为什么 Python 在 2025 年如此受欢迎？
其他编程语言起起落落，而 Python 却经受住了时间的考验，稳稳地成为了各类开发者（从新手到资深专业人士）的首选之一。
无论您是在开发智能系统，还是搭建以数据为基础的工作流，在软件的构建、扩缩与优化过程中，Python 都发挥着关键作用。
包括我们即将发布的《2025 开发者生态系统调查》在内的多项调查，都证明了 Python 依旧保持着较高的受欢迎程度。 真正的问题在于，开发者为何始终选择 Python，而这正是我们接下来要探讨的内容。
无论您是在选择入门的第一种语言，还是在构建生产规模的服务，本文都将带您了解为何 Python 依然是开发者的首选之一。
Python 在 2025 年有多受欢迎？
在我们的《2025 开发者生态系统调查》中，Python 在过去 12 个月内位列第二大最常用编程语言，有 57% 的开发者表示正在使用它。
超过三分之一 (34%) 的开发者称 Python 是他们的主要编程语言。 就主要使用情况而言，这一数据使 Python 领先于 JavaScript、Java 和 TypeScript。 尽管面临来自新型系统和细分领域工具的激烈竞争，Python 的表现依旧亮眼。
这些数据表明，无论是资深后端工程师，还是初次接触的数据分析师，Python 在各类开发者群体中始终具有重要地位。
Python 之所以能持续取得这样的成绩，在于它能够与使用者共同成长。 它不仅能作为入门语言，随着用户在整个职业生涯中技能和经验的提升，它在高级开发场景中也能持续发挥价值。
接下来，我们来探讨一下 Python 在 2025 年依旧成为热门之选的原因。
1. 在 AI 与机器学习领域的主导地位
我们近期发布的 2025 年 Python 现状报告显示，41% 的 Python 开发者使用该语言的主要场景是机器学习。
这是因为 Python 推动了自然语言处理、计算机视觉以及推荐系统等领域的创新。
Python 在该领域的优势源于它能为整个流程提供支持，覆盖从原型开发到生产部署的每个阶段。 同时，它还能以极低的适配成本和高度的灵活性，融入机器学习运维 (MLOps) 管道。
Python 广受欢迎的关键原因之一在于其语法兼具表达力、可读性与动态性。 开发者无需编写样板代码，即可轻松编写训练循环、操作张量和编排工作流。
不过，真正让 Python 在该领域不可或缺的是其生态系统。
核心框架包括：
- PyTorch – 适用于研究导向型深度学习
- TensorFlow – 适用于生产部署与扩缩
- Keras – 适用于快速原型开发
- scikit-learn – 适用于传统机器学习
- Hugging Face Transformers – 适用于自然语言处理和生成式模型
这些框架成熟稳定、文档详尽且互操作性出色，其发展得益于快速的开源开发与广泛的社区贡献。 它们支持的功能覆盖全面，从 GPU 加速、分布式训练，到模型导出与量化。
此外，Python 还能无缝融入机器学习 (ML) 全管道，从使用 pandas 和 NumPy 进行数据预处理，到通过 FastAPI 或 Flask 提供模型，再到借助 vLLM 提供推理，全流程均可基于 Python 完成。
正是这些优势的叠加，使得开发者无需脱离 Python 即可交付可用的 AI 解决方案。
2. 在数据科学与分析领域的优势
从分析仪表板到 ETL 脚本，Python 凭借其灵活性，为各行业快速生成可解读的洞察。 它尤其擅长处理复杂数据，例如时间序列分析。
2025 年 Python 现状显示，51% 的受访者参与数据探索与处理工作。 具体包括如下任务：
- 数据提取、转换与加载 (ETL)
- 探索性数据分析 (EDA)
- 统计建模与预测建模
- 可视化与报告
- 实时数据分析
- 洞察成果传达
pandas、NumPy、Matplotlib、Plotly 和 Jupyter Notebook 等核心库构成了成熟的生态系统，不仅拥有完善的文档支持，还有活跃的社区开发作为依托。
Python 实现了独特的平衡。 对非技术人员而言足够易用，对生产级数据管道而言又足够强大。 同时，它能与云平台无缝集成，支持多种数据格式，并且可以无缝对接 SQL 与 NoSQL 数据库。
3. 简洁且可扩缩的语法
Python 最显著的优势仍是其可读性。 开发者在提及最初选择并长期使用 Python 的原因时，常会提到它入门门槛低和语法简洁这两个特点。 在 Python 中，即便是模型训练的语法，读起来也如同简单英语：
def train(model):
for item in model.data:
model.learn(item)
此类代码段无需特殊解码。 这种清晰性不仅对初学者友好，还能降低维护成本、缩短上手时间，并改善不同技能水平团队间的沟通。
可读性带来的实际优势十分明显。 团队无需在理解逻辑上耗费过多时间，可将更多精力用于改进功能。 Bug 能更快被发现。 审查流程更顺畅。 甚至非开发者也能在没有协助的情况下读懂 Python 脚本。
2025 年 Python 现状显示，50% 的受访者累计编程经验不足两年。 超过三分之一 (39%) 的受访者，即便在兴趣或学习场景中，使用 Python 编程的时间也不超过两年。
这正是 Python 的突出优势所在。 简单的语法使其成为新手入门编程的理想选择，同时又能随使用者的需求不断扩缩，因此用户留存率始终保持高位。 当项目复杂度提升时，Python 的简洁性会转化为优势，而非局限。
