为什么 Python 能火 25 年？从 “胶水语言” 到 “AI第一语言”逆袭之路 在编程界的百年江湖里，有无数语言昙花一现，也有老牌语言稳坐江山，而Python绝对是最具传奇色彩的那一个——从1991年诞生时的小众工具，到如今霸榜TIOBE编程语言排行榜、成为AI/大数据/自动化领域的标配，这门诞生25年的语言，凭什么能跨越时代，从“胶水语言”一路逆袭成全球开发者的“心头好”？它没有C语言的极致性能，没有Java的企业级生态，没有C++的底层操控力，却能在各行各业通吃，甚至让无数零基础小白轻松踏入编程大门。今天就从技术历史的维度，拆解Python的逆袭密码，看它如何在技术迭代的浪潮中，把“简洁”刻进基因，把“适配”做到极致，活成了编程界的“常青树”。一、1991：诞生于圣诞假期的“反内卷”语言，为解决痛点而来Python的诞生，从一开始就带着“反传统”的基因。上世纪80年代，编程界被C、C++、Perl等语言占据，这些语言语法严苛、代码繁琐，写一个简单的功能都要敲几十行代码，还需要开发者精通底层细节，门槛高到让很多人望而却步。彼时，荷兰程序员吉多·范罗苏姆（Guido）在圣诞假期闲来无事，想要开发一门新语言，初衷很简单：让编程变得简单、优雅，摆脱繁琐语法的束缚。他摒弃了C语言中复杂的指针、内存管理，去掉了Perl的晦涩语法，用“缩进代替大括号”的创新设计，让代码一眼就能看懂，甚至提出了著名的“Python之禅”，把“优美胜于丑陋、明了胜于晦涩、简单胜于复杂”刻进了这门语言的灵魂。1991年，Python 0.9.0正式发布，支持类、函数、模块，语法简洁到极致——打印一句话只需要print("Hello World")，对比C语言的五六行代码，堪称降维打击。但此时的Python，性能远不如C，功能也不如Java全面，只是编程界的一个“小透明”，被很多开发者视为“玩具语言”，唯一的优势，就是上手快、开发效率高。而这一优势，恰好击中了当时编程界的核心痛点：随着软件行业发展，开发者需要把更多精力放在业务逻辑上，而非底层语法；中小企业需要快速开发产品，而非花费数月调试代码。Python的出现，让“低成本开发”成为可能，这也为它后来的崛起埋下了伏笔。二、2000-2010：从“胶水语言”到生态爆发，靠兼容性站稳脚跟如果说诞生初期的Python靠简洁吸粉，那2000年后的Python，靠的就是“兼容一切”的“胶水能力”。2000年，Python 2.0发布，加入了垃圾回收机制，解决了内存管理的痛点，让开发者无需再手动释放内存，进一步降低了开发成本。而真正让Python出圈的，是它强大的跨平台性和调用能力：它可以轻松调用C、C++、Java等语言的代码，把不同语言开发的模块“粘”在一起，完美解决了多语言开发的兼容问题，因此被开发者戏称为“胶水语言”。在这个阶段，Python的生态开始快速爆发：NumPy的出现，让Python拥有了高效的数值计算能力，成为科学计算的利器；Pandas的诞生，补齐了数据处理的短板，让数据分析变得简单；Django、Flask框架的出现，让Python进军Web开发领域，快速开发网站的优势被无限放大。此时的软件行业，正处于从“重开发、重性能”到“快迭代、重效率”的转型期：互联网创业潮兴起，中小企业需要快速推出产品验证市场；科研领域需要高效的工具处理数据，而非花费时间开发底层代码。Python的生态布局，精准适配了这一趋势——你想要的功能，几乎都能找到现成的库，一行代码就能调用，开发效率直接拉满。但此时的Python，仍未成为主流，只是在科研、小厂开发等领域占据一席之地，直到2010年后，一场技术革命的到来，让Python迎来了真正的“黄金时代”。三、2010年后：AI时代的东风，让Python成为“第一语言”2012年，深度学习领域的“AlexNet”横空出世，一举拿下ImageNet竞赛冠军，拉开了深度学习的序幕，AI时代正式到来。而这场革命，直接把Python推上了编程界的“神坛”。AI/深度学习的开发，核心需求有三个：简洁的语法、丰富的科学计算库、高效的框架支持，而这三点，正是Python的绝对优势。彼时，谷歌推出了TensorFlow，脸书推出了PyTorch，这两大深度学习框架均以Python为主要开发语言——相比C++的繁琐，用Python开发AI模型，能让算法工程师把全部精力放在模型设计上，而非代码调试。更重要的是，AI领域的快速发展，吸引了大量零基础从业者入局，而Python的“低门槛”成为了最佳入门通道：哪怕是没有任何编程基础的学生、科研人员，花几天时间就能学会基础语法，进而开发简单的AI模型。这种“全民可学”的特性，让Python的用户量呈指数级增长，形成了“用户越多→生态越丰富→用户更多”的正向循环。与此同时，Python在自动化、云计算、爬虫等领域的优势也进一步凸显：运维人员用它写自动化脚本，替代重复的手工操作；云计算平台将Python作为标配，方便开发者快速部署应用；自媒体、电商从业者用它写爬虫，高效获取数据。从科研院所到互联网大厂，从零基础小白到资深架构师，Python的使用者覆盖了所有人群，真正实现了“全领域通吃”。2020年，Python 2正式退役，Python 3成为主流，语法更规范、性能更优、生态更完善，此时的Python，已经坐稳了TIOBE排行榜前三的位置，成为名副其实的“AI第一语言”，甚至很多高校把Python作为编程入门的第一门课，取代了传统的C语言。四、Python长盛25年的核心密码：抓住时代趋势，守住“简洁”初心回顾Python25年的发展历程，从“小众玩具”到“全球主流”，从“胶水语言”到“AI第一语言”，它的长盛不衰，从来不是偶然，而是精准抓住时代趋势，始终守住“简洁、高效”的初心的必然结果。痛点导向，直击开发者核心需求：从诞生时解决“语法繁琐、开发效率低”的痛点，到后来解决“多语言兼容、数据处理复杂”的问题，再到AI时代满足“快速开发模型”的需求，Python的每一次升级、每一次生态布局，都围绕着开发者的核心痛点展开，让“开发更简单”成为永恒的追求。兼容并包，打造全场景生态：Python不追求“一枝独秀”，而是选择“兼容一切”，既能和老牌语言无缝对接，又能在新领域快速布局，形成了覆盖AI、大数据、Web开发、自动化、科研等全场景的生态体系，让开发者“一站式解决所有问题”。低门槛高包容，打造全民编程生态：相比其他语言的高门槛，Python的简洁语法让零基础人群轻松入门，而庞大的用户群体又带来了丰富的学习资源和社区支持，哪怕是新手遇到问题，也能在社区快速找到答案，这种高包容性，让Python的用户基础越来越扎实。