1.2 Python的应用场合
现在，全世界有600多种编程语言，但流行的编程语言也就20多种。如果你听说过TIOBE排行榜，就能知道编程语言的大致流行程度。图1-1是2002－2018年常用的10种编程语言的变化图。
图1-1 TIOBE排行榜
2015年和2016年，Python基本处于第5位，市场占有率次于Java、C、C++和C#，从2017年开始，Python借着人工智能的东风，热度一路水涨船高，目前已经排到第3位，有些排名机构甚至将其排为第1位。Python是一门比较注重效率的语言，不复杂，读和写都非常方便，所以才有“人生苦短，我用Python”这样的调侃。云计算和大数据方面对Python人才的需求也在持续增加。当前比较火热的区块链就大量使用Python做具体实现。
Python在云计算方面的用途很大，比如云计算中IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）层的很多软件都大量使用Python，云计算的其他服务都建立在IaaS服务的基础上。
下面这些使用比较广泛的软件就大量使用Python。
（1）Google深度学习框架TensorFlow全由Python实现。
（2）深度学习框架Caffe由Python实现。
（3）开源神经网络库Keras。
（4）开源云计算技术（OpenStack）。
（5）Amazon s3命令行管理工具（s3cmd）。
（6）深度学习框架PyTorch。
在大数据领域，Python的使用也越来越广泛。Python在数据处理方面有如下优势：
（1）异常快捷的开发速度，代码非常少。
（2）丰富的数据处理包，无论是正则，还是HTML解析、XML解析，用起来都非常方便。
（3）内部类型使用成本很低，不需要许多额外操作（Java、C++用一个Map都很费劲）。
（4）公司中大量数据处理工作不需要面对非常大的数据。
（5）巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（如Hadoop）。Python虽然小众，但是有处理大数据的框架。一些框架也支持Python。
（6）编码问题处理起来非常方便。
除了在人工智能、区块链、云计算和大数据领域的应用外，很多网站也是用Python开发的，很多大公司（如Google、Yahoo以及NASA）都大量使用Python。
我们熟知的AlphaGo就是Google用TensorFlow实现的，Facebook也是扎克伯格用Python开发出来的，后来的Twitter也是用Python写的，实际上Python是国外很多大公司（如Google）使用的主要语言。
图1-2 Python的定位
“龟叔”给Python的定位如图1-2所示，为“优雅”“明确”“简单”。Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python不但容易入门，而且将来深入下去可以编写非常复杂的程序。
Python的哲学就是简单、优雅、明确，尽量写容易看明白的代码，尽量将代码写得更少。
Python是一个简单、解释型、交互式、可移植、面向对象的超高级语言，这是对Python语言的简单描述。
Python有一个交互式的开发环境，Python的解释运行大大节省了每次编译的时间。Python语法简单，内置几种高级数据结构（如字典、列表等），使用起来特别简单。Python具有大部分面向对象语言的特征，可完全进行面向对象编程。Python可以在MS-DOS、Windows、Windows NT、Linux、Solaris、Amiga、BeOS、OS/2、VMS、QNX等多种操作系统上运行。