2022 年应该学习Python的 7 个理由
信不信由你， Python已成为过去几年编程领域最热门的话题之一，并在当今的大型科技巨头和开发人员中广泛使用。尤其是在几乎所有领域都涉及数据的今天， Python正在为数据挖掘、机器学习和许多其他早期不常见的领域带来光彩。它以其庞大的工具集和使其比当今任何其他语言更流畅的库而闻名。
因此，这些规范使其成为当今市场上最优秀和充满机会的语言之一。根据记录， Python是第二大使用最广泛的语言，其语法的简单性也使非程序员也能快速适应。不仅如此，根据最近的一项调查， Python在全球范围内的受欢迎程度也超过了Java ，有趣的是，今天，如果您正在阅读此博客，那么您可能正在寻找开发领域的职业转变，或者您可能正在听到关于Python。
以下是您应该在 2022 年学习Python的 7 个理由。
1. 更多范围
你知道吗？如今，Netflix、谷歌、Facebook、亚马逊和许多大型科技巨头在过去几年都在使用Python 。这种适应性背后的唯一原因是它能够扩展和适应人工智能、机器学习、数据科学等，这增强了他们扩展业务的内部系统。这在薪资增长和更好的职业机会方面适当地设定了基准。如果你能看到这些数字，它已经超越了当今世界各地的 R、C/C++、 PHP、C#、JavaScript 和Java ，并且为这种语言打开了大门，并将在即将到来的未来。您可能还会发现Python软件开发人员的平均工资水平在4.2 LPA 到 10 LPA 左右。不仅如此，这个数字还在迅速变化，并且在未来还会继续上升。
当世界在混乱和裁员的情况下与 COVID-19 大流行作斗争时， Python就像一根强大的支柱一样崛起，事实上，它是当时高薪和有保障的工作之一。
2. 易于集成
在 2022 年学习Python的这些原因中，看到这一点，你应该不会感到惊讶，这个特性受到有使用它经验的每个人的喜爱。由于Python具有与其他语言集成的适应性，因此也被称为 Glue语言。它可以在Windows、Linux 和 macOS等多个平台上运行，并且可以无缝地用于任何项目，无论是游戏还是数据可视化， Python都能做到。
如果您不知道，它可以通过使用自己的(Plotly.dash) 框架与前端和后端一起使用。这使得它易于采用，也促进了任何项目的成本削减。因此，下一次，当需要在任何项目中切换平台时， Python就是答案，它具有简单定义的语法，在检查可移植性时位居榜首。
3. 广泛的社区支持
既然您正在寻找学习Python的充分理由，那么没有强有力的支持怎么可能呢？好吧，您也在这里得到了这个， Python为其全球的开发人员提供了广泛的社区支持，用户在遇到困难时可以立即获得快速响应。随着需求的增加，活跃用户的数量每天都在急剧增加，为了保持顺畅的流动，需要Python提供的强大社区。如今，谷歌、微软和亚马逊等巨头正在积极为 TensorFlow、PyTorch 等做出贡献。
最近的一项调查表明，今天我们有大约900 万活跃的开发人员，他们定期将Python用于不同的目的，例如数据挖掘、机器学习、自动化等。因此，建立一个强大的社区就像一个骨干一样工作，这样它就可以保持强大.
4. 库和框架的集合
在此期间， Python越开始流行，每年进行和实施的更新和更改就越多。说到图书馆，我们认为没有人能打败它，不知道为什么？好吧，这可能会让您感到惊讶，但是Python库的总数大约有 2,80,000+ ，并且每天都在增加。你知道那是什么意思吗？您可以在这里轻松地创建几乎任何东西，无论是数据可视化还是开发任务，都在Python中。
除此之外，还有一些开发人员经常使用的流行库和框架 不同项目中的Pandas 、 Tensorflow 、 Keras 、 Django 、 Flask 、 Matplotlib、 Seaborn等。
5. 快速学习
当你要学习任何编程语言时，这可能是决定你职业道路的支柱。我们已经讨论了Python及其特性，但事实是，它之所以受欢迎，主要是因为它的简单结构甚至可以处理你的小错误，让你专注于主要逻辑。 Python一直被认为是英语等词汇量最多的语言之一，当涉及到新学习者时，它通过支持大量库、框架、社区支持等来帮助他们。
关于Python的有趣之处在于其迷人的特性、优雅的简单语法，以及探索开发、数据可视化等未发掘领域的能力（尤其是对于初学者）。即使它是如此灵活，以至于人们可以毫不费力地执行跨平台任务。
6. 人工智能、大数据和数据科学友好
尽管Python是使用率很高的编程语言之一，但它也适合在人工智能、大数据和数据科学等技术中使用它的应用。旅程始于NumPy、Pandas 和 SymPy等引人注目的库被引入，因为这些库是获取数字信息和计算并被世界各地的数据科学家积极使用的最佳工具和首选。到目前为止，您可能已经意识到Python是处理大量原始数据的专家，并且为了管理它还有一些库，如Pyspark、Dask等，可以帮助数据科学家处理大数据。
另一方面，人工智能在过去几年一直处于流行趋势，在 pythonML 的帮助下，我们可以轻松地创建人性，以及可以像我们一样解释和交互的属性。 （Keras 库）是此类 AI 实验的完美示例。
7. 交互式 Jupyter Notebook & Pandas
Jupyter 是由 IPython 引入的，它是Python的交互式命令行终端，允许开发人员使用 Web 浏览器与其他数据科学家联系。如果您不知道，在命令行上工作并不是一件容易的事，因此 Jupyter 为Python语言提供了一个简单而强大的接口，并且通过允许在单个文档以及数据可视化。
另一方面，Panda 允许用户创建整洁干净的数据分析，并且可以轻松地从不同的文件扩展名（.CSV、Excel 等）加载数据。它包含大量功能，其中还包括数据操作，因此它非常适合一次性重塑、合并、拆分和聚合数据，这使得它在数据科学家中使用起来更加方便和舒适。