紧跟技术浪潮，快速适配时代变化：从互联网时代到大数据时代，再到如今的AI时代、大模型时代，Python始终紧跟技术浪潮，快速适配新领域的需求——大模型时代的LangChain、LLaMA Index等框架均以Python为核心，让Python在新的技术革命中继续占据先机。五、未来：Python还能火多久？有人说，Python的性能短板，会成为它未来发展的瓶颈；也有人说，随着新语言的出现，Python终会被取代。但从目前的趋势来看，Python的“常青树”地位，在未来很长一段时间内都难以撼动。一方面，AI、大模型作为未来十年的核心技术趋势，而Python在AI领域的生态优势已经形成，短时间内无法被替代；另一方面，Python的开发团队始终在优化性能，PyPy、Cython等工具的出现，让Python的性能大幅提升，逐渐弥补了性能短板；更重要的是，Python的“简洁高效”理念，已经成为编程界的主流趋势，越来越多的新语言开始借鉴Python的设计思路。当然，Python也面临着挑战：面对嵌入式、高性能计算等领域，它仍无法替代C、C++；面对企业级开发，它的生态不如Java完善。但这恰恰是Python的智慧——不追求“全能”，而是在“高效、包容、适配”上做到极致，在自己的优势领域形成绝对壁垒。结语Python25年的逆袭之路，不仅是一门编程语言的发展历史，更是软件行业发展的缩影：从追求“极致性能”到追求“开发效率”，从“小众技术”到“全民编程”，从“单一领域”到“全场景覆盖”，软件行业的每一次变革，都在推动着更简洁、更高效、更包容的技术出现。Python的成功告诉我们：在技术迭代的浪潮中，真正能长盛不衰的，从来不是那些看似“全能”的技术，而是那些直击用户痛点、紧跟时代趋势、始终守住初心的技术。而对于开发者来说，Python的存在，让我们明白：编程的本质，是解决问题，而非炫技；简洁的代码，才是最有力量的代码。26年只是一个起点，在AI、大模型的新时代，Python还将继续书写它的传奇。而这门从圣诞假期诞生的“反内卷”语言，也将继续用它的简洁和优雅，陪伴更多开发者，在编程的世界里乘风破浪。

Python学习【101】：python提升性能的三种方案 一、学前花絮Python语言语法简单，容易上手。而且Python社区众多，不断为它的健康发展提供新的功能模块，在当前的大数据、人工智能领域独领风骚。那么，Python有没有缺点呢？从辩证思维角度看，很少有一种东西是绝对的完美。Python最让人诟病的是运行效率慢，其实理解这一点也很简单，越是高级的东西，距离底层计算机知识越远。毕竟计算机本质上是二进制的0、1，所有的高级语言都是通过编译器逐渐远离底层。比如我们常说的最底层的属于机器语言，上面是汇编语言，再上面是C语言。而包括Python语言在内的多数语言都是距离底层越来越远，毕竟为了使用方便，或者说提升了编写程序的效率。怎么解决Python执行效率低的问题，之前我们提过用codon技术。本质上codon是让python向C语言靠拢，利用C语言强大的执行效率弥补其不足。本文继续这个话题，python提升性能采用封装C的三种方法。二、python提升性能采用封装C的三种方法示例2.1 使用 ctypes 库（最简单，无需编译）这是 Python 自带的标准库，适用于调用已有的动态链接库（.dll 或 .so）。不需要编写额外的 C 代码来包装，直接在 Python 里加载并调用即可。适用场景： 已经有编译好的 C 库，只想简单调用函数，不在乎性能极致优化。优点： 纯 Python 实现，无需编译，跨平台。缺点： 无法封装复杂的 C 结构体或回调，性能一般。步骤示例：编写 C 代码并编译：编译成动态库（Linux/macOS）：gcc -shared -o libexample.so -fPIC example.c其实上述语句是有点小问题的，在linux下动态链接库是.so，而当前是在windows下，实际上应该是.dll。实测在windows下无论是人为.so或者.dll都可以运行成功，但我们要知道本质上它就是.dll。2.Python 中调用：执行python程序并输出结果：2.2 使用 Cython（最推荐，语法接近 Python）Cython 是一个 Python 的超集，允许你在 .pyx 文件中混合写 Python 和 C 代码。它会将代码编译成 C 扩展模块（.so 或 .pyd），性能极高。适用场景： 需要编写高性能计算代码，或者将复杂的 C/C++ 库封装给 Python 用。优点： 语法灵活，性能极好，可以无缝混合 Python 和 C 类型。缺点： 需要学习 .pyx 语法，需要编译。步骤示例：1.编写 Cython 文件 (example.pyx)：2.编写 setup.py：3.编译：python setup.py build_ext --inplace --compiler=mingw324.使用：输出结果：2.3 使用 Python 原生 C 扩展（最底层，性能最好）直接使用 Python 的 C API（Python.h）编写扩展模块。这是最“硬核”的方法，也是 os.environ 这种底层模块的实现方式。适用场景： 需要极致的性能控制，或者编写 Python 解释器级别的扩展。优点： 性能最高，控制力最强。缺点： 代码繁琐，容易出错（内存管理），开发效率低。步骤示例：1.编写 C 文件 (mymodule.c)：2.编写 setup.py：编译并使用（同 Cython 步骤）。输出结果如下：方案对比总结建议：如果只是调用现成的 .dll，用 ctypes。如果想写高性能 Python 库（比如算法加速），用 Cython。如果你在开发 Python 解释器或极其底层的库，才用原生 C 扩展。三、小结本文通过编写python封装C程序的三种方法，是在探讨一种能够提升python性能的路径。我们可以设想，在一个项目中，把某些核心功能用C接口程序完成，主体用python编写。这样既能保证快速完成代码编写，还提升了整体执行效率。让我们保持学习热情，多做练习。我们下期再见！快乐男孩#python##分享我的头条周报##分享我的头条荣誉#

