简洁优美和极高的开发效率，得到了国内越来越多公司的青睐，会有越来越多的公司选用Python进行网站Web、搜索引擎（Google）、云计算（OpenStack）、大数据、人工智能（AlphaGo）、科学计算等方向的开发。有人预言，Python会成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言，有着广阔的发展前景！

Python 在数据分析、数据挖掘、人工智能、Web开发等方面都大有发挥之处，再加上人工智能大量依赖数据，数据相关岗位人才的稀缺，Python现在的职位可谓是炙手可热。

所以现在学习Python还是可以的，比较热门

python近几年的发展如何？

Python未来的前景怎么样？就业岗位多不多？薪资高不高？今天就来看一下详细分析。

1、为什么这么多人学Python呢？

很多初学者都听说python很火，可是为啥要学Python，下面谈谈我的感悟。

Python语言是我目前为止用的最爽的语言，因为它真的很优美。虽然C、C++、Java也非常的强大和伟大，但是每一种语言伟大的背后都是有一定的时代背景。

Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。

一项专业调查显示，75%的受访者将Python视为主要开发语言，反之，其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。

将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增，这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。

那么未来10年到底哪种语言会独领风骚，笑傲江湖，我不得而知，但是未来10年一定是人工智能，万物互联的时代，现在AI、VR、无人驾驶汽车、无人机、智能家居离我们越来越近了。

未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而Python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信未来的10年，Python会越来越火。

2、Python岗位需求量10万

从职友集最新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。

全国Python岗位需求量接近10万；

北京岗位需求量居首位为20890个占比21.17%，

上海Python工程师岗位需求量居第二位为12843个占比13.02%，

其次是深圳、杭州、广州等一线城市合计占比16.53%。

从下图可知，Python 相关职位的需求量，依然集中在三大经济圈，特别是在北京、上海、深圳这几个城市。

3、Python就业薪资水涨船高

从职友集最新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。

从市场整体需求来看，Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的，工资水平也是水涨船高。

一张图可以看清现在Python的就业薪资：

以上为Python各方向薪资

因为Python在大数据和人工智能领域的爆发性发展，导致Python方向岗位的薪水在水涨船高，从数据分析来看，月薪在20K-50K不等。

学习Python的程序员，除了能从事Python开发工程师、人工智能工程师、数据分析师、Python自动化测试外，也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展，发展方向较为多元化。

说这么多之后，你会发现，Python的发展前景十分广阔。并且Python是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在很多方面与Python相比也逊色很多！

python为何如此流行

如今，Python 已经成为一种再主流不过的编程语言了。它天生丽质，易于读写，非常实用，从而赢得了广泛的群众基础，被无数程序员热烈追捧。

常言道： “流水的语言，铁打的 Python”，貌似目前它已经“睥睨天下，傲视群雄”了，但你不知道的是，Python 其实并不年轻，它的第一个公开版本发布于1991年，为何这几年 Python 才爆红起来呢？到底它经历了什么？

今天，从6个方面，剖析 Python 为何流行的原因。

Python 又被称作“胶水语言”，胶水这词非常贴切，想象一下，它能非常方便的把 C++ 和 JAVA 粘在一起。虽然 JAVA 能直接调用 C++，但需要通过标准接口，并改变双方的主体程序。而 Python 这种脚本语言，可以在不改变任何程序的情况下，通过外围的数据处理，让 JAVA 和 C++ 实现联动。

Python 和 PHP 是天差地别的， PHP 这种主体目标就是 Web 开发的脚本语言，其实并没有真正的胶合两种其他程序的能力，而 Python 可以通过读取写入 Java 和 C++ 之类的其他程序的输入输出，从而联动程序实现“胶水”的功能。

同时，Python 也是针对一流项目，包含企业级项目的生产型语言，它如此多才多艺，可以被用于任何东西上。你可以通过 Python 构建树莓派的应用，PC 的脚本程序，甚至是服务器的配置管理程序。当然，Python 能做的远不止这些，比你想象的要多多了。

所以使用 Python，真的有无限可能。