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个历史趋势：电子化、数字化、智能化。
首先是电子化。
从电脑发明出来以后，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。
这一阶段打工人常用的软件：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阶段准备的工具）。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的分析工具就是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强大趋势下没有更好的工具，所以也只能勉强学之用之。
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。所以数字化这一阶段的首选工具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
，并且更新了大量的实用课程，不用学Python基础就可以用在办公上，毕竟你也不是想成为程序员对吧？
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~
