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用 Python 写代码的乐趣在于它可以使用简短、简洁、可读性高的类，用少量清晰的代码表达了大量的操作，避免了很多琐碎的代码。
- Guido van Rossum
在当下，很多公司都在使用数字工具管理他们的各个方面的运营，来保障公司的一切工作可以顺利进行。企业总是在可用资源的范围内尽最大努力提升效率，提供 SaaS 的公司一直在寻找最好和最有效的技术来采用。
作为一个应用全面的编程语言 Python 一直在不断地证明自己的能力，并为企业面临的众多挑战提供解决方案，无论是与人工智能、统计运算、开发还是访问数据库等挑战。这使得 Python 成为行业中一些顶级公司的首选编程语言。根据 StackOverflow 观察，Python 成为增长最快的主流编程语言。
01
Python 能做什么？
What can Python do?
Python 作为强大的编程语言，支持过程化、面向对象和函数式编程，是世界上最常用的五种编程语言之一。
由 Guido van Rossum 于 1991 年发布，Python 在成为「更新最快」的编程语言方面走过了漫长的道路上超过了许多其他语言。不仅仅是应用程序和网站开发，它还可以在很多领域使用，比如:
- 数据库
- 图像处理
- 数据分析
- 机器学习
- 人工智能
- 科学计算
- 网络信息搜集
......
Python 之所以如此具有竞争力，是因为它对 REST API 的支持，这是一个包罗万象的库和框架集合，具有跨平台的兼容性，而且对程序员们非常友好，易于调试和使用，使其成为企业的一个有利选择。
02
用 Python 的顶级公司
Top Companies That Are Using Python
“Python 从一开始就是谷歌的重要组成部分，并且随着系统的发展和演变而保持不变。Google 现在有许多名使用 Python 的资深工程师，同时我们正在寻找更多的 Python 人才。”
- Peter Norvig
谷歌是世界上最大的科技公司之一，因为他们参与了许多在线服务，比如搜索，安卓，Youtube，Stadia 等等。作为一家巨大规模的公司，它的技术栈上包括了不止一种核心语言，比如 Python、 Java 和 Golang 等等，在这些语言中 Python 则得到了更多的支持和参与。
在早期采用 Python，直到今天仍在使用，因为它的简单性和相对快速的维护，允许在其许多领域快速部署。服务包括部分搜索引擎，YouTube，机器学习，人工智能以及机器人项目的实施。
实际上，据《In the Plex》的作者 Steven Levy 说，Google 的第一个网络爬行蜘蛛最初是用 Java 1.0 编写的，由于难度太大，于是他们用 Python 重写了。
作为有史以来第一个激起竞争并登上顶峰的社交平台，Facebook 发生了重大变化，其背后的部分原因是在技术层面采用了 Python。
在几个方面使用了许多 Python 包，例如：
- 生产工程：TORconfig，FBOSS，FBAR，Cyborg，machinechecker
- 平台服务：Job Engine，fbpkg，FBTFTP，Osmosis
- 服务组态管理服务： confgerator
- 管理效能：MySQL Pool Scanner，slowroll orchestrator
Facebook 还积极参与 Python 的核心开发，通过定期修复 bug 和提高性能的附加功能为平台贡献力量。在 Facebook 的技术栈中还使用包括 PHP 和 C++ 的其他语言 。
作为一个非常流行的图片和视频分享平台，Instagram 使用著名的 Python 框架 Django 来实现最大的操作效率。被认为是 Django 迄今为止最大的应用实现，这背后的动机是 Django 框架的简单性和可靠性。
Instagram 的开发人员似乎也更喜欢 Python 而不是 PHP，因为 PHP 的性能提升还不够引人注目。
该公司甚至在10个月的时间里从 Python 2 切换到 Python 3，这清楚地表明 Instagram 对 Python 的深刻印象。
Minni 是 Instagram 的一名软件工程师，他在谈到 Python 的生产使用时说: “我们最初选择使用 Python 是因为它以简单性和实用性著称，这与我们‘先做简单的事情’的理念非常一致。”
Spotify
Spotify 是一款面向数百万人的流媒体音乐应用程序，因为它的广泛使用，以及为你的所有情绪收集的惊人的音乐集合。由于各种原因，包括数据分析、使用 ZeroMQ 的服务间通信等等，
Spotify 利用 Hadoop 管理其海量的数据，并与用于批处理作业的 Luigi 一起进行处理。采用 Python 的另一个原因是因为 Python 快速开发管道及服务之间的无缝操作。