Python 全栈开发技术选型指南（2026 年版） 适用对象：Python 开发者、数据科学家、AI 工程师、技术负责人目标：帮助读者根据项目需求，从当前主流方案中选择最合适的 Python Web 开发架构为什么需要技术选型？过去，Python Web 开发主要依赖两个框架：Django：全功能、电池内置，适合企业级应用Flask：轻量灵活，适合小型服务或 API但随着应用场景的多样化——如 AI 模型部署、数据仪表盘、内部工具、跨平台客户端等——单一框架已无法满足所有需求。如今，开发者面临数十种选择：有人用 5 行代码部署一个图像识别模型（Gradio）有人用 纯 Python 构建带实时聊天的 Web 应用（Reflex）有人将 Jupyter Notebook 直接转成 Web 服务（Voilà）有人用 一套代码生成 Windows、macOS 和手机 App（Flet）选错技术栈，可能导致：开发效率低下后期难以维护无法满足性能或功能需求团队技能不匹配因此，系统性地了解各方案的特点与边界，是高效交付的前提。Python Web 开发方案分类我们将当前（2026 年）主流方案分为 7 大类，便于按需查找：类别核心特点代表框架1. 纯 Python 全栈框架无需编写 HTML/CSS/JavaScript，全部逻辑用 Python 实现Reflex, Flet, NiceGUI, Solara2. 数据科学专用框架面向数据分析、机器学习模型快速展示Streamlit, Gradio, Dash, Panel, Shiny3. Jupyter 扩展方案将 Notebook 转换为可共享的 Web 应用Voilà, Mercury, JupyterDash4. 传统服务端渲染（SSR）服务器生成完整 HTML，适合内容型网站Django, Flask, Tornado5. SSR + 现代交互增强在传统框架基础上加入局部更新能力，减少 JS 依赖Django + HTMX, Django + Unicorn, Starlette + HTMX6. 前后端分离架构后端提供 API，前端用 React/Vue 独立开发FastAPI + React, Django + Vue, Sanic + Vue7. 浏览器内运行 Python在浏览器中直接执行 Python 代码（实验性）Pyodide, PyScript, Brython 提示：大多数新项目可从第 1、2、5、6 类中选择；内容网站选第 4 类；教学或概念验证可尝试第 7 类。核心评估维度在比较不同方案时，建议从以下 8 个维度进行评估：维度说明重要性1. 是否需要前端技能是否必须掌握 HTML/CSS/JavaScript？⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️（对纯 Python 团队至关重要）2. UI 定制能力能否实现复杂布局、自定义样式、动画？⭐️⭐️⭐️⭐️3. 状态管理机制如何处理用户交互、表单、多组件联动？⭐️⭐️⭐️⭐️4. 实时性支持是否支持 WebSocket、实时数据推送？⭐️⭐️⭐️（对监控、聊天等场景关键）5. SEO 友好性搜索引擎能否正确索引页面内容？⭐️⭐️⭐️（对公众网站重要）6. 部署复杂度是否需要配置 Nginx、数据库、CI/CD？⭐️⭐️⭐️7. 生产就绪度是否经过大规模生产验证？社区是否活跃？⭐️⭐️⭐️⭐️8. 跨平台能力是否支持桌面、移动端或离线运行？⭐️⭐️（特定场景关键）主流方案详细对比为便于决策，我们对 12 个最具代表性的方案进行详细对比：方案是否需 JSUI 能力状态管理实时通信SEO跨平台学习难度推荐场景Reflex❌高（支持 CSS/React 扩展）响应式状态（自动同步）✅ WebSocket❌Web低内部工具、AI 前端、MVPFlet❌高（Flutter 组件）组件状态✅ WebSocket❌✅✅✅（Web+Desktop+Mobile）低跨平台 App、IoT 控制Streamlit❌低（布局受限）全局重运行⚠️ 会话轮询❌Web极低快速数据看板、模型 demoGradio❌中（主题可调）输入→输出映射✅（可选）❌Web极低Hugging Face 模型分享Dash❌中高（Plotly 集成）回调驱动⚠️ 轮询❌Web中多图表联动仪表盘Panel❌高（支持 Bokeh/Matplotlib）响应式变量✅❌Web中高级数据应用、Jupyter 集成Django + HTMX⚠️（少量属性）高（任意 HTML）局部更新⚠️ AJAX✅Web中现代化企业后台FastAPI + React✅极高（完全自由）前端状态管理✅⚠️（需额外配置）Web高高性能 SaaS、大型产品Voilà❌低（只读 Notebook）无❌⚠️（静态 HTML）Web极低Notebook 成果展示Zep❌中高（对话 UI 优化）会话+记忆✅❌Web中LLM 客服、智能助手Anvil❌中（拖拽+代码）组件状态✅❌Web低无 DevOps 的快速开发NiceGUI❌高（Quasar 组件）事件驱动✅❌Web低实时控制面板、硬件交互符号说明：✅：原生支持 ⚠️：有限支持或需额外配置 ❌：不支持或效果差典型场景选型建议场景 1：快速展示一个机器学习模型（如图像分类）推荐：Gradio 或 Streamlit理由：代码少（<20 行），自动处理文件上传和结果展示，支持一键部署。场景 2：构建销售数据仪表盘（含用户登录、导出 Excel）推荐：Reflex 或 Panel理由：支持复杂状态（如筛选条件联动），可集成数据库和认证系统。场景 3：开发跨平台设备监控软件（Windows/macOS/手机都能用）推荐：Flet理由：同一份代码可编译为多端应用，支持离线运行和实时通信。场景 4：搭建基于大语言模型的客服系统推荐：Zep理由：内置对话记忆、工具调用、审计日志，避免重复实现 LLM 最佳实践。场景 5：企业内部审批流程系统推荐：Django + HTMX理由：Django 提供成熟权限体系，HTMX 实现局部更新，减少前端依赖。场景 6：面向公众的博客或新闻网站推荐：Django（服务端渲染）理由：SEO 友好，内容管理方便，安全性高。附录：术语解释SSR（Server-Side Rendering）：服务器生成完整 HTML，浏览器直接显示。CSR（Client-Side Rendering）：浏览器下载 JavaScript 后动态生成页面。WebSocket：支持服务器主动向客户端推送数据的通信协议。HTMX：一个轻量库，通过 HTML 属性实现 AJAX、WebSocket 等交互，无需写 JS。#编程# #软件开发# #python# #自动化# #你觉得中年人的压力主要来自哪里#