此外，Python 还支持多种编程范式（过程式、面向对象式和函数式），这也进一步说明其可读性的重要性。 正是这种特性，让开发者能毫无阻碍地在不同方式之间切换。
4. 成熟且多样化的生态系统
Python 的强大之处在于拥有庞大的库网络，几乎涵盖了现代软件开发的每个领域。
我们的调查显示，从 Web 应用程序开发和 API 集成，到数据科学、自动化与测试，开发者在这些领域的工作均依赖 Python。
深入且积极维护的工具包意味着您可以在生产的所有阶段使用 Python。
以下是 Python 核心领域以及开发者常用主要库的简要介绍：
| 领域 | 热门库 |
| Web 开发 | Django、Flask、FastAPI |
| AI 和 ML | TensorFlow、PyTorch、scikit – learn、Keras |
| 测试 | pytest、unittest、Hypothesis |
| 自动化 | Click、APScheduler、Rich |
| 数据科学 | pandas、NumPy、Plotly、Matplotlib |
这种广泛性转化为实际应用中的灵活性。 开发者无需更换语言或工具，就可以在后端 API 和机器学习管道之间切换。 他们可以使用高级包装器进行原型设计，并在需要时进行底层控制。
至关重要的是，Python 的打包和依赖项管理系统，如 pip、conda和 poetry，支持模块化开发和可重现的环境。 再结合 FastAPI（用于 API）、pytest（用于测试）以及 pandas（用于数据处理）等框架，Python 具备了无与伦比的可扩缩性。
5. 社区支持与知识共享
Python 之所以能长期受欢迎，在很大程度上要归功于其活跃的全球开发者社区。
无论是个人学习者，还是企业团队，Python 用户都能从开放论坛、高质量教程以及浓厚的指导文化中受益。 这个社区不仅乐于助人，而且发展迅速、具有包容性，为所有水平的开发者营造了一个友好的环境。
关键支柱包括：
- Python Software Foundation，为教育、活动和推广提供支持。
- Stack Overflow 上的高活跃度，确保能快速解答实际问题，以及在开源项目和本地用户小组中的积极参与。
- 丰富的资源（Real Python、Talk Python 和 PyCon），为初学者和专业人士提供服务。
这个网络不仅解决问题，还引领了语言的发展。 Python 的生态系统通过协作、不断完善和共享最佳做法得以维持。
选择 Python，您将获得一个会随语言发展与您的能力提升而持续扩充的知识库。
6. 跨领域通用性
Python 的应用范围不仅限于 AI 和 ML 或数据科学与分析。 它在自动化、脚本编写、Web API、数据工作流和系统工程方面同样适用。 它能够在不同平台、领域和部署目标之间无缝移动，这使其成为多用途开发的默认语言。
2025 年 Python 现状显示了开发者对 Python 的依赖有多广泛：
| 目的 | Python 用户占比 |
| 数据分析 | 48% |
| Web 开发 | 46% |
| 机器学习 | 41% |
| 数据工程 | 31% |
| 学术研究 | 27% |
| DevOps 和系统管理 | 26% |
从这样的分布能看出，Python 在跨领域应用上有着出色的灵活性。 同样一种语言，既可以为模型训练提供支持，也可以自动执行薪资任务、控制科学仪器或提供 REST 端点。 开发者可以整合工具，减少上下文切换，并简化团队工作流。
Python 的平台独立性（Windows、Linux、macOS、云和浏览器）让它的多功能性得到了进一步提升。 再搭配上强大的打包生态系统与一致的跨库标准，最终造就了 Python 这门语言，它既能满足快速原型开发需求，也能适配企业级生产。
很少有语言能与 Python 的应用范围相媲美，更少有语言能提供如此无缝的连续性。 从前端界面到后端逻辑，Python 为开发者提供了一个连贯统一的环境，助力构建并发布完整的解决方案。
这种完整性是人们坚持使用它的部分原因。 一旦开始使用 Python，您就很少需要再使用其他语言了。
智能开发时代下的 Python
随着软件变得更具适应性、预测性与智能性，Python 在维持自身的受欢迎程度方面拥有显著优势。
无论是在 AI、ML 和数据处理等领域的能力，还是其成熟的库，都让 Python 成为适用于持续演进系统的优质选择。
Python 的受欢迎源于它能轻松实现跨项目、跨平台的扩缩。 无论开发者经验深浅，无论项目规模大小，从简单的自动化脚本到企业级 AI 平台，Python 始终是理想之选。
此外，与 PyCharm 搭配使用时，Python 还会成为一款兼具智能、高效与简洁特性的工具。
如果想深入了解相关内容，可以查阅 2025 年 Python 现状报告，该报告由 Python 领域专家兼 Talk Python to Me 播客主持人 Michael Kennedy 撰写。
Michael 分析了 2024 Python 开发者调查中的超过 3 万份回复，挖掘出诸多具有参考价值的洞察，并梳理了最新趋势。
无论您是新手，还是资深开发者，2025 年 Python 现状都能让您深入了解当前 Python 所处的阶段以及未来的发展方向。
正如 Astral 公司的 uv 等工具所展现的那样，尽管 Python 已相对成熟，但其演进之路远未结束。 凭借持续壮大的生态系统，以及经实践验证的持久生命力，Python 在未来多年内仍将是深受开发者青睐的热门选择。
本博文英文原作者：
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