Python 成为最受欢迎的语言靠实力吗？
Python 成为最受欢迎的语言了？原因是什么？Python起源一种shell的脚本语言 ，而现在已经发展成最通用的语言之一了，TIOBE指数的数据显示，Python是目前世界上最受欢迎的编程语言。
对于Python来说时代从未如此美好。TIOBE指数的数据显示，Python是目前世界上最受欢迎的编程语言，过去二十年也一直处于增长趋势。
Python之所以这么受欢迎有很多原因。Python起源一种shell的脚本语言 ，而现在已经发展成最通用的语言之一了。从Web开发到物联网编程再到AI等各个方面都能用到它。另外Python代码非常容易编写和执行，这使Python成为入门编程语言的首选。基本上每个在大学学习编码或者参加编程训练营的人都会学习Python。
**然而Python的鼎盛时期会持续多久？**虽然语言本身没有什么问题，但从某些方面来说，成为“万人迷”感到很惊讶。受到的欢迎程度远超出它所应得的，主要有以下四个原因：
一、Python速度不快
Python最大的缺陷就是用它编写的应用程序运行速度不快。至少，这些应用程序远不及用C或者Java等语言编码的应用程序快。代码可能易于编写和部署，但是我们却牺牲了速度、效率和性能。在这个分秒必争的世界里，Python显然不是一个很好的选择。
二、Python的语法过于僵化
对于编码小白来说，Python如此受欢迎的部分原因是它的语法非常具体，所以写出来的代码非常整洁而且可读性高。对于那些不介意花时间研究Python所有语法规则的人来说，Python很不错。但是如果你只是想快速生成代码，那Python并不是最好的选择。
因此，如果优先考虑灵活性或者动态性，而不是让代码看起来美观且一致，那么Python可能就不是未来最好的语言。
三、Python提供的编程语言有限
易于使用是Python受新手小白喜爱的另一大原因。但是实际上Python没有提供全面的开发体验。学习Python编码的人并没有了解传统软件开发系统的各个方面。
虽然这听起来可能有些苛刻，但是我认为知道如何用Python写代码只不过比知道如何在Bash shell中运行程序更高级一点，而Bash shell根本不算编码。从这个角度来说Python正在创造一代不知道“完整”编程的程序员，他们只知道如何编写解释型代码。
四、没有什么大型的产品是用Python写的
当环顾全球各种项目时，我发现没有任何真正大型、复杂且重要的应用程序或者平台是用Python写的。很多网站使用Python，主要是在后端，可能有数百万小型应用程序是用Python开发的。但是没有基于Python的类似WordPress的东西，没有非常依赖Python的办公生产力套件，当然也没有用Python编码的操作系统，甚至是操作系统的主要部分。
这并不是在谴责Python，只是在强调这样一个事实。如果说Python在未来几十年仍然保持顶级编程语言的地位，那么你会认为现在有人会用它做一些比编写脚本和简单应用程序更有趣的事。然而他们没有，可能也不会。
Python当然有很多用处，但主要用于编写相对简单的脚本和应用程序。所以它并不是编写所有内容的首选语言。
Python近段时间一直涨势迅猛，在各大编程排行榜中崭露头角，得益于它多功能性和简单易上手的特性，让它可以在很多不同的工作中发挥重大作用。
正因如此，目前几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的工作，比如Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等领域均已离不开Python。
特别是在和数据相关的领域，比如数据科学、数据分析、机器学习等领域的首选语言都是Python！
我们可以看到，随着数字经济发展按下“快进键”，擅长Python的大数据人才越来越受企业青睐，不仅招聘需求量大，就业薪资也非常高！
据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速，行业人才需求量达到 250 万 。
此前，BOSS直聘研究院发布的《 2022 年春季就业市场趋势观察》指出，受到 2021 年政策调控的影响，互联网行业的高速扩张开始降温。
2022年春季，互联网行业的招聘规模虽然仍然保持增长，同比增速为 13% ，但处于 2019 年以来的低点，而求职激烈程度则高于往年。
整体上看，核心的技术和产品类岗位仍然保持着较为密集的人才需求，主要的互联网技术方向上人才需求均有增长，而运营和销售类岗位的求职者竞争则明显加剧。
《报告》也指出，从岗位招聘和投递的供求对比来看，互联网核心的技术/测试/运维仍保持着较为密集的人才需求，主要体现在企业对以人工智能、数字孪生为代表的高技术岗位的需求，此类岗位同比保有两位数的高增长，相关从业者仍有较大的择业空间与机会。而产品/运营/策划、销售/商务/售前、客服/审核/售后等岗位的求职竞争随着互联网“降本增效”进一步加剧。
猎聘发布的《2022未来人才就业趋势报告》也指出，大数据排名第四，年薪达到25万多，比2018年同期上涨4.87万。
大数据的处理技术迫在眉睫，近年来各国政府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命，众人纷纷积极研究大数据的相关技术。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动政府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。
可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想象，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”;大数据提供的是些描述性的信息，而创新还是需要人类自己来实现。
根据《数据时代2025》白皮书预测：2025年，全球数据量将达到史无前例的163ZB 。
Kevin Kelly曾经这样预言：“大数据时代，没有人能够成为旁观者，数据将横扫一切。”。
随着大数据的不断普及，未来将会有更多的行业与之相结合，从而创造出更多的就业岗位，无论是比较火的金融、互联网等行业，还是像医疗、教育、城市规划等方面，都将需要大量的大数据人才。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台