一文学会Python基础知识 一文学会Python基础知识一、入门必备：环境搭建与基础认知1. 环境搭建Python是跨平台语言，推荐两种主流搭建方式，满足不同需求：基础版（纯解释器）：前往Python官方网站（https://www.python.org/）下载对应系统（Windows/Mac/Linux）的安装包，安装时务必勾选“Add Python to PATH”（Windows系统），完成后打开命令行（Windows cmd/终端），输入“python --version”，若显示版本号（如Python 3.11.4）则安装成功。进阶版（IDE工具）：推荐使用PyCharm（社区版免费）或VS Code（需安装Python插件）。IDE能提供代码补全、语法检查、调试等功能，大幅提升编码效率，适合长期学习和项目开发。2. 核心认知Python是一种解释型、面向对象、弱类型语言，语法简洁易懂，被广泛应用于爬虫、数据分析、人工智能、后端开发等领域。核心特点：解释型：无需编译，代码逐行执行，调试方便，但运行速度略慢于C/C++等编译型语言。弱类型：变量无需声明数据类型，赋值后自动确定类型（如a=1则a为整数，a="hello"则变为字符串）。缩进敏感：以缩进（通常4个空格）划分代码块，替代其他语言的大括号，缩进错误会直接导致语法报错。二、核心语法：从变量到流程控制1. 变量与数据类型（1）变量定义变量是存储数据的容器，定义规则：以字母、下划线开头，可包含字母、数字、下划线，区分大小写，不能使用Python关键字（如if、for、print等）。示例：# 正确定义name = "Alice" # 字符串变量age = 20 # 整数变量score = 95.5 # 浮点数变量is_student = True # 布尔变量# 错误定义1name = "Bob" # 不能以数字开头if = 5 # 不能使用关键字my name = "Tom" # 不能包含空格（2）常用数据类型整数（int）：正负整数及0，支持加减乘除、取余（%）、整除（//）、幂运算（**）等。示例：3 + 5 = 8，7 % 3 = 1（取余），2 **3 = 8（2的3次方）。浮点数（float）：带小数点的数字，注意浮点数运算可能存在精度问题（如0.1 + 0.2 ≈ 0.30000000000000004），可通过decimal模块解决。字符串（str）：用单引号（）、双引号（"）或三引号（/""")包裹的文本，三引号可用于多行字符串。字符串常用操作：s = "Python"print(len(s)) # 求长度：输出6print(s[0]) # 索引取值（从0开始）：输出Pprint(s[2:4]) # 切片（左闭右开）：输出thprint(s.upper()) # 转大写：输出PYTHONprint(s.replace("P", "J")) # 替换：输出Jython布尔值（bool）：仅两个值True（真）和False（假），常用于条件判断，注意首字母大写。空值（None）：表示无值，不同于0和空字符串，常用于初始化变量或函数返回空结果。（3）类型转换可通过内置函数实现类型转换，避免类型错误：a = "123"b = int(a) # 字符串转整数：b=123c = float(a) # 字符串转浮点数：c=123.0d = str(b) # 整数转字符串：d="123"e = bool(0) # 整数转布尔值：e=False（0、空字符串、None均转为False，非0值转为True）2. 运算符Python支持多种运算符，按功能分类：算术运算符：+（加）、-（减）、*（乘）、/（除）、%（取余）、//（整除）、**（幂）。赋值运算符：=（基础赋值）、+=（a += 1 等价于 a = a + 1）、-=、*=、/=等。比较运算符：==（等于）、!=（不等于）、>（大于）、<（小于）、>=（大于等于）、<=（小于等于），结果为布尔值。逻辑运算符：and（与，同时为真才真）、or（或，有一个为真就真）、not（非，取反）。成员运算符：in（存在）、not in（不存在），常用于字符串、列表等序列。示例："a" in "abc" → True。3. 流程控制（1）条件判断（if-elif-else）根据条件执行不同代码块，语法：score = 85if score >= 90:print("优秀")elif score >= 70:print("良好")elif score >= 60:print("及格")else:print("不及格") # 输出：良好（2）循环结构（for、while）for循环：适用于已知循环次数或遍历序列（字符串、列表等），语法：# 遍历字符串for char in "Python":print(char, end=" ") # 输出：P y t h o n# 遍历范围（range函数：生成连续整数，左闭右开）for i in range(1, 6): # 1到5（不包含6）print(i) # 输出1、2、3、4、5while循环：适用于未知循环次数，满足条件时持续循环，语法：i = 1while i <= 5:print(i)i += 1 # 必须更新变量，避免死循环# 输出1、2、3、4、5循环控制：break（终止当前循环）、continue（跳过本次循环，进入下一次）。三、进阶基础：容器、函数与模块1. 常用容器类型容器用于存储多个数据，Python常用容器有列表、元组、字典、集合。（1）列表（list）有序、可变（可增删改）容器，用方括号[]包裹，元素类型可不同。# 定义列表lst = [1, "hello", True, 3.14]# 增lst.append(5) # 末尾添加：[1, "hello", True, 3.14, 5]lst.insert(1, "world") # 指定位置插入：[1, "world", "hello", True, 3.14, 5]# 删lst.remove("hello") # 按值删除：[1, "world", True, 3.14, 5]del lst[0] # 按索引删除：["world", True, 3.14, 5]# 改lst[2] = 6.66 # 按索引修改：["world", True, 6.66, 5]# 查print(lst[1]) # 索引查询：True（2）元组（tuple）有序、不可变（一旦定义无法修改）容器，用圆括号()包裹，元素类型可不同，访问速度比列表快。