眼眸深邃、轮廓分明、身材颀长，活生生的一幅画。
这在监狱民警看来，那么令人不可思议。
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　　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，被誉为“宇宙最好的编程语言”，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，优达菌从6个方面，剖析 Python 一夜爆红的原因。
　　万能的胶水语言
　　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。
　　是什么让 Python 如此特别?
　　因为 Python 简单易用呗，甚至对于在写“Hello World”的开发者来说，也极易上手。
　　此外，正因为 Python 的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了很多选择：Python 可用于系统操作，Web 开发，服务器管理工具，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用 Python 完成项目，甚至利用它成功转行！
　　令人惊讶的是，许多开发人员并没有将 Python 作为最主要的语言，因为它太容易学习了，所以他们选择 Python 作为第二或者第三语言，这或许也是 Python 如此大热的原因之一。
　　这里所说的第一语言并不一定特指程序语言，也可以泛指第一技能。所以在现实世界中，才有懂 Python 的医生，会 Python 的律师，甚至是用 Python 解决育儿问题的全职妈妈。
　　还有，在 Web 开发领域，Django 框架的崛起以及 PHP 的衰退，同样见证着 Python 的成功。最终，Python 开发者的需求和官方支持之间的微妙平衡造就了这场完美风暴。
　　以下是这些年 Python 越来越受欢迎的原因，一起来看看吧。
Python 拥有一个健康积极
且提供强力支持的社区
　　很明显，缺乏文档与支持的程序语言绝对不好用。
　　Python 则恰恰没有这些问题，因为它恰到好处的年纪
　　，所以累积了充足的文档、指南、教程等。另外，Python 开发者社区也是相当活跃的，这意味着任何人在任何需要帮助的时候，他们可以得到及时的支持。
　　无论你是菜鸟码农，还是老司机，你都能通过一个活跃的社区，获得自己想要的支持和帮助，没有人可以掌握一切，无论是初学者或者专家。成熟的开发人员更加懂得，在紧急情况遇到问题的时候，获得的支持通常决定着你的成败。
Python 有很多大企业爸爸的赞助
　　赞助商能帮助程序语言度过漫长的岁月。C# 的背后是微软，Java 有 Sun (现在是 Oracle)，而 PHP 则被 Facebook 选中。Python 背后的爸爸则是Google
　　，于2006年开始使用，并且从此大范围展开于各种平台以及应用程序。它们甚至建立了一个 Python 的社区，提供免费的课程，包括练习项目演讲课件，相关视频等。
　　为什么这很重要？因为像 Google 这样的企业，为了让他们的团队在既有的系统与应用上好好工作的时候，必须提供大量的资源，在 Google 内部，他们创建了大量的指南和教程让自己的团队愉快地使用 Python。
　　为了应援这种语言， Google 可谓是下了功夫， 除了提供持续的文档和支持工具，还为 Python 经常打广告，说 Python 将来会过气的，得先问谷歌爸爸答不答应~
　　另外还有一些业界顶尖的专业公司，比如 SAP，在商业 BI 模块中也大量的使用 Python。Python 已经成为金融圈的高富帅必须掌握的开发语言之一，如果只让你选读一门语言，那么除了 Python，还是 Python。
Python 具备大数据处理能力
　　在企业领域，近年来兴起的大数据以及云计算的应用，同样促使 Python 快速走向成功。Python 是数据科学中最流行的语言之一，它能被用于机器学习以及 AI 系统等各种现代技术中去。
　　正因为 Python 极易将繁琐无序的凌乱数据，转化为可用的结构化数据，这种特性非常有助于大数据的处理，从而使得它们在大数据领域如鱼得水。