Quora
Quora 是一个很受欢迎的问答平台，每天都有成百上千的问题在 Quora 发布出来，并且从最聪明的人那里得到回复。Quora 采用 Python 是因为它的高效、快速等特性，同时还具有易于使用的优点。Quora 使用 Tornado 框架、pypy等 python 库。Quora 通过编写完整的单元测试来规避 Python 的类型检查缺点。
诸如缩短开发时间、增强可伸缩性、代码可读性更好的开发人员友好性以及大量库的可用性等优势使 Quora 将注意力转向 了Python，而其他潜在的候选对象包括 C#、Java 和Scala。
Netflix
广受欢迎的视频流媒体巨头 Netflix 特别喜欢 Python，并试图尽可能多地使用它。从早期开始，Netflix 就对如何使用 Python 和其他库非常开放。在 Netflix 的每个子系统中 Python 几乎实现了所有功能，例如:
- 安全方面：一套称为 Simian Army 的工具模拟故障并测试系统的可靠性，帮助制定系统故障的恢复措施。
- 警报方面：Central Alert Gateway 向相关的团队发送所有警报。
- 数据分析：应用类似 NumPy 和 SciPy 的库执行数字数据分析。
Dropbox
Python 是在线文件共享和存储公司 Dropbox 背后的生命力，为其大部分服务和桌面客户端提供动力。Dropbox 对 Python 的印象非常深刻，他们甚至设法从 Google 挖走 Python 的创造者 Guido van Rossum，帮助他们来改进平台。
尽管是私有的，该公司还向开发者提供 Python SDK，希望将其集成到他们的 Python 应用程序中，让你知道他们在这个平台上投入了多少资源。Dropbox 的开发人员还证实，大多数服务器端代码也都是用 Python 编写的。
Reddit 被认为是最大的微博网站之一，自称是「互联网的第一页」，如果你想收集任何信息，Reddit 绝对是合适的地方，那里拥有数百万的用户和数十亿的话题量。
Reddit 从 Python 及其广泛的库中获得了很多灵感，它逐步实现了所采用的每个库的高度定制的变体。Reddit 的核心服务包括：
- baseplate.py：作为 Python 中的核心服务框架；
- rollingpin：便于更快地部署到各种服务器；
- pywebpush：Python 中的 Webpush 数据加密；
- AWS-mfa：用于管理 AWS 双重身份验证；
- monitors：监测所有操作；
- gevent：管理基于协同程序的并发；
- django-underpants: Helpers 将 django 与 underpants 结合在一起；
......
该公司联合创始人表示：Python 极具表现力，极具可读性，极具可写性，这正是保持系统平稳的原因。
Amazon
Amazon 作为在线市场的顶级参与者之一，在其平台的几个领域都使用 Python。在产品和交易推荐系统中用 Python 实现，通过人工智能和机器学习，亚马逊分析客户的购买习惯并推荐产品。
随着 Amazon 处理海量的数据日渐增多，需要合适的技术来管理这些数据，这就是 Python 凭借其高可伸缩性和与其他技术无缝协作的能力进入市场的原因。
Amazon 使用 Python 的另一个例子是 Jupyter notebooks 用于各种用例，甚至包括 AWS 资源中的机器学习和自动化。
Uber
Uber是一家跨国公司，它允许你预订去你最喜欢的目的地的车程，它使用 Python，Node.js，Java，Go 作为底层。
为其用户提供的大多数服务仍然由 Python 提供，包括业务逻辑和所有计算，包括中间层和顶层，例如计算预计到达时间、乘车费用、计算地理位置以及需求和供应。
Uber 称将 Tornado 与 Python 一起使用，但也经常与 Go 做互换，以获得更好的并发吞吐量。Uber 还为 Python、R 和 shinn 开发了可视化框架，并将 Jupyter notebooks 用于所有数据分析任务。
Tornado 龙卷风是一个开源的网络服务器框架，它是基于社交聚合网站 FriendFeed 的实时信息服务开发而来的。
03
结论
Conclusion
Python 正被IT界的一些巨头积极使用，使得 Python 成为可以完成各种任务的最佳语言。而 Python 修补的能力使它更具吸引力。易于学习的特性、大量的库、高可伸缩性和框架（包括 Python 的快速开发和开发人员友好性）被证明是大公司使用 Python 的有力理由。
如果您对 Python 在当今数字时代的流行和角色感兴趣，我们强烈建议您选修一两门课程，深入了解 Python 的世界，因为它带来了大量的创新机会。