tup = (1, 2, 3, "Python")print(tup[2]) # 输出3# tup[0] = 0 # 报错：元组不可修改（3）字典（dict）无序、可变容器，以键值对（key: value）存储，用大括号{}包裹，key必须唯一且为不可变类型（整数、字符串、元组），value可任意类型。# 定义字典dic = {"name": "Alice", "age": 20, "score": 95.5}# 增/改dic["gender"] = "female" # 新增键值对dic["age"] = 21 # 修改已有键的值# 删del dic["score"] # 按key删除# 查print(dic["name"]) # 按key查询：Aliceprint(dic.get("height", 165)) # 安全查询，无key时返回默认值165（4）集合（set）无序、无重复元素容器，用大括号{}或set()函数创建，常用于去重和集合运算。# 定义集合（自动去重）s1 = {1, 2, 2, 3} # {1, 2, 3}s2 = set([3, 4, 5]) # {3, 4, 5}# 集合运算print(s1 & s2) # 交集：{3}print(s1 | s2) # 并集：{1, 2, 3, 4, 5}print(s1 - s2) # 差集：{1, 2}2. 函数函数是封装可复用代码的模块，提高代码可读性和复用性，分为内置函数和自定义函数。（1）内置函数Python自带大量实用内置函数，无需定义可直接使用：print("hello") # 输出内容len([1, 2, 3]) # 求长度：3max(1, 3, 5) # 求最大值：5min(2, 4, 6) # 求最小值：2sum([1, 2, 3]) # 求和：6（2）自定义函数用def关键字定义，语法：def 函数名(参数1, 参数2, ...):"""函数说明文档（可选）"""函数体（缩进）return 返回值（可选，无return则返回None）# 示例：定义一个求两数之和的函数def add(a, b):"""计算两个数的和"""return a + b# 调用函数result = add(3, 5)print(result) # 输出8参数类型：位置参数（必须按顺序传入）、默认参数（定义时赋值，调用时可省略）、关键字参数（调用时指定参数名，无需按顺序）。# 默认参数def print_info(name, age=18):print(f"姓名：{name}，年龄：{age}")print_info("Alice") # 省略age，使用默认值18：姓名：Alice，年龄：18print_info("Bob", 20) # 传入age，覆盖默认值：姓名：Bob，年龄：20print_info(age=22, name="Charlie") # 关键字参数，顺序无关：姓名：Charlie，年龄：223. 模块与包模块是包含Python代码的.py文件，包是多个模块的集合，用于组织代码和避免命名冲突。（1）导入模块# 导入整个模块import mathprint(math.sqrt(16)) # 调用模块中的函数：4.0# 导入模块中的指定函数from math import sqrt, powprint(pow(2, 3)) # 输出8.0# 导入模块并起别名import math as mprint(m.pi) # 输出圆周率：3.141592653589793（2）安装第三方模块Python官方库（内置模块）之外的模块，需通过pip工具安装，命令行输入：pip install 模块名 # 安装最新版pip install 模块名==版本号 # 安装指定版本pip uninstall 模块名 # 卸载模块示例：安装数据分析模块pandas → pip install pandas。四、实战技巧：异常处理与代码规范1. 异常处理（try-except）代码运行时可能出现错误（异常），如除以0、索引越界等，用try-except捕获异常，避免程序崩溃。try:a = 10 / 0 # 可能出现异常的代码except ZeroDivisionError:print("错误：除数不能为0") # 异常发生时执行else:print("运算成功") # 无异常时执行finally:print("无论是否异常，都会执行") # 必执行代码# 输出：错误：除数不能为0；无论是否异常，都会执行2. 代码规范缩进：统一使用4个空格，不混用空格和Tab。命名：变量、函数用小写字母+下划线（snake_case），如user_name；类用首字母大写（CamelCase），如User。注释：单行注释用#，多行注释用三引号，注释简洁明了，说明代码功能而非细节。空行：函数、类之间用空行分隔，代码块内部合理留白，提升可读性。五、总结与进阶方向以上内容覆盖Python核心基础知识，掌握后可独立编写简单脚本（如数据处理、自动化工具等）。进阶方向建议：面向对象编程：学习类（class）、继承、封装、多态，提升代码结构化和复用性。实战练习：通过小项目巩固知识，如简易计算器、文件批量处理、爬虫爬取网页数据等。领域拓展：根据兴趣选择方向，如数据分析（pandas、numpy）、爬虫（requests、scrapy）、人工智能（tensorflow、pytorch）等。Python学习的核心是多练多总结，遇到问题时查阅官方文档（https://docs.python.org/）或社区（Stack Overflow），逐步积累实战经验。