Python 拥有惊人数量的库
　　当你正在推进大项目的时候，库可以帮助你节约时间并减少开发周期。Python 拥有极好的可供选择的各种库。比如数据计算中使用到的 NumPy 和 SciPy，以及 Web 开发的 Django。
　　有少数的库具备极高的专业度，比如 scikit-learn 适用于机器学习，而 nltk 适用于自然语言处理。
　　此外，强大的云计算服务(比如 Encoding.com)令 Python 与 C 系列的语言有非常好的兼容性。这意味着有专业的第三方工具为 Python 提供的优秀的跨平台支持，这是一个巨大的优势。
　　Tips：如果你在智能开发领域，你一定知道 Anaconda。环境管理，库管理，各种高大上的功能一应俱全。当然，不仅仅是 Anaconda。只要你用心探索，就会找到心仪的库。
Python 可靠并且高效
　　我相信任何使用过 Python 的开发人员都会认同它的运行速度，可靠性，以及效率。你可以在各种环境下使用或者部署 Python，它只会有可忽略不计的性能损失。
　　再次强调，因为 Python 的多样性，意味着你可以横跨多个领域，绝不仅限于 Web 开发，桌面程序，移动应用，甚至包含硬件开发等。所以你并没有被束缚在单一的平台之上，Python 的经验可用于任何平台。
　　无论你是面向过程，面向对象，或者是函数式编程的爱好者，都可以在 Python找到适合自己的语言范式。什么，这年头还有人写面向过程的代码？是的，比如嵌入式系统，面向过程的设计理念仍大行其道。Python 能让所有人更好的过渡，并直达顶峰。
Python 对新手极其友好
　　对于初学者来说，Python 极其容易。它被认为是最简单方便的语言之一：简化的人性化语法是一方面，快速编写与执行是另一方面。
　　无论如何，对于初学者 Python 都是一门很棒的语言，所以很多年轻的开发者都在开始学习 Python，更重要的是，经验丰富的开发者绝对不会闲着，未来的无限可能等待我们去创造。
　　创造更多的价值意味着赚更多的钱，人生苦短，我用Python，你懂的。
　　原文链接：http://www.kdnuggets.com/-reasons-python-suddenly-super-popular.html
　　译者：吕奇峰
　　编辑：Yuese
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为什么有这么多 Python?
【已翻译100%】
英文原文：
推荐于 5年前 (共 18 段, 翻译完成于 09-28)
参与翻译&(4人)&: ,
Python是出类拔萃的
然而，这是一句非常模棱两可的话。这里的"Python"到底指的是什么？ 是Python的抽象接口吗？是Python的通用实现CPython吗（不要把CPython跟Cython搞混了）？亦或者指的完全是其他的东西呢？可能我另外指的是Jython，或者IronPython，或者是PyPy。也或者转而谈论的又是RPython或者RubyPython（这两者是完全不同的东西）。
上面提到的那些技术经常被提起和引用， 它们的使用目的和场景是完全不一样的（至少，它们的操作方式是完全不一样的）
&翻译得不错哦！
自从我使用Python工作以来，我已经用过了各种各样的.*ython工具了。但是直到最近我才花时间去理解到底它们是干嘛的，它们是怎样工作的，为什么它们是不可或缺的。
在这篇文章里面，我会介绍各种Python的实现，最后以对PyPy的介绍结尾， 因为我个人认为它是Python的未来。
所有的都从理解什么是"Python"开始。
如果你对机器码，虚拟机之类的很熟了，你可以跳过开头，直接从 "即时编译: PyPy和它的未来" 这部分开始看起。
&翻译得不错哦！
Python是解释型的还是编译型的？
这是个Python新人都会迷惑的问题。
首先需要明了的是Python只是一个接口。有一个关于Python应该做什么以及怎么做的具体(就像其他任何接口一样 )，并且对应的有很多具体的实现（也像其他接口一样）。
其次需要知道的是“解释型”和“编译型”是具体实现的特性，而不是接口的特性。
所以，这个问题本身就没有组织好。
Python是解释型还是编译型的？这个问题真的没有组织好。
