很久没有挖一个坑转身离去之后，坑边的群众久久驻足不愿离去，不停的冲着黑漆漆的坑底喊话「啥时回来啊~~」。行走江湖，讲究一个信字。python这一篇，来了。
我和 python
我接触 python并不算早，第一次使用 python写生产系统的程序是2004年，那时候我已经有了几年的编程经验。当然了，现在这年头说早晚都不合适，昨天我说2000年就开始使用 vim编程了，有小伙伴回复，那年我才12，这……多少有点尴尬。
早期用 python主要写一些服务器端的工具，后来也写后端服务，再后来还写过内容抓取、数据分析和 alfred的插件等一系列杂七杂八的东西，简单的工具用 shell写，复杂的和庞大的用 c或java实现，中间的三不管地带，用 python就好，每次都不会让你失望。2005到2006年那段时间我参加了一个类似 corba的分布式应用系统的开发，与国外的程序员合作，写了大量的 python代码。
python有什么好处？功能强大，使用简单，语言唯一性的特征明显（唯一性的意思就是你不能用十八种写法实现一个功能），而且具备海量的第三方库……python程序员最爱说的一句话是：人生苦短，我用 python（也是 python之父的名言）。这句话与「php是世界上最好的编程语言」一样并世无双，可谓「倚天不出，谁与争锋」。
python支持交互式编程、面向对象编程、函数式编程、面向切面编程、当然还有元编程。目前这门编程语言在兵器谱的排名是第四，前三位分别是java、c和c++。江湖上人称四哥的，就是 python。
python起源
python之父是guidovan rossum，荷兰人。每个编程语言的作者都是一个技术传奇，guido也不例外。他1982年从阿姆斯特丹大学毕业，获得了数学和计算机两个硕士学位，最爱做的事情就是编写代码。那个时代，流行的语言是汇编、c、fortran等，这些语言要求编程者对计算机的运行机制有精确的了解，以充分利用硬件资源达成自己的目标，因为硬件资源实在是太匮乏和宝贵了，程序员们需要榨干计算机硬件的每一滴血和汗才能完成任务。
这给 guido带来很多困惑，用 c实现个功能吧，完成度没有问题，但是需要耗费大量时间。用 shell吧，面对复杂问题又束手无策。shell是unix/linux下的脚本语言，也叫胶水语言，它可以把系统的各种功能通过管道（比如：find . -name “*.java” | xargs grep chjq）的方式连接起来实现系统运维、定时任务、文件处理、程序安装卸载等工作，但是处理复杂的数值运算或系统调用就很麻烦。这时候需求就来了，guido希望一门语言既能像 c语言一样能够全面掌控计算机的资源，也能像 shell一样使用简单，还具备交互性编程能力，轻轻松松编写一些小的工具包。
普通人 ——比如我 ——有了这种需求就会对自己说，再等等，也许隔壁冯老师会做出来呢。冯老师的想法就更简朴了，我又不写代码，关我什么事。幸好 guido没这么想，guido对自己说的是，放着我来！
1989年的冬天，guido为了度过一个有意义的圣诞节，或者为了打发一个无聊的假期，开始编写 python语言的编译器和解释器，灵感来自教学语言 abc（你不知道还有这种语言吧）。为什么叫 python？因为 guido很喜欢bbc电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团（monty python’s flying circus）。abc则是由 guido参加设计的一种教学语言。guido一直认为 abc这种语言非常优美和强大，是专门为非「专业程序员」设计的。但是 abc语言并没有成功，究其原因，guido认为是非开放造成的。guido决心在 python中避免这一错误，这一次他成功了。
1991年，第一个 python版本诞生，编译器是 c语言实现的，python语言可以非常方便的调用 c语言实现的库（这一点太重要了）。从一问世，python就是一个动态语言，面向对象编程的语言，具备类、函数、异常处理、列表（list）、词典（dict）、元组等数据类型。
python的语法同时受到了 c和 abc语言的影响，比如采用 def来定义函数，比如等号赋值，比如强制缩进。如果你是个 c或 java程序员，习惯了用大括号来划分程序域 ——其实大部分语言都是这么做的 ——看到 python是用缩进来搞定这件事，你马上会觉得「holy shit」，其实这种做法来自 abc，guido的想法是，如果「常识」上确立的东西，没有必要过度纠结。当然，这种常识是 guido的常识，至于其他人，你们会习惯的。
事实也是如此， python吸引了大量的程序员，他们开始协同改进这门语言，python开始了改变世界的征程。
2000年10月16日 python 2.0发布，这次增加了实现完整的垃圾回收，并且支持 unicode编码。guido在开发的过程中一直遵循了开放的原则，社区协作的模式从最初的邮件列表改为开源的方式，python吸收了大量开发者和编程语言的特点，比如，python中的正则表达参考了 perl，而内置函数 lambda，map，reduce，filter等则参考了lisp，无数优秀的程序员为 python添砖加瓦，python搞不定的，没关系，我们用 c实现，于是 python有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。另外，函数在 python中是一等公民，所以 python同时也是一种函数式编程语言。
