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结论先行

以Python常年稳坐前5的实力，瞬间崩盘的可能性不大。所以“严重高估”是不可能的，只能谈是高估、低估、还是严重低估吧。

小编认为，目前仍然处于低估状态，未来有机会与前二争雄。

易学易用

Python在易学易用上，有着先天的优势。如果未来，编程成为每个人都必须掌握的一项技能，那么必然不会是C/C++、Java这些，它们都太复杂。而Python，是一个首选项。

Python作为一门“胶水语言”。可以应用于Web和Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发等多个领域，Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。相比其他编程语言来说，Python的学习难度还是相对低一些的。这边小编最近刚新创建了一个关于Python学习的群：1029190475，希望能够有更多喜欢这门语言的小伙伴一起能够来讨论学习，也希望有大牛可以来多多指教哦!

Python的语法，一直遵循着一个简洁的原则：一个功能只有一种好的方式实现。而且语法与英语更接近，比如“与或非”用的是“and、or、not”，而非“&&、||、!”。此外，还有动态语言的优势，写完跑跑就能用肉眼快速验证结果，对新手更友好。这方面，最大的竞争对手可能就是Scratch，但那毕竟不是严肃认真的编程语言。

易学易用，不是Python独有的，可能所有动态语言、包括Golang这种编译快速、语法简洁的静态语言，都具备这个特征。但是，配合用途广泛的特点后，就变得强大起来。除了前端和移动端，Python什么都能干，这对不知道学什么的小白有致命的吸引力。

反过来说，也正是这个特点，使得Python可以在数据分析师、AI研究者等非编程专业人士那里流行，是Python站稳AI的关键。在编程作为一种日益重要的生产技能向更多领域扩展时，相信会有越来越多非编程专业人士选用Python。

站稳AI，扩展生态

Python的出现，是为了在某些应用场景取代Shell，实现更简单可靠的自动化。但是随着生态的扩展，它开始涉足Web后端、科学计算、数据分析、人工智能等领域。尤其是人工智能，莫名其妙地 站稳了脚跟，一定程度上成为了发论文的标准。

在过去，Python虽然是Web后端、科学计算、数据分析的选择之一，但分别被Java、Matlab、R 所压制。尤其是Web后端方面，百花齐放、百家争鸣，上有Java一超压众强，与同类竞争对手 PHP、Ruby之间也互有胜负，后面又来了Golang虎视眈眈，眼见都快不行了。很长时间内， Python都是程序员的胶水语言，负责粘合各语言项目，或者做一些打杂类的自动化，一度和Perl争雄。典型的什么都会，什么都不行。

但是从站稳AI后，情况发生了根本性变化。AI不仅是模型，还催生了数据、训练、应用等一系列相 关的场景。这极大地加强了Python在Web后端的占比，成为AI应用的首选语言。AI在应用上还没完 全落地，只要它不是泡沫，在落地时将极大地推高Python的份额。

开发社区的稳定性

实际上，如果Python不是在2005年开始2、3分裂，这15年的表现不会这么差。但是从2020年开 始，PSF正式放弃对2.x的支持，Python全面走向3.x时代。是2还是3、要不要兼容2和3、一个第三 方法是否兼容2和3……Python开发者再也不需要纠结于这些愚蠢的问题了。

Python之父Guido的退休，虽然反应了一些问题，但Python的开发仍然持续进行，核心成员新陈 代谢不见明显问题，意味着未来至少十年的平稳发展。

C语言目前有C90、C99和C11三个标准(版本)，最流行的仍然是C99。这种十年磨一剑的精神， 令相关从业人员既安心又敬佩。(十年学一次，一次用十年。)虽然放弃了与时俱进，但是作为底 层语言，反而显得可靠。

只要Python不再犯错，出现3.x与4.x自我竞争的场面，就不会崩盘。

Python的未来走势

（编辑：新余站长网）

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