&翻译得不错哦！
对使用最广泛的实现（CPython:用C实现的，通常简单的说成Python，若你不知道我所说的这些，那很肯能你在使用的就是CPython）而言，这个问题的答案是：解释型，但带有一些编译型特征。CPython把Python源码编译*成字节码，之后再解释这些字节码，执行之。
*注意：这个编译不是通常意义上的编译。通常我们说的编译，是指把高级语言代码转换成机器码。但这里的编译实际上是另一种意义上的编译。(译者，这句话不是很懂，原文是it is a ‘compilation’ of sorts，不知作何解，求教各位读者。)
再详细看下上面的答案吧，这有助于我们理解本文中后面会讲到的几个概念。
&翻译得不错哦！
字节码 vs. 机器码
了解字节码和机器码（或者native code）的区别是很重要的，最好的办法或许是看看例子：
C代码被编译成机器码，将在处理器上直接执行。每一条指令控制CPU工作。
Java代码被编译成字节码，将在Java虚拟机(JVM)这个抽象的计算机上执行。每一条指令由JVM处理，JVM同计算机本身之间交互。
简而言之：机器码快的多，但字节码更易迁移，也更安全。
&翻译得不错哦！
机器码随机器的变化而变化，但字节码在所有的机器上都是一样的。有人可能会认为机器码是对特定环境优化了的。
回到CPython，工具链的执行过程如下：
CPython编译你的Python源代码，生成字节码。
字节码随后在CPython虚拟机上执行。
初学者常常因为看到.pyc文件而假设Python是编译型的。这也有一些合理性：.pyc文件正式之后要解释的字节码文件。所以，你若之前运行过你的Python代码，生成了.pyc文件，再次运行时就要快得多，因为不需要再次编译生成字节码了。
&翻译得不错哦！
可选的虚拟机：Jython，IronPython等
正如我之前所述，Python有很多实现。前面也提到，CPython是最通用的。这是一个用C实现的，被认为是”默认“的实现。
但其他的呢？其中最显赫的之一就是Jython，一个用Java实现的采用了JVM的实现。CPython生成在CPython虚拟机上运行的字节码，而Jython生成在JVM上运行的java字节码(这同编译Java程序生成java字节码的过程是一样的)。
”为啥你要用其他的实现？”，你可能会如此发问。好吧，对开发者而言，不同的实现对不同的技术难题的支持程度不一样。
&翻译得不错哦！
CPython中很容易为你的Python代码写C扩展，因为最终都是由C解释器执行的。另一方面，Jython则使得和其他java程序共同工作很容易：无需其他工作，你就可导入任何Java类，在你的Jython程序中使用其他Java类。（题外话，若你没有认真思考，这一段会很难。此时我们已经在讨论把不同语言的代码混在一起，并编译成同一程序。（ 提出混合Fortran和C代码编程已经有一段时间了。所以，这并不新鲜，但仍然很酷。））
下面是一个例子，一段合法的Jython代码：
[Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (Apple Inc.)] on java1.6.0_51
&&& from java.util import HashSet
&&& s = HashSet(5)
&&& s.add("Foo")
&&& s.add("Bar")
[Foo, Bar]
是另一很流行的Python 实现，完全用C#实现，针对.NET平台。她运行在可以叫做.NET虚拟机的平台上，这是微软的
，同JVM相对应。
&翻译得不错哦！
你可能会说，Jython:Java::IronPython:C#。它们各自运行在相同的虚拟机上，你能从你的IronPython中导入C#的类，从你写的Jython代码中带入Java类，等等
你完全可以不用任何非CPython的实现就能完成你手上的任何工作。但是使用这些技术也是有很多的好处的，大部分取决于你现在所使用的技术栈。 你使用了很多基于JVM的语言？Jython就是为你准备的。使用的都是.NET世界的语言？那么你应该试试IronPython了（或许你已经在用了）
