不只是程序员的专利：Python 为何成为全民编程语言？

大家好，这里是程序员晚枫，今天咱们来讨论一个话题：为什么 Python 能火出程序员的圈子？

这个问题我在 2023 年的 Python 中国（重庆站）演讲时也分享过，今天再拿出来和大家讨论一下。

（以下观点仅为个人思考，如有错误，请批评指正）

Python 到底有多火？

你有没有发现一个现象？身边越来越多不是程序员，甚至一点也不懂电脑的人，都在学习 Python 了。

刚发现这个现象的时候我很困惑，困惑的程度丝毫不亚于第一次刷到我妈发的抖音，美颜开到十级，儿子都认不出来。

因为计算机挂过科的人都知道，编程语言少说也有几十种，Python 这门编程语言在程序员圈子里都不能说人人会用，而且学习是有一定难度的。业余的人学了到底有什么用呢？

后来我在法学院读书的时候老师推荐了一套书：KK 三部曲，看完后解答了我的疑惑。

换个角度找答案

回答这个问题之前，我们先来看 3 个趋势：电子化、数字化、智能化。

首先是电子化。

从电脑发明出来开始，全世界都在做一件事情：把纸质的资料保存到电脑里。

这一阶段被我们称为电子化，持续了数十年之久。这个阶段使用的工具主要是办公软件，例如：excel、word、ppt 和 pdf、jpg 等。多说一句，电子商务也是那个年代提出来的概念，现在已经没人提了。

这一阶段的打工人常用的软件有：国外有微软的 Office、国内的 WPS。

其次是数字化

在电子化阶段，只是把原本纸质的合同变成了电子化的，并没有把数据的价值利用起来。有一个原因是各行各业在电子化阶段积累的数据还太少了，难以发现其中的规律。

但随着数据量的积累，从本世纪第 2 个 10 年开始，尤其是 2016 年前后，各行各业的数据量已经十分庞大。大家自然而然的发现了一个问题：这些数据中体现出来的规律是有价值的。

例如通过分析一个人近 1 个月的浏览记录，可以预测他需要购买的商品，并且进行对应的推荐，可以有效提高购买率。

把电子化阶段收集的数据用起来这个过程，被我们称为数字化。目前绝大多数行业还处在这个阶段。

在这一阶段有哪些打工人常用的软件呢？很少，几乎没有。

很多人还想用传统的 Excel，但是因为 Excel 对大数据的处理能力严重不足（毕竟它只是为电子化准备的工具）。所以一些好学的打工人开始寻找其它工具，能够快速从数据中发现规律的工具。

目前市面上最好用的大数据量的分析就是 Python，虽然它学习成本很大，虽然它是一个专业编程软件，但因为应对数字化这一趋势没有更好的工具，所以也只能学之用之。

站在我自己的的角度来说，Python 绝不是一个对外行友好的数据分析软件。可能 RPA、智能图表（Google Table）等更有前途。目前还处在群雄争霸的状态下。

最后是智能化

大家有没有好奇为什么 GPT 横空出世了？其实 GPT 的诞生和上面的电子化、数字化是一脉相承的。

在数字化深入各行各业以后，一些走在前面的人发现：数字里面的规律其实不需要人去发掘，当更大量的数据收集起来以后，规律可以发掘规律本身。

这话有点抽象，再通俗一点解释：数字化的特征是人工利用所学知识去总结大数据里面的规律（但知识本身也是数字化的一部分），智能化要做的就是替代人类去总结大数据里的规律。

所以大家有一个很直观的感觉，自从用上 GPT 以后，凡是需要用知识经验从网上提取信息得出结论的工作，GPT 都做的很好。因为 GPT 就是为了这个工作而生的。

所以在智能化这一阶段，GPT 工具目前来看是主流办公工具。至于是 meta、google、baidu 还是 openai 最后胜出，现在还不得而知。

写在最后

站在技术的角度无法理解为什么 Python 会出圈，但站在历史的角度就可以发现它作为一个时代的产物，有它流行的条件和理由了。

作为技术开发，也许我们比不懂技术的人有更好的技术理解能力，有更多发现新技术带来的新机会的能力。作为一个 Python 博主，我用了 5 年的时间专注于研究非程序员可以用Python做什么，并且更新了大量的免费课程，感兴趣的朋友可以在网站：www.python-office.com查看~

在数字化还没结束，智能化方兴未艾的今天，你认为技术人有哪些可以用技术变现的机会呢？欢迎在评论区讨论一下~