如今，Python已经成为一种再主流不过的编程语言了。它天生丽质，易于读写，非常实用，从而赢得了广泛的群众基础，被誉为“宇宙最好的编程语言”，被无数程序员热烈追捧。
常言道：“流水的语言，铁打的Python”，貌似目前它已经“睥睨天下，傲视群雄”了，但你不知道的是，Python其实并不年轻，它的第一个公开版本发布于年，为何这几年Python才爆红起来呢？到底它经历了什么？
万能的胶水语言
Python又被称作“胶水语言”，胶水这词非常贴切，想象一下，它能非常方便的把C++和JAVA粘在一起。虽然JAVA能直接调用C++，但需要通过标准接口，并改变双方的主体程序。而Python这种脚本语言，可以在不改变任何程序的情况下，通过外围的数据处理，让JAVA和C++实现联动。
Python和PHP是天差地别的，PHP这种主体目标就是Web开发的脚本语言，其实并没有真正的胶合两种其他程序的能力，而Python可以通过读取写入Java和C++之类的其他程序的输入输出，从而联动程序实现“胶水”的功能。
同时，Python也是针对一流项目，包含企业级项目的生产型语言，它如此多才多艺，可以被用于任何东西上。你可以通过Python构建树莓派的应用，PC的脚本程序，甚至是服务器的配置管理程序。当然，Python能做的远不止这些，比你想象的要多多了。
所以使用Python，真的有无限可能。
是什么让Python如此特别?
因为Python简单易用呗，甚至对于在写“HelloWorld”的开发者来说，也极易上手。
此外，正因为Python的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了很多选择：Python可用于系统操作，Web开发，服务器管理工具，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用Python完成项目，甚至利用它成功转行！
令人惊讶的是，许多开发人员并没有将Python作为最主要的语言，因为它太容易学习了，所以他们选择Python作为第二或者第三语言，这或许也是Python如此大热的原因之一。
这里所说的第一语言并不一定特指程序语言，也可以泛指第一技能。所以在现实世界中，才有懂Python的医生，会Python的律师，甚至是用Python解决育儿问题的全职妈妈。
还有，在Web开发领域，Django框架的崛起以及PHP的衰退，同样见证着Python的成功。最终，Python开发者的需求和官方支持之间的微妙平衡造就了这场完美风暴。
以下是这些年Python越来越受欢迎的原因，一起来看看吧。
1.Python拥有一个健康积极且提供强力支持的社区
很明显，缺乏文档与支持的程序语言绝对不好用。
Python则恰恰没有这些问题，因为它恰到好处的年纪，所以累积了充足的文档、指南、教程等。另外，Python开发者社区也是相当活跃的，这意味着任何人在任何需要帮助的时候，他们可以得到及时的支持。
无论你是菜鸟码农，还是老司机，你都能通过一个活跃的社区，获得自己想要的支持和帮助，没有人可以掌握一切，无论是初学者或者专家。成熟的开发人员更加懂得，在紧急情况遇到问题的时候，获得的支持通常决定着你的成败。
2.Python有很多大企业爸爸的赞助
赞助商能帮助程序语言度过漫长的岁月。C#的背后是微软，Java有Sun(现在是Oracle)，而PHP则被Facebook选中。Python背后的爸爸则是Google，于年开始使用，并且从此大范围展开于各种平台以及应用程序。它们甚至建立了一个Python的社区，提供免费的课程，包括练习项目演讲课件，相关视频等。
为什么这很重要？因为像Google这样的企业，为了让他们的团队在既有的系统与应用上好好工作的时候，必须提供大量的资源，在Google内部，他们创建了大量的指南和教程让自己的团队愉快地使用Python。
为了应援这种语言，Google可谓是下了功夫，除了提供持续的文档和支持工具，还为Python经常打广告，说Python将来会过气的，得先问谷歌爸爸答不答应~
另外还有一些业界顶尖的专业公司，比如SAP，在商业BI模块中也大量的使用Python。Python已经成为金融圈的高富帅必须掌握的开发语言之一，如果只让你选读一门语言，那么除了Python，还是Python。
3.Python具备大数据处理能力
在企业领域，近年来兴起的大数据以及云计算的应用，同样促使Python快速走向成功。Python是数据科学中最流行的语言之一，它能被用于机器学习以及AI系统等各种现代技术中去。
正因为Python极易将繁琐无序的凌乱数据，转化为可用的结构化数据，这种特性非常有助于大数据的处理，从而使得它们在大数据领域如鱼得水。
4.Python拥有惊人数量的库
当你正在推进大项目的时候，库可以帮助你节约时间并减少开发周期。Python拥有极好的可供选择的各种库。比如数据计算中使用到的NumPy和SciPy，以及Web开发的Django。
有少数的库具备极高的专业度，比如scikit-learn适用于机器学习，而nltk适用于自然语言处理。
此外，强大的云计算服务(比如Encoding.
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