站穩AI，擴展生態

Python的出現，是為了在某些應用場景取代Shell，實現更簡單可靠的自動化。但是隨著生態的擴展，它開始涉足Web后端、科學計算、數據分析、人工智能等領域。尤其是人工智能，莫名其妙地站穩了腳跟，一定程度上成為了發論文的標準。

在過去，Python雖然是Web后端、科學計算、數據分析的選擇之一，但分別被Java、Matlab、R所壓制。尤其是Web后端方面，百花齊放、百家爭鳴，上有Java一超壓眾強，與同類競爭對手PHP、Ruby之間也互有勝負，后面又來了Golang虎視眈眈，眼見都快不行了。很長時間內，Python都是程序員的膠水語言，負責粘合各語言項目，或者做一些打雜類的自動化，一度和Perl爭雄。典型的什么都會，什么都不行。

但是從站穩AI后，情況發生了根本性變化。AI不僅是模型，還催生了數據、訓練、應用等一系列相關的場景。這極大地加強了Python在Web后端的占比，成為AI應用的首選語言。AI在應用上還沒完全落地，只要它不是泡沫，在落地時將極大地推高Python的份額。

開發社區的穩定性

實際上，如果Python不是在2005年開始2、3分裂，這15年的表現不會這么差。但是從2020年開始，PSF正式放棄對2.x的支持，Python全面走向3.x時代。是2還是3、要不要兼容2和3、一個第三方法是否兼容2和3……Python開發者再也不需要糾結于這些愚蠢的問題了。

Python之父Guido的退休，雖然反應了一些問題，但Python的開發仍然持續進行，核心成員新陳代謝不見明顯問題，意味著未來至少十年的平穩發展。

C語言目前有C90、C99和C11三個標準(版本)，最流行的仍然是C99。這種十年磨一劍的精神，令相關從業人員既安心又敬佩。(十年學一次，一次用十年。)雖然放棄了與時俱進，但是作為底層語言，反而顯得可靠。

只要Python不再犯錯，出現3.x與4.x自我競爭的場面，就不會崩盤。

Python的未來走勢

以20年為尺度來看，Java呈現緩慢下降趨勢。2000~2008年，被動態語言蠶食，還好移動端輸血一波。2010年開始，Scala、Groovy、Kotlin等JVM系語言出現，嗷嗷待哺，和Java爭食。Google被Oracle敲詐天價罰單，于是扶持Kotlin登頂Android。REST、RPC、Docker、微服務的興起，導致后端編程語言的選擇更加自由，Java、乃至JVM系在后端份額，已經有所松動，Golang虎視眈眈。Java前二的位子，可能會保不住，屆時Python就可頂上。

PHP、Ruby等動態語言，因自身原因而衰落。讓出的份額都會被Golang、Python所接管。JavaScript作為前端的王者，雖然開始拓展后端、桌面、移動，但暫時仍然徘徊在青銅與黃金之間。如果世界上最后只剩下一種動態語言，那一定是JavaScript。它可能是Python未來的最大威脅，但暫時還沒有直接影響。

數據分析的盤子在變大，因此R語言強勢升起，Python也未落后。隨著數據分析與AI的靠近，Python的競爭優勢只會增強，不會減弱。

隨著國內部分高校被禁用Matlab，這個商業軟件的統治地位將被撼動。國內一二本高校，歸根結底都是一家的，公立大學全部屬于國家，牽一發而動全身。多年之后，其開源替代、或國產版替代，可能將其徹底打出中國市場。Python的numpy、scipy、sympy這套，雖然集成度不如Matlab，第三方庫生態也沒法比，但在大環境下，會有比之前更好的發展。從**交流的角度考慮，開源替代由于國產版替代，因此Python在中國的科學計算，有登頂的可能，進而影響**。

只有順應時代發展的編程語言，才會一直流行下去，這也是我們現在看到的情況:"全民學Python"。

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