2026年，十大预测 2026，注定不凡。作为十五五规划的开篇之年，2026年是非常关键的一年，这一年走势如何？中国的国运又将如何？本文结合专家观点和个人分析，预测了未来10大趋势，愿你能拨开云雾、看清未来。作 者： 微澜来 源：正和岛（ID：zhenghedao）美国霸权“破坏性重构”2026年，开局就很“炸裂”。谁也没想到，当中国还沉浸在新年小长假的庆祝氛围时，远在大洋另一端，美国率先挑起了战火。1月3日凌晨，美国出动三角洲特种部队，光速“生擒”委内瑞拉总统马杜罗及其妻子。接着，几天后，美国白宫再次放话表示，应当“拥有”格陵兰岛，甚至不排除使用武力手段来实现这一目标；此外，自1月来，特朗普还在多个场合称美国“正密切关注”伊朗局势，威胁或对伊朗进行“严厉打击”。可以说，继2025年之后，2026年，影响全球政治稳定和地缘格局的最大变量依旧是特朗普和美国。回顾2025年，特朗普回归后，一方面加速了美国在全球多边事务中的“退群”步伐，另一方面又通过“关税战”、干预战争等手段主动出击。这一系列动作的背后，既标志着美国政治弱化了程序优先和价值输出的旧叙事，转向安全、民族主义（反移民、反左派）与国家利益为核心的现实政治逻辑，也是特朗普基于“美国优先”原则对全球利益进行的一次“破坏性”重构。2025年末，美国政府发布的新版国家安全战略报告也延续了这一导向。在文件开篇即明确，美国无法将所有国家、地区或议题均纳为战略和核心，强调“维护美国核心国家利益”是唯一主线。展开全文长期来看，特朗普正加速美国霸权的“破坏性重构”——全球各国在产业贸易、经济治理和社会外交等政策上正出现共性转变，加剧全球地缘政治权力和秩序的破裂与重构：首先，2026年中美关系将维持“斗而不破”的特征。从2025年年初以来，中美双方围绕关税与出口管制等议题展开了多轮攻守博弈，到中美元首釜山会晤的成功举行，中美关系有望维持阶段性平衡。尽管2026年中美博弈或将继续，但烈度可控。其次，在欧洲，一方面，2026年特朗普可能会加快推动乌克兰与俄罗斯达成协议，已经超过1300多天的俄乌冲突有望在2026年落下帷幕；另一方面，格陵兰岛如同一根“鱼刺”横亘在美欧之间，成为跨大西洋关系核心矛盾的载体——欧洲仍坚持以规则、主权和多边机制为核心的战后秩序观，美国则在特朗普领导下转向了以实力和交易为基础的现实主义秩序。美欧关系从“价值共同体”退化为“利益协作体”，欧洲也将被迫在安全依赖与战略自主之间重新定位自身角色。与此同时，随着美国重申“门罗主义”，进行战略收缩，全球地缘政治冲突在整体态势上减弱，但是局部摩擦与冲突或将进一步加剧。在拉美地区，美国与一众国家的博弈和反抗将持续存在；在东亚，高市早苗当选日本首相，日本国家意志加速外显，在军事上寻求突破既有防卫框架的可能；还有巴以冲突、印巴冲突……当美国逐步退出其过去主导构建的秩序体系，地区权力的真空也开始显现，区域冲突也因此更易被激化。“危机恰恰在于旧事物正在消亡，而新事物却无法诞生，在这个空位期，会出现各种各样的病态现象。”正如19世纪末20世纪上半叶的意大利思想家安东尼奥·葛兰西所言，2026年的全球地缘政治，将在旧秩序持续走向坍塌、新秩序尚未形成的张力中前行。供应链大分流与大出海叠加，东南亚加速崛起2026年，全球经济又将走向何方？自2020年疫情爆发以来，以及全球地缘政治环境的变化和中国经济内生逻辑的影响，近几年全球经济呈现出“一个大方向、两条叠加主线”的逻辑：1.一个大方向在国际地缘政治格局充满不确定的前提下，世界经济朝着板块化的方向发展，呈现以美国经济为核心、以西欧尤其是德国经济为核心、以中国经济为核心带动周边东南亚、东亚国家三大板块，且板块之间的经济周期并不同步。2.两条叠加主线受过去三年疫情影响，加之贸易保护主义和单边主义抬头，以美国、日本为代表的全球各国供应链主权意识在过去几年纷纷觉醒。供应链安全替代了追求成本与效率的考量，成为首选因素，供应链大分流成为时代下的全球经济主线之一。与此同时，受制于美国对中国高科技的封锁，对中国制造业遏制的持续展开，中国式全球化也成为中国突围的必由之路。从产品出海，到产能出海、品牌出海、文化出海，再到商业模式出海，过去几年，中国企业也在展开全方位的全球化，主动拥抱世界。2026年，乃至未来几年，全球经济“一个大方向、两条叠加主线”的逻辑，在全球政治格局未发生巨大变化的情况下，仍将会持续下去。但是值得一提的是，全球经济在这一逻辑之下，也出现了新的变化，且近几年愈发明显——东南亚正加速崛起。根据彭博社一致预期预测，2026年东南亚六国4.2%的平均经济增速仍有望继续跑赢全球2.9%的均值。而根据中金分析，东亚六国中，越南和印度尼西亚作为东南亚区域最高增速和最大经济规模体量的市场，有望持续成为产业出海、商业矿业投资和全球供应链多元化布局的核心交汇点和红利受益者；其次，马来西亚和新加坡作为东南亚区域中较为成熟的经济体，人才和技术禀赋更有望把握人工智能、数据中心、电网、电子和半导体等数字基建相关的地缘经济发展主题而受益；最后，泰国和菲律宾则有望受益于对外资本的开放程度，但地缘摩擦和内部摩擦持续不断，导致财政连续性和政策不确定性较大。事实上，不仅是东亚六国，能够看到，从东南亚到拉美，从匈牙利到墨西哥，再从中东到非洲，正涌现大量的机遇与可能性，无数的“淘金客”蜂拥而至。环球同此凉热。某种程度上来说，不仅仅是东南亚崛起，而是在“粘连”世界经济板块的“边缘与缝隙”——新兴经济体正加速崛起。消费加码，扩内需正当时再回到国内来看，过去几年，政府反复强调，要加快培育完整内需体系，扩大消费，增强国内大循环内生动力和可靠性，提升国际循环质量和水平，加快建设现代化经济体系。2026年，仍将是“扩内需”的重要年份。事实上，内需已逐步成为拉动我国经济增长的主动力和稳定锚。根据官方数据统计，2013—2024年，内需对中国经济增长的平均贡献率达93.1%，其中最终消费支出和资本形成总额的平均贡献率分别为55%和38.1%。2024年社会消费品零售总额达48.3万亿元，是2012年的2.4倍；新能源乘用车国内渗透率从2013年的不到0.1%提高到2024年的48.9%；文旅、赛事、健康等消费加快发展，服务零售额增速持续快于商品零售额。但同样要意识到，构建完整内需体系仍存在不少短板：一是消费内生动力不强。内需不足是当前经济运行面临的主要挑战，突出表现为居民消费率偏低，2024年我国居民消费率为39.9%，与发达国家相比仍有约10—30个百分点的差距，特别是服务消费占比偏低；二是投资动能有所减弱；三是全国统一大市场存在卡点堵点。所以在十五五规划《建议》稿中也强调了坚持扩大内需这个战略基点，坚持惠民生和促消费、投资于物和投资于人紧密结合，大力提振消费，扩大有效投资，坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点。2026年，在促消费、扩内需的系列政策颁布上，值得所有人关注和了解。“反内卷”仍将继续2026年，“反内卷”也仍将是工作重点之一。为什么反内卷很重要？“内卷式”恶性竞争对经济社会发展的危害可总结为下面三点：第一，对企业部门而言，资源、要素无效投入，利润大幅下降，抑制创新活力；第二，对居民部门而言，因企业利润大幅下降，则居民工资水平降低，从而抑制消费。此外“内卷式”竞争一大特征为价格战，居民消费一大特征则是买涨不买跌，最终形成“居民消费下降—企业更剧烈的价格战—居民消费再度下降”的恶性循环；第三，对地方政府部门而言，“内卷式”恶性竞争会使得政府税收锐减，抑制政府投资。