人生苦短，我用Python。Python的功能方面有多强，IT圈的这句话就表明了所有。

Python语言本身简洁，优美，功能超级强大。语法非常接近英语，去掉了传统的C++/Java使用大括号来区分一个方法体或者类的形式，而是采用强制缩进来表示一个方法或者类。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。风格统一，而且内置了很多高效的库，打个比方，同样一项工作C语言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行。而且从桌面应用，web开发,自动化测试运维，爬虫，人工智能，大数据处理都能做。

还有跨平台的特性。类似很多流行编程语言Java、C++、C都能跨平台而且开源，Python也是如此，由于它是开源的，所以也支持可移植性。你可以随处运行Python，换句话说你在window上写的代码，可以很方便的再linux、mac上运行。而且Python是有很多有名的大公司在用。非常有名的有Google，facebook，Yahoo，YueTube，还有美国宇航局NASA，像著名的开源云计算平台openstack也是用python写的，还有豆瓣也是用python写的。

国内

国内的情况我想大家都比较了解，这里就不多赘述了，先看一下词条搜索热度，结果就显而易见了

当然这其中最主要的原因是Python高薪岗的需求量与日俱增

如果对Python编程、网络爬虫、机器学习、数据挖掘、web开发、人工智能、面试经验交流。感兴趣可以519970686，群内会有不定期的发放免费的资料链接，这些资料都是从各个技术网站搜集、整理出来的，如果你有好的学习资料可以私聊发我，我会注明出处之后分享给大家。

全球

深入探讨富裕国家（世界银行定义为高收入国家）倾向于访问与世界其他地区不同的技术。我们看到的最大的差异在于Python的编程语言。当我们专注于高收入国家时，Python的增长甚至超过了像Stack Overflow Trends这样的工具，或考虑到全球软件开发的其他排名。

全球方面讨论的所有数字都是针对高收入国家的 ; 它们通常代表美国，英国，德国，加拿大和其他这样的国家的趋势，其组合占Stack Overflow流量的64％。许多其他国家，如印度，巴西，俄罗斯和中国，也为全球软件开发生态系统做出了巨大的贡献。

我们有关于Stack Overflow问题视图的数据可以追溯到2011年底，在这段时间内，我们可以考虑Python相对于其他五种主要编程语言的增长。（请注意，因此比Trends工具缩短时间范围，可追溯到2008年）。这些目前是高收入国家十大访问堆栈溢出标签中的六个; 我们没有包括的四个是CSS，HTML，Android和JQuery。

2017年6月是Python是高收入国家Stack Overflow访问量最大的第一个月。这包括在美国和英国以外访问量最大的标签，以及几乎所有其他高收入国家（除Java或JavaScript之外）的前两名。这是特别令人印象深刻的，因为在2012年，其访问次数少于其他5种语言，当时增长了2.5倍。

部分原因是因为Java的流量的季节性。由于本科课程的教学很重要，夏季，Java流量在秋季和秋季都会上升。到年底，它会再次赶上Python吗？我们可以尝试使用“STL”模型预测未来两年的增长，该模型将增长与季节趋势相结合，以预测未来价值。

根据这个模式，Python可能会在秋天保持领先地位或被Java覆盖（它大致在模型预测的变化范围之内），但在2018年，成为最受欢迎的标签显然正在进行中。STL还建议与过去两年一样，JavaScript和Java在高收入国家之间的流量将保持相似水平。

什么标签增长最快的整体？

以上只看过六个最受欢迎的编程语言。目前在高收入国家中增长最快的其他显着技术还有哪些？

我们以2017年至2016年交通量的比例来定义增长率。在这种分析中，我们决定仅考虑编程语言（如Java和Python）和平台（如iOS，Android，Windows和Linux），而不是像Angular或像TensorFlow这样的框架（尽管其中许多显示了显着的增长在未来的岗位审查）。

由于在这个漫画中描述的定义“增长最快”的挑战，我们将增长与平均差异总体平均值进行比较。

随着年增长率达到27％，Python独树一帜，规模庞大，增长迅速 ; 显示类似增长的第二大标签是R.我们看到，大多数其他大型标签的流量在高收入国家中保持稳定，访问Android，iOS和PHP则略有下降。我们以前在Flash上发现了一些像Objective-C，Perl和Ruby这样收缩的标签。我们还可以注意到，在功能编程语言中，Scala是最大和不断增长的，而F＃和Clojure较小并且缩小，Haskell之间保持稳定。

上图中有一个重要的遗漏：去年，类型脚本问题的流量增长了惊人的142％，足够让我们离开，避免压倒其余的规模。您还可以看到，其他一些较小的语言的增长速度与Python（例如R，Go和Rust）类似或更快，而且还有许多标签，如Swift和Scala，这些标签也显示出惊人的增长。与Python相比，他们的流量如何与时间相比？

像R和Swift这样的语言的发展确实令人印象深刻，而TypeScript在更短的时间内显示出特别快速的扩张。许多这些较小的语言从几乎没有问题的流量增长到成为软件生态系统中显着的存在。但是如图所示，当标签开始相对较小时，显示出快速增长更容易。

请注意，我们并不是说这些语言与“Python”竞争。相反，我们正在解释为什么我们会在另一个类别中对待他们的成长; 这些都是较低流量的标签。Python是一个不寻常的例子，既是Stack Overflow中最受欢迎的标签之一，也是增长最快的之一。（顺便说一句，它也在加速！自2013年以来，每年的增长速度都会更快）。

世界其他地区

到目前为止，在这篇文章中，我们一直在分析高收入国家的趋势。在印度，巴西，俄罗斯和中国等国家，Python在世界其他地区的增长情况如何？

确实如此。

高收入国家之外Python 仍然是增长最快的主要编程语言; 它只是从较低的水平开始，两年后才开始增长（2014年而不是2012年）。事实上，在非高收入国家的Python去年同期相比，同比增速略有高比在高收入国家。我们不在这里考察，而另一种使用与国内生产总值正相关的语言 R 也在增长。