python稳步发展，成为了一代老牌编程语言。
python的应用
每个编程语言都有自己的hello world，python最为简单。如果你有台mac电脑，python的 sdk是默认安装的。打开终端，输入 python进入 python shell的交互界面，然后键入
>>> print “hello world”
程序写完了。python这么简单，是不是一门玩具语言呢？当然不是。nasa的火箭发射仪表盘系统使用了 python的 tkinter ——支持实时响应的 gui库。nasa的太阳物理学分词库 sunpy也是基于 python写的。youtube基于开发速度的考虑，大部分代码是 python实现的，youtube的流量有多大，老百姓不知道，程序员应该知道。google、dropbox更是大量采用 python语言（guido工作过的两个地方）。国内的豆瓣、知乎也是 python的重度使用者。
虽然 python已经被广泛使用了，但前几年它在兵器谱上总是排 8-12的位置。最近两年事情开始发生变化，去年 python开始迅速攀升至第五名，今年更进一步，排名第四。为什么会发生这种变化呢？并不是 python增加了什么了不得的特性，而是人工智能和机器学习的时代来临了。
ai时代的 python
我来做一个不负责任的判断，python将成为大数据、ai和机器学习时代的第一编程语言。可以想象这样一个场景，python和 java、go、c、c#、ruby、php……坐在圆桌前开会，python抱着头后仰在 herman miller工程椅上，慵懒的对其他编程语言说：
对不起，我不是针对你，我是说，所有在座的各位，都只能挣第二。
当然了，这个语言范畴是限定在大数据、ai和机器学习领域。但是，如果这个领域在未来的应用足够广泛，那 python直接灭掉java当大哥也不是不可能的。
python性能这么差，对多核并发编程支持的也不好，并且长期分裂成了 python 2和 python 3两个阵营，给开发者带来了诸多不便和麻烦，为什么能后来者居上呢？
因为 python遵循了现代的木桶原理。
python的木桶原理
我在自己的小密圈（目前已经涨价到128元，因为贵即是好）提了一个问题：为什么很多数据分析和机器学习的框架都会选用 python做主要的开发或首选支持的语言呢？
一位女程序员颖儿的回答最靠谱：免费，简洁，生态好，库丰富，操心少；之前刷机器学习的题，用 c#写了一坨儿。结果人家引个 scipy库，三行代码搞定。
scipy是一个数值计算库，numpy是 python另一个开源的数值计算扩展库，pandas是基于 numpy的数据分析工具，matplotlib是图形绘制库，最近火热的 scikit-learn则是开源的机器学习框架。这些库对于 python来说就三个字：「随便用」。长此以往，围绕 python语言构建出来的生态库让其他语言望尘莫及，尤其是在科学计算、数据分析和机器学习领域。
以前我们说「木桶原理」是讲一只水桶能装多少水取决于它最短的那块木板，所以我们应该去思考和补齐自己的短板，才能成事。到了现代，知识爆炸信息拥堵，没人有时间去补齐短板，能够让自己的长板足够长就不错了。短板怎么办，找别人来补齐啊。能协作的组织和人才是最有生命力的。
python也是一样。自诞生以来，一直保持了简单、开放、语言工业化，具备良好的封装、组合、嵌入能力，开发效率惊人。python把这些方面做到极致，其他的事情，留给别人去干嘛。
你们不是觉得 python慢么，自然有人给开发出 pypy、cython、jython、numba这样的编译器工具来提高 python的效率。要进行科学计算、大数据分析，好了，scipy、pandas诞生了，要机器学习，scikit-learn、theano、pylearn2等机器学习库开发出来了。python调用这些用 c或者fortran开发出来的库比原生语言调用还方便，你说大家能不用 python么？
每当新事物来临的时候，总有很多专家里手对新手们竖起一道高墙，比如机器学习总被放到学术研究和 cs科班出身这堵墙的后面，让人望而生畏。其实，机器学习这个领域，同样是个金字塔，这些专家和博士以及人工智能算法的创造者们，属于塔尖的极少数人，他们发现原理，实现算法，引领潮流，突破极限，然后呢？基于这些算法和原理开发应用和使用应用的，是广大的程序员和人民群众，他们可能没有那么高深的数学知识，不知道 regression和 decision tree算法，不了解散步矩阵……那我们可以用 python调包啊，只要那些包足够成熟就好了。
也许未来每个人与机器沟通的每一句话，就是唤起了一段 python代码呢？
python的分裂
python 2和 python 3已经长期共存了数年之久，原因很复杂，对于这个话题，足够写另一篇文章了。目前官方表示对 2的支持到2020年，但 2的生态库远远大于 3，这就让人很纠结。
前几天有私信小编要python的学习资料，小编整理了一些有深度的python教程和参考资料，从入门到高级的都有，文件已经打包好了，正在学习python的同学可以下载学习学习。文件下载方式：添加weixin括号内（cnsk26）即可下载。首先把代码撸起来！首先把代码撸起来！首先把代码撸起来！重要的事说三遍，哈哈。“编程是门手艺活”。什么意思？得练啊。