PYTHON未来会不会淘汰

具体能不能得看自己学得如何，如果学的很好的话，很容易找到工作。学python的同时一定会接触到其他技术，毕竟光会python这门语言是不够的，要看用它来做什么。比如说用 python做爬虫，就必须接触到html, http等知识。python是现在最火的数据分析工具语言python的进阶的路线是数据清洗，爬虫，数据容器，之后是卷积，线性分析，和机器学习，区块连，金融方面的量化等高端进阶。python是现在需求做多的数据程序工程师的语言。移动互联网的前端红利时代已经过去了。现在需要的是跨界的数据工程师，语言会python就可以了，但是高等数学要学好，对其他行业要有认知，英语要好，能看懂国外社区的内容。扩展资料：Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。参考资料来源：百度百科-Python

Python前景还是很不错的，尤其是我国在大力发展人工智能的情况下，Python的就业岗位也比较多，所以你不用担心。Python的就业方向：① web开发豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python，web开发在国内的发展也非常好，因为Python的web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码就可以搞定，非常简洁；② 数据挖分析Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，\"大数据\"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成；③ 自动化测试Python在自动化测试方面占着一大半天，有丰富的第三方库，满足接口测试、单元测试、web自动化和APP自动化、性能测试......几乎涵盖了所有的测试方面；④ 网络爬虫最早用Python做网络爬虫的是谷歌，Python做爬虫非常容易上手，市场占有率比较大，现在公司基本做爬虫的都是用Python来做的；⑤ 人工智能人工智能的发展潜力和前途就不说了吧，这个都是大家都知道的东西，但是目前的话，人工智能方面的工作对学历要求比较高，但肯定是最具有发展潜力的方向了；⑥ 自动化运维最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择；Python的就业方向这么多，有一个会适合你的！

Python（英语发音：/paθn/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。Python优点简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。在精通C的前提下，学会应用python 很有好处；可你要是只会python 而对C一无所知，那当真没多大用处。要知道，python的应用需要安装python 平台，而python 平台的扩展模块几乎都是用C来实现的…………因为python 比较容易，如果是刚接触编程，可以通过python 来入门，以后在学C等等，可这样就算你会python 后，学C还是有难度。如果你先学会C，那再学python 就是信手拈来般简单。

Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。杭州Python开发学习怎么样，前景好不好？我们从Python的特性说起吧！第一，更高的工作效率这两年Python在业内大火的原因除了云计算帮Python带来的热潮之外，更多的是本身的特性。目前互联网创业热情高涨，创业者和投资者都希望投资回报周期快。因此，一门开发效率极高的语言就此进入开发者眼帘，众多创业公司首选Python做为开发语言，催生了Python在国内大热的现象。第二，更快的运行速度显然，Python并不是一门快语言，这也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断提高Python的运行速度，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言。相信再过一段时间，Python的运行速度将不再是问题。另外，由于近些CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量。第三，更强的使用功能这是导致Python大火的另一个主要原因之一，Python的标准库和第三方库强大到你无法想象，无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持，以下仅举几个例子：WEB开发——最火的Python web框架Django,支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines；网络编程——支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单等等。