顺便说一下（尽管这不是使用不同的实现的理由），注意Python的各种实现在对待你的Python源码的时候所做的处理方式是完全不一样的。然后这些差异是很小的，由于这些实现都在不停的发展改进中，随着时间的推移，这些差异会慢慢融合和兼容。比如，IronPython默认情况下使用Unicode字符串，但是在2.x版本的CPython中默认是ASCII字符串（如果使用了非ASCII字符串，会抛出一个UnicodeEncodeError错误），但是在3.x版本里面CPythong已经默认支持Unicode字符串了。
&翻译得不错哦！
即时编译: PyPy和它的未来
我们已经有了一个使用C写的Python实现，一个用Java写的，一个用C#写的。接下来就是：用Python写的Python实现（有心人可能会注意这句话有点问题，是个死循环，^_^）
接下来我们看下什么地方容易搞混淆。首先，我们讨论下即时编译器JIT
JIT: 为什么会有这个？它的原理是什么？
大家都知道本地机器码的速度比字节码的速度快很多。那么，如果我们能将一些字节码直接编译成本地机器码再去运行它会怎样呢？我们必须花费一些代价（比如时间）在编译字节码到本地机器码上，如果最终的运行时间更快，那么这个代价就是值得的。这就是JIT编译器的动机，一种混合了解释器和编译器好处的技术。简单来讲，JIT就是想通过编译技术提升脚本解释器系统的速度。
&翻译得不错哦！
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这句话才是标题比较好的翻译吧……
这句话才是标题比较好的翻译吧……赞同，”为什么会有这么多 python 运行环境”
随着语言使用人数增多，不喜欢的人会越来越多！之所以有些语言大家感觉很好，那是因为使用量还不错！所以说没有完美的语言，只有适合的语言！
随着语言使用人数增多，不喜欢的人会越来越多！之所以有些语言大家感觉很好，那是因为使用量还不错！所以说没有完美的语言，只有适合的语言！还是大师的话经典：世界上只有两种语言，到处被人喷的语言，和没有人使用的语言。—— Bjarne Stroustrup
thanks，你的理解应该是接近事实的。已改。
有实验性支持的版本吧.
vim设置py后，缩进？？呵呵，只能说太方便太好用了，tab都不用按了17被浏览1,077分享邀请回答nuitka.net至于效果，还算行吧……不过编译时间够长的就是了。对模块兼容性也有待改进。3添加评论分享收藏感谢收起为什么说Python会成为最流行的编程语言？为什么说Python会成为最流行的编程语言？逗比队5百家号导语我们一直坚信，Python会成为最流行的编程语言。支持我们这个信念的理由有很多：Python简洁、干净、人见人爱、花见花开；数据科学蓬勃发展，推动Python不断向前；庞大的Python社区和强大的第三方库，让Python不所不能......这些都是很好的理由，但是还不够充分。最充分的证明应该是数字化的、能够量化的、且结论明显无需置疑的。什么样的证据能满足这些条件呢？我们想来想去，最合适的证据应该就是关注度指数了。关注的人越多，说明语言越流行，这个论证不是最直接、最无懈可击的么？下面我们就使用百度指数、微信指数来论证Python是最流行的语言！编程语言百度指数首先，我们先看Python的。这些年流行度一直在上升，目前的流行度约为16000。然后我们看最大的竞争对手Java。当前流行度在15000多，与Python相当，这些年的平均值比Python还高。但是从趋势上看，Java只是在维持流行度。而Python的流行度则仍在不断攀升中，可见今年之后，Python将逐渐拉大与Java相比的优势。我们再看看编程语言常青树C。趋势震荡，没有后劲，绝对值也大概在Python和Java的70%左右。其他编程语言大家可以自行查阅百度指数，但是均没有这三门语言流行。编程语言微信指数微信中由于C没有被收录，所以我们只比较Python和Java。可以看出总体趋势差不多，但是Python力压Java一头。结论从数据上可以看出，Python是最流行的编程语言。各位Pythoner以后可以大胆地宣称"Python是最流行的编程语言了"。如若不信，数据说话。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。逗比队5百家号最近更新：简介:有种梦想，叫做：芭比，我要奥特蛋！作者最新文章相关文章