Python幾乎是近幾年最火的一門計算機語言。借著機器學習，尤其是深度學習的興起，Python的發展搭上了快車。那么Python是學什么的？能做什么？如今深度學習領域最常用的兩大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以學會Python幾乎是所有做相關研究的人必備的技術。首先讓我們來看看Python的語言優勢膠水特性。

　　Python的膠水特性

Python相對于其他的語言優勢很多，但是我想說的是它的“膠水”特性。

我們都知道，每一種語言都有其特長，比如C語言的迅速，Java的“一處編譯，多處運行”，R語言廣泛的統計學的包和Julia的計算快速。但是同時每一門語言都為這個特長犧牲了其他的性能。

Python可以作為膠水讓你使用各個語言的特長，我們能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且現在都已經有成熟的包讓我們方便地使用。這些都是Python大行其道的原因。

其實計算機語言中馬太效應是很明顯的，也就是強者越強，弱者越弱。

在前幾年做深度學習研究的人還在用Matlab，是因為之前的很多模型都是用Matlab寫的，并且Matlab可以很方便地做矩陣運算。

但是隨著近幾年Python的包越來越完善，加上Google和Facebook分別發力做出了兩個框架，Matlab終于壽終正寢，不再是人們研究的第一選擇。

其實Python在前幾年一直頂著一個“慢”的名頭，是因為它是個弱類型的語言，在運行的時候需要動態解釋。

這就相當于在運行的時候需要做很多的判斷，速度自然就慢下去了。也就是近幾年通過很多的優化，并且Python社區的發展，人們才慢慢地能夠忍受這種慢，前提還是很多底層代碼是用C來寫的。

所以，一門語言的大行其道并不一定是性能最優的。這就涉及到為什么Python被大家喜愛？

　　Python的突出特性在于它好上手

每一個C語言的初學者，如果想寫出一個界面的話是很難的，所以C語言程序的運行都是在一個黑框框里。但是Python可以很方便地寫出界面，雖然運行速度不一定快。

之前有人用200行代碼寫出了FlappyBird就是Python的優勢的體現。所以隨著代碼更新換代越來越快，而計算資源越來越多，人的操作的便捷性反而是最重要的。

如此一來，Python方才成為寵兒。

Python會不會被替代呢

當然，現在就有人暗戳戳地想用swift來替代它啊，但是語言的更新換代并不一定是一件壞事。雖然程序員需要重新去學習，但是學習成本肯定是越來越低的，而語言肯定是越來越先進的。

如果把計算機語言看成人與機器打交道的手段，我相信，這個手段會越來越有效，也越來越簡單。

以上就是關于Python是學什么的以及能做什么的全部內容，想了解更多關于Python的信息，請繼續關注中培偉業。