不会被取代，简单的说，Python是通用语言，什么都能做，而matlab擅长计算。Python相比于Matlab的最大优势是： Python是一门通用编程语言，实现科学计算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的库和Package而已，除此之外Python还有用于各种用途的库和包，比如用于GUI的PyQt和wxPython，用于Web的Django和FlaskMatlab相比于Python最大的优势是： 它专门就是给数值计算开发的，在数值计算这个领域库最多、用的人最多、出的书最多如果你做策略研究，做数据分析，两者功能上差不多，但是应该选择matlab ，因为：如果你还要做网络爬虫，数据清洗等偏IT的工作，那么Python更优。MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。随着MATLAB工具箱的不断添加和完善，M语言也逐渐成为工程界的准通用标准语言，官网称：MATLAB - The Language Of Technical Computing。大学理工科专业一般都开设了或选修或必修的MATLAB相关课程。很多新出版的教材，计算机辅助教学的工具软件开始选用MATLAB。MATLAB以其简洁易学的语法、友好的界面和完善的文档系统逐渐深入人心并将继续扩大它的控制领地。然而，MATLAB也有着很大的局限性。首先，是价格。作为一款商业软件，获得正版授权，价格不菲。就说最便宜的学生版，核心组件单个授权要花99刀，想使用额外工具箱，则是每个工具箱29刀。 正如你能想到的，商业版本更贵。其次，是版权。mathworks论坛活跃着很多用户，也有很多有价值的代码，但是，版权归mathworks公司，要想使用必须获得它的授权。再次，是语言完善性。MATLAB进行数学计算的表现无可置疑，但是实际的科学计算还有文件操作、界面设计等。MATLAB在这些领域功能较弱或者很麻烦。应该可以说，MATLAB不是一种完善的语言。还有：学术界大量使用matlab做仿真，做研究的话容易找到代码参考；语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；有simulink。有人说simulink没什么用，其实还是挺有用的，比如通信建模，另外simulink可以生产DSP或者FPGA代码，有的时候很有用。首先， Python完全免费 ，绝大多数科学计算相关扩展库也都是免费的，大多也都是是开源的，所以金钱问题完全不用考虑。版权问题也基本不用考虑，众多的实例程序可以让你拿去就用。（有时候也需要考虑，因为有些授权，如GPL授权，具有“传染性”）。考虑控制版权更严格的诸如美国之类的国家，有着众多的研究人员和大学生使用Python，并有很多网络提供了交流平台，在这个平台可以获得更多的交流学习机会。其次， Python是一门更易学更严谨的面向对象的程序设计语言 。作为通用程序设计语言的Python，有更为严格清晰的语法，可以轻易完成界面、文件、封装等高阶需求。最后，不得不提的就是性能。MATLAB作为科学计算工具，经过了近乎苛刻的优化，Python呢？实话说，纯Python的速度确实不怎么地，但是使用Python的科学计算扩展库numpy、scipy等之后，速度和MATLAB不相上下。再次大的优势： 开源 。你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。第三方生态，Matlab不如Python。 比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。python作为一种通用编程语言，可以做做Web，搞个爬虫，编个脚本，写个小工具用途很广泛。大部分数据分析、图像处理、数字信号处理、数据可视化已经完全可以脱离matlab。特别是企业用户，已经不像以前高度依赖matlab。matlab内核效率不高、执行效率低仿真速度慢。python结合CUDA可以并行处理来加速仿真。更不要说最近正火的AI领域更没matlab什么事了不要吹matlab了。Python是通用语言，matlab是个收费工具箱。我承认matlab simulink一类的工具箱很强大。但学matlab是没前途的，因为要收费，没什么公司会用最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！可是难道现在Python语言真的有这么好的就业前景吗？首先我来给大家介绍一下Python学完以后能做什么。一、人工智能Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。二、大数据我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。image大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784-758-214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节**三、网络爬虫工程师网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。四、Python Web全栈工程师全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python Web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python Web全栈工程师。五、Python自动化运维运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦。六、Python自动化测试Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！七、3D 游戏 开发Python有很好的3D渲染库和 游戏 开发框架，有很多实用Python开发的 游戏 ，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。对于想要进军 游戏 行业的同学们，Python也是一个不错的选择。八、业务技术架构评估和优化代码本身的优劣足以影响到访问效率的高低，而这种影响是很难通过后天的集群和服务器的优化而有所改善的。而具备开发能力，可以使评估技术架构是否合理，哪些地方可以做出调整，具备开发和架构设计及调优能力可是成为一个出色架构师的必须能力。会，毫无疑问的告诉你，python+numpy+matplotlib就足以替代，更不说还有其他各种包我觉得至少在国内，matlab逐渐被python替代是大势所趋。原因如下：1）matlab是美国mathworks公司推出的商用工具，重点在“美国公司”。自从前中兴、华为先后被美国坑害之后，国内这些高 科技 公司谁还敢把命压在美国公司身上，天知道哪天就被无缘故的禁了。有python可用，当然是逐渐替代。2）matlab是商用软件，lisense费用n贵，并且mathworks公司在软件中留了不少后门，上报使用者信息，正规公司用正版用的心痛，用盗版又用得心惊肉跳，那既然有免费的python，何乐而不为呢，哪怕功能弱一点，但是要相信社区的力量是无穷的，很快就能补上来。Matlab和python完全不在一个水平线上的产品，matlab是一个面向算法本身，面向仿真本身的产品，如果非说运行效率，这个要看是谁写的程序了。matlab之所以收费在于它的运行库的更新。比如及时的5G Nr库的更新，这东西要是自己用python写不是不能写，只是时间，完整性，运行效率这些很难保证，毕竟matlab背后是一个强大的科学家团队的来负责算法，一个强大的工程师团队来完成实现，最后给到用手里的是一个简单易用的function.而用户做的是算法仿真，自己算法实现。大家都做了自己最擅长的事。应该不会，许多专业的仿真是Python做不了的。矩阵思维，矩阵可视化，语法的简洁性，这都是python欠缺的。Matlab更专注于算法研究和仿真。Python是个大杂烩。个人感觉Matlab更适合算法细节调试。还有就是Simulink在不少领域暂时还不能被完全取代。

目前看来，Python在编程领域的影响力和使用率都非常高，并且它有着强大的生态系统和支持社区。Python在短期内不太可能被淘汰。技术的发展是不可预测的，未来可能出现新的编程语言或技术，它们可能具有更高的效率、更强大的功能或更适合特定领域的需求。如果出现这样的情况，Python可能会逐渐失去一部分的市场份额。Python拥有简单易学的语法、广泛的应用领域以及丰富的第三方库等优势，这些特点使得它在科学计算、数据分析、人工智能等领域有着广泛的应用。即使Python在某些领域被其他语言所替代，它仍然会保持一定的市场份额，并且在特定领域仍然是首选语言。Python也在不断发展和改进，Python的核心团队和全球开源社区致力于为Python增加新特性和改进性能。这些努力可以确保Python在未来保持竞争力，并继续被广泛使用。尽管未来无法预测，但可以预见的是，Python在短期内不太可能被淘汰，并且在特定领域仍然具有很高的价值和应用前景。