Python风靡全宇宙，首要原因竟是它？

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为了揭开这个谜团，我们就不得不提一下一位大年夜佬了，他就是Travis Oliphant。追溯到2006年。当时，Travis Oliphant照样BYU的助理传授，他仍未创办Anaconda（注：Anaconda是一个完全以Python为基本的，今朝最成功的贸易数据科学平台之一）。一年前，他参考科学计算库Numeric开辟了NumPy。他后来竽暌怪成为SciPy的开创人并兼任了PSF的主管。

众所周知，Python是今朝应用最广泛且用户增长最快的编程说话。优雅简洁的语法、强大年夜的第三方库支撑等都是Python可以或许风靡各行各业的原因。然而，你或许不知道，Python可以或许实现用户飞速增长，背后其实另有玄机。

就让我们参军年来大年夜数据的鼓起说起，为你娓娓道来Python火爆的┞锋正原因。

愁闷的大年夜数据法度榜样员

跟着大年夜数据的崛起，大年夜多半行业发明本身进入了一种惊恐状况：他们花费了大年夜量的时光和金钱来建立他们的大年夜数据渠道，然则他们的投资回报率却很低。在毫无喘气机话?胶争中，固然可以或许挖取到日益增长的数据，但大年夜多半公司并没有一个明白的筹划来处理他们挖取到的数据。当时，几乎每小我都认为，有了大年夜量的数据存储，后面的分析就会变得更简单，数据的营业价值也会变得显而易见。这在今天听起来可能很愚蠢，但大年夜多半人依旧认为，只要获取到足够的数据，数据背后的规律和信息就会主动浮现。

被时代呼唤的“数据科学家”

随后，业界几乎同时觉悟，他们欲望获得的各类卓越远见和欲望答复的问题都须要严格的数学分析和验证。 SQL萌芽能让你知道数据最明显的模式和趋势，但要想获取数据中最为有效的信息，你须要的其实是完全不合的另一套技巧——一套稳定扎根于数学和应用数学的技能。而具备这种技巧的人才似乎只存在于学术比赛。此外，负责分析这些宏大年夜数据集的人不仅须要异常强大年夜的数学背景，还须要可以或许编写软件。这也不难解释为什么“数据科学家”这一职位频繁涌如今雇用网站上了。

Ruby与Python的“Web开辟说话之争”

PEP 3118(https://www.python.org/dev/peps/pep-3118/) 提交，被承认，实施。

解密：Python风靡全宇宙，重要原因竟是它？

很多人认为，Python和Ruby的机能都很类似，最终只会有一种说话可以或许博得“web开辟说话之战”。但实际上，Ruby的风行度与Rails密切相干，而Django只代表了一个已经很活泼的Python生态体系的一小部分。事实也证实，“Web开辟说话之战”的重要性远低于人们的预期。即便大年夜很独裁面来讲，Ruby都凭借Rails博得了这场争战，但这涓滴不影响Python成为当今最受迎接的说话。这到底是为什么呢？

Oliphant的大年夜手笔

在2006年，他与Carl Banks一路提交了PEP 3118，这是Python的“缓冲区协定”的修订版。这为Python的鼓起埋下了重要伏笔。

Python的缓冲协定：Python风靡全球的重要原因

缓冲器协定是（并且仍然是）一个极初级其余API，被其他库用来直接把持内存缓冲区。这些是由说冥器创建和应用的缓冲器，用于存储持续存储器中某些类型的数据（最初，主如果“类似数组的”数据类型和大年夜小都被提前给出的数据构造）。

供给如许一个API的重要念头是：清除在只攫取时复制数据的须要性，澄清缓冲区的所有权转移语意，并将数据存储在持续的存储器中（即使在多维数据构造的情况下），个中攫取拜访速度异常快。那些将应用该API的“其他库”一般都是用C写的，并且对机能十分敏感。这一新协定意味着，如不雅我创建了一个NumPy的int数组，其他库可以直接拜访底层内存缓冲区，而不是借居拜访或者在应用该数据之前复制该数据。

如今问题来了：什么类型的法度榜样员会大年夜快速、零拷贝的大年夜量数据获取中受益呢？

我们再往回讲讲，在大年夜数据还没有真正风靡之前，Ruby和Python曾在成为最受迎接的“web开辟说话”上产生过激烈的┞幅战。两者都异常合适开辟Web应用法度榜样。 Ruby的受迎接程度与Rails框架密切相干。在那个年代，大年夜多半自称为“Ruby法度榜样员”其实更应当称本身为 “Rails法度榜样员”。而Python在学术界和少数不合行业已经相当完美。在Python中，与Rails最邻近的是Django，Django尽管在Rails之前宣布，但它的受迎接程度似乎远远落后于Rails。

当然是数据科学家了！

让我们们来梳理一下事宜的成长过程：

Oliphant和Banks提出了Python的缓冲协定的修订，以简化对刚开端的NumPy项目工作所驱动的某些数据构造的底层内存的直接拜访。
受益于PEP 3118的实现，Python已悄然成为一个异常吸惹人的编译说话。在此基本上，就有了很多基于C说话扩大的数字计算库被开辟出来（注：C说话扩大可以很便捷地实现数据共享和操作。）
Python和Ruby在收集上一决雌雄，大年夜多半人认为“Web开辟说话之战”必有分晓。
跟着磁存储设备价格暴跌，存储大年夜量数据以供日后分析变得可行（因为数据已经变得很便宜，最好是先把数据保存起来，甚至都不须要去推敲具体要分析什么。）
对新一代法度榜样员的需求产生变更：具有统计学背景，最好还得有应用数学背景的，且先前有过一些编程经验的法度榜样员开端被哄抢——数据科学家的时代光降了！
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