學生時代我就使用Python，我曾經問過我的一個要好的同學“你聽說過Python么”（你知道那個時候我問這句話的心情可能跟很多熱心傳教的人問“你聽說過上帝么？”是一樣的），得到的回答當然是否定的。我還解釋說Python是一門編程語言在世界流行編程語言的前十名中排第九，我那個學Java的同學當然并不關心這個榜單，因為他的志向是去阿里工作，而阿里主要使用Java。

　　這就是很多人對Python最初的印象——一個名不轉經傳的小眾編程語言。現(xiàn)如今只要提到大數(shù)據，數(shù)據科學就不得不提到Python，甚至名噪一時的R語言也甘拜下風，截至本文寫作時根據TIOBE榜單的顯示（https://www.tiobe.com/tiobe-index/），Python市場占有率為4.333%僅次于Java以及C和C++位列這個榜單的第四（“世界上最好的編程語言”——PHP位列第八，而R語言僅排十四名）。那么是什么原因讓這么多人選擇了Python，如果說后來者僅僅是因為跟風，那么早起使用者又是什么原因選擇Python呢？這就要從Python最擅長的領域，也是當下大熱的話題——“大數(shù)據”說起。

　　大數(shù)據技術說來并不神秘，本質上是一種統(tǒng)計學的工程應用，其中很多的算法可能早在計算機發(fā)明之后就已經存在，最早由大學教授、數(shù)學家、統(tǒng)計學家進行研究和試驗。就我在實驗室讀研的經歷來說，其實這些人在大多數(shù)情況之下都不是一個合格的程序員，當然他們也沒有必要成為一個程序員罷了。但是他們確實是最早使用計算機，最早利用計算機進行科學研究的人，在過去一種統(tǒng)治性的語言在學術界橫行，那就是Matlab。這種語言有一個非常簡單的語法，我敢說任何人，沒有一點編程經驗的人，只要一個下午就能學會如何使用Matlab將論文中的數(shù)學公式轉化成可以運行的代碼。那時候Matlab是一個對于公式優(yōu)化的非常好的語言，易用、易學。不過缺點也很明顯，就是一個字——貴。說起來可能難以啟齒，做學問的人其實很窮的，窮則思變。所以在上個世界90年代中期Python作為一門發(fā)明還沒多久的語言，由于其語法簡單酷似Matlab，并且開源，有一幫人率先嘗試為期開發(fā)數(shù)值運算模塊，作為一個Matlab的替代品，而這個模塊就像我們做數(shù)據科學最常用的模塊之一——NumPy。幾年之后，一個在Python上實現(xiàn)的圖形庫也公布了，也就是我們現(xiàn)在常用的matplotlib。所以的關于科學計算的庫被打包成了SciPy供人們使用。雖然那時的Python還不能完全替代Matlab（因為Matlab還有一個界面友好的IDE，以及關于電路模擬方面的功能），但是就單純的科學計算已經能夠媲美Matlab了，很多人也僅使用這些功能，漸漸地Python在科學界成為了一個免費的選擇。

　　在奠定了Python在科學界的地位之后，由于后期工業(yè)界對大數(shù)據的需求增加，Python這門語言逐漸被那些離開學界進入工業(yè)界的人傳播到了真正的公司中。隨著開發(fā)人員的增加，Python也馬不停蹄的從其他語言中吸收有點。比如從R語言中吸收了DataFrame思想，而被廣泛使用的pandas庫，以及scikiy-learn的機器學習庫。和從Mathematica中吸收了notebook的特點而開發(fā)的IPython等。無數(shù)的人為Python這個社區(qū)添磚加瓦，使得Python的進步產生了一個正向循環(huán)。

　　現(xiàn)如今如果說數(shù)據科學家為什么選擇Python，原因不外乎人如下幾條：

　　好學。是的科學家也是人，也喜歡簡單的東西；

　　社區(qū)龐大。你總會遇到問題，這個時候你總是能找到人幫忙；

　　豐富的類庫。在Python的世界里，統(tǒng)計也好，機器學習也好，有很多“現(xiàn)成”的工具供你使用；

　　交互式解釋器有利于調試。Python程序不需要編譯，更方便；

　　隨著Python的熱門，學習的門檻也在降低。在我學習Python的時候，在網上能找到的學習資料大抵是“通過爬蟲學習Python”之類的內容。但是越來越多的作者嘗試從其他的領域向人們介紹Python，如果讀者喜歡，直接從數(shù)據科學入門Python也未嘗不可。