在2025年7月份召开的中央财经委员会第六次会议上，就研究了纵深推进全国统一大市场建设——破除“内卷式”竞争，推动内外贸一体化。会议明确了“五统一、一开放”的基本要求，即统一市场基础制度、统一市场基础设施、统一政府行为尺度、统一市场监管执法、统一要素资源市场，持续扩大对内对外开放。事实上，对于市场主体来说，产能治理（淘汰落后产能）并不可怕，长期“内卷式”恶性竞争，劣币驱逐良币才可怕。数据显示，2015年启动供给侧结构性改革去产能后，钢铁行业利润率由2015年的0.9%到2017年回升至5.3%；煤炭行业利润率由2015年的1.7%到2017年回升至11.9%。也因此，在2026年对内改革工作中推进全国统一大市场建设，综合整治“内卷式”竞争将更进一步。而根据招商证券预计，2026年随着“反内卷”政策的强力纠偏，财政发力的累积效应显现，中国经济将迎来“通胀回归、盈利改善”，经济发展将从“增速情结”转向“质量优先”，政策重心从规模扩张转向提升发展的含金量。十五五，科技大爆发除了需求和供给两大主线，2026年，乃至未来5~10年，中国经济还有一条重要主线便是科技。事实上，当下中国正处在一个以科技为核心驱动力的长周期起点，其中蕴含的结构性机会远大于风险。具体来看，“十五五”《建议》也为因地制宜发展新质生产力，培育壮大新动能，建设现代化产业体系指明了重点和方向：在新兴产业方面，“十五五”《建议》指出“加快新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展”；在未来产业方面，“十五五”《建议》指出“推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点”；此外，人工智能将加速全方位赋能千行百业。也正如“十五五”《建议》指出，“全面实施‘人工智能＋’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。以2025年末，爆火的航天产业为例。从11月底，中国宣布寻找第二个地球；到12月底，政策东风与资本活水合力助推中国商业航天产业驶入发展快车道；再到1月份中国一口气向国际电信联盟（ITU）一次性申报20.3万颗卫星频轨资源。可以说，2026年，商业航天正“蓄势待发”。而在整个十五五期间，我们将迎接一个怎样的科技时代，值得期待。A股站上4500点？1月5日，A股新年的第一个交易日迎来了开门红。超过4000只股票上涨，科创50以4.41%领涨，上证指数上涨1.38%，收于4023点，录得十二连阳。沪深两市成交额高达2.57万亿元，较上一个交易日放量超五千亿元。回顾2025年A股，截至2025年12月31日，上证指数收于3968.84点，全年上涨18.41%，深证成指上涨29.87%，创业板指上涨49.57%。近八成个股实现上涨，超500只个股涨幅超过100%。而2026年开年以来，A股也持续演绎“开门红”行情，指数节节攀升。Wind数据显示，截至2026年1月12日收盘，沪指涨逾1%豪取17连阳，从3822.51点上涨至4165.29点，刷新逾10年新高；深证成指站上14000点，刷新近四年纪录。在行情火热的背后，很多人都发出疑问，2026年，A股能站上4500点吗？目前来看，市场情绪相对呈积极乐观态度。但是也要意识到，从当前的4100点到4500点，这400点左右的涨幅，绝不是靠情绪就能冲上去的。从历史上来看，长期以来，A股市场一直牛短熊长，难以走出发达国家的长期牛市行情，一个非常重要的因素在于，A股是一个偏重融资轻视投资的市场。也就是说，A股的投资和融资两端不平衡，有利于企业融资，不利于投资者回报的市场。在2024年底，中央经济工作会议，首次提出了“深化资本市场投融资综合改革，打通中长期资金入市卡点堵点，增强资本市场制度的包容性、适应性”。A股市场的深度改革拉开了序幕。这场投融资综合改革，从融资角度来看，在继续控制融资规模的同时，还改变融资结构，让A股市场的融资尽量向高科技倾斜。与此同时，投资侧也迎来了重大改革，鼓励“长钱长投”，成为这几年A股市场的重要改革内容。而随着A股市场的融资规模得到大力控制，融资结构变得更加合理，加上越来越多的长线资金进入股市，A股市场将慢慢形成长期牛市的土壤。在这片土壤之上，如果未来中国的高科技领域能够继续获得重大突破，A股站上4500点，迎来长期牛市也就值得更高的期待。AI指数级发展，中国缺芯、美国缺电2025年，美股市场有个词叫“美股七姐妹”。类似于英伟达、谷歌、苹果等7大AI巨头，和美国“标普500”的其他400多家企业，分化成了两层。纳斯达克2025年的涨幅，大多集中在这7家企业上，这7家公司不仅占据了标普500指数三分之一以上的权重，其估值也已达到仅次于互联网泡沫的历史第二高。可以说，在今天所有巨大的不确定性中，只有AI是确定的。而在当下，全球AI产业格局，头号玩家当属中国和美国。这其中，面对发展AI产业遇到的挑战，中美又截然不同：对于中国来说，AI的快速发展带来了对算力需求的极速增长，叠加美国对中国AI芯片的出口管制，中国的算力受到严重制约；对于美国来说，则恰恰相反，美国不缺芯片，美国缺的是电。高盛集团在《驱动人工智能时代》报告中指出，制约当前AI发展潜力的最大瓶颈，可能不是资本或其它因素，而是驱动这些庞大算力设施运转的电力供应。根据高盛测算，建设一个典型的250兆瓦AI数据中心，连同内部的计算设备，平均成本高达120亿美元。更关键的是，到2030年，全球数据中心的电力需求预计将飙升160%，这主要是由那些能耗极高的GPU驱动的。而在美国缺电、中国缺芯，却能实现对美国AI产业追赶的背后，需要意识到很重要的一点：一方面，AI的发展呈现指数级增长。正如马斯克在最近的一次采访中定调：“我们正处于奇点之中，这是一场超音速海啸。”2026年，AI智力将超越最聪明的人类个体，到2029年，AI智力将超越全人类总和。但另一方面，围绕AI构建的一系列基础设施则大多受限于产能、技术等因素呈现倍数级发展，而这将导致AI发展需求与AI基础设施供给之间涌现大量结构性机会。除去电力，我们再以存储芯片为例。作为电子设备的“记忆中心”，存储芯片是半导体产业规模最大的分支之一。而自2025年10月以来，受AI需求推动，三星、海力士、美光等巨头不断上调产品价格，存储行业开启了“超级周期”。根据美光公布的2026财年第一财季，（截至2025年11月27日）业绩表现非常强劲，调整后营收达136.4亿美元，同比增长57%；经调整净利润为54.82亿美元，同比增长58%，三星电子2025年第三季度财报实现营业利润12.16万亿韩元（约合85.6亿美元），同比增长32.2%；SK海力士公布2025年第三季度财报显示，销售额24.45万亿韩元，环比增长10%，同比增长39%；营业利润11.38万亿韩元，环比增长24%，同比增长62%。可以说，AI发展需求与AI基础设施供给间的矛盾，在2026年，还将带动多个相关行业进入超级周期或上行周期。新能源汽车迎来大考，无人驾驶迎来新机遇2026年，中国新能源车企们将迎来真正的大考之年。根据乘联会统计的行业数据，乘用车零售月销量在2025年初借助“价格战”等因素实现约15%的同比增长后，自7月起同比增速快速下滑，10月、11月甚至出现了负增长，10月份月销量225万辆，同比下降0.5%；11月全国乘用车市场零售222.5万辆，同比下降8.1%。此外，截至11月，除了几家体量相对小的新势力提前达标外，大多数车企全年目标达成仍有挑战或无望达标，且中国汽车行业利润也降至近五年最低，月均利润率仅3.8%。这些真实数据也预示着2026年中国新能源车企将迎来“大考”，行业将从补贴驱动和规模竞争，转向真实需求与效率竞争。2026年，新能源汽车将“卷”向何处？航价比（每万元可带来的续航里程）、充电桩的配套设施、电耗等考核指标都将成为新能源车企的比拼焦点，这里重点谈谈智无人驾驶。在相当长的时间里，汽车智能化主要指向完全取代人的自动“驾驶”技术，但越来越多人认识到，L4无人驾驶并非遥不可及。就在2025年12月中旬，工业和信息化部正式公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可。当L3级自动驾驶正在照进现实，真正的无人驾驶还会远吗？2026年，汽车智能化、无人驾驶呈现的或许是一个崭新的商业业态。此外，除了智驾，新能源汽车加速“出海”也在成为重要增长极。对于海外市场的积极探索，可在一定程度上缓解车企们在国内汽车市场激烈竞争的压力。2026，疗愈经济大爆发从个体消费视角来看，2026年会有何趋势？在2026年开年，一款名为“死了么”的app下载费从1元飙升至8元，一周内付费用户突破80万；被工人师傅装反微笑嘴的丑萌玩偶“哭哭马”上线即售罄，二手平台溢价达300%。这两款看似荒诞的产品突然引爆社交网络，表明身心疗愈已成为这个时代的底层需求。可以说，2026年情绪疗愈经济前景广阔。2025年，社交媒体平台“情绪疗愈”相关话题声量达7.83亿次，互动量6.72亿次，同比增幅17%。短视频平台涌现大量情绪疗愈类内容，抖音“慢直播”频道24小时播放竹林、雨声等自然白噪音，场均观看量超百万；小红书“治愈系家居”话题下，用户分享如何通过灯光、香氛、软装营造安全角，相关笔记超800万篇。据测算，2025年情绪疗愈相关内容带动电商GMV超120亿元，情感价值正通过内容转化为切实的经济价值。在快节奏、高压力的当代社会，情绪疗愈问题已不再是个人隐痛，正在成为普遍性的时代症候。2025年爆火的网络热梗“爱你老己”也是这场温柔革命的缩影，人们正从“取悦他人”的惯性中觉醒，转向“关爱自我”的内在需求。情绪疗愈，由此从边缘话题跃升为消费新引擎。一杯限定奶茶、一场演唱会、一个盲盒，都可能成为现代人对抗焦虑、倦怠与孤独的微小支点。纵观全局，情绪疗愈经济的崛起，是中国社会从追求物质丰裕迈向关注精神丰盈的关键里程碑。它意味着消费的叙事正在被改写：从对外在符号的追逐，转向对内在体验的滋养。对于品牌而言，理解和拥抱这一叙事，意味着不再仅仅售卖产品，而是学习如何成为用户生命时刻的“共情者”与“支持者”。在2026年，最具竞争力的产品，或许就是那件能帮我们在这个不确定的世界里，安稳地做一回自己的“情绪装备”。这不仅是商业机遇，更是参与构建一个更具幸福感与可持续性社会的实践。短剧市场，千亿商机2025年，在中国电影市场遇冷，只能靠动画电影撑起仅有的票房体面时，中国短剧市场则实现了大爆发。据DataEye数据统计，2025年中国微短剧、漫剧全年产值达千亿，大幅度超出此前600亿左右的市场预期（2025年中国电影市场总票房为518.32亿元），此外，2025年微短剧用户规模超7亿，占网民总数近七成。其中，以字节旗下的红果短剧为代表，作为一个上线不足两年的App，其如同整个野蛮生长的短剧市场，打破了在线视频行业原有的稳定竞争格局。在各种视频App中，论月活跃用户数，红果已超越B站和优酷，进入了前五名，同比增长幅度达到93.9%。从用户总时长来看，以25年7月为例，爱优腾芒四家长视频平台单月总时长合计为4.134亿分钟，同比下滑10%；红果短剧达到2.945亿分钟，同比增长362%。2025年，是短剧野蛮生长的一年。一方面，相较于电影和电视剧，短剧门槛极低，某种程度上，和带货直播一般，人人皆可拍短剧；另一方面，短剧市场也仍然存在诸多乱像和行业潜规则。短剧市场在2026年毫无疑问会更火，有咨询机构认为2030年，短剧市场规模将超过2000亿元。就如同过去的短视频，无论你喜欢它，还是讨厌它，你都必须要承认、接纳并适应它正在成为大多数人生活中不可或缺的一部分。而在今天，短剧也同样如此。结语如果一个时代，让你觉得焦虑、彷徨，说明了什么？它是一个正在激变的大时代。以前，变化可能只是生活的一部分；现在，变化成了生活本身。我们现在就像处在飞机穿过云层的颠簸期，除了要握好方向盘，系好安全带，更应该思考的是如何与未来接轨。2026年，世界又将是一个新的样子。不管2025年我们过得怎么样，我们都有机会重来，也必须重来。但如果在新的一年里，你依旧遇到许多挫折，感到不如意、不开心。请记住约翰·列侬的这句话：“所有事到最后都会是好事。如果还不是，那它还没到最后。”（本文仅代表作者不代表正和岛观点，对于2026年的新趋势，欢迎在留言区分享你的见解。）参考资料（部分）：[1]. 美国新版国家安全战略报告的变与不变，求是网[2]. 中金2026年展望 | 全球研究：从关税博弈到AI浪潮，增长的下一步，中金点睛[3]. 重磅会议！“十五五”时期7个大机遇，正和岛[4].国家发改委：坚定实施扩大内需战略，财联社[5]. 6万字，洞悉2026年风向，中信证券[6]. A股暴涨，是什么激活了股市，三联生活周刊[7]. 马斯克预警：留给旧世界的时间只剩2000天，中国握着唯一的“王牌”，TOP创新区研究院[8]. 中国汽车的真正考验，才刚开始，虎嗅APP[9]. 为“好心情”买单，情绪价值成“新通货”，国际商报[10]. 重磅！2025微短剧年度报告，DataEye短剧观察返回搜狐，查看更多