1、Python简介

Python是一个高层次的结合解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，支持命令式编程、函数式编程和面向对象程序设计。具有广泛的应用领域。Python由荷兰人Guido van Rossum 于1989年发明，第一个公开版本发行于1991年。

“脚本语言” 与 “非脚本语言”

没有语义上，或者执行方式上的区别。
区别只在于它们的设计初衷，脚本语言的设计，往往是作为一种临时的“补丁”。它的设计者没有考虑把它作为一种“通用程序语言”，没有考虑用它构建大型的软件。
“非脚本”的通用程序语言，往往由经过严格训练的专家甚至一个小组的专家设计，它们从一开头就考虑到了“通用性”，以及在大型工程中的可靠性和可扩展性。

Python是一个具有静态语言工程项目开发能力的动态语言！

动态类型语言：使用变量前不需要声明变量。在运行期间才去做数据类型检查的语言。编程时，不用给变量指定数据类型，该语言会在你第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来。如（python， javascript， php， ruby等）
静态类型语言：使用变量前需要声明变量。数据类型检查发生在在编译阶段，也就是说在写程序时要声明变量的数据类型。如（java， c， c++, go等）

Python 最新文档 https://docs.python.org/3/

Python语言自 2004 年以后的使用率呈线性增长，目前已经成为最受欢迎的的程序设计语言之一。一些世界著名大学采用 Python 来教授程序设计课程，众多开源的科学计算库都提供了 Python 的调用接口，如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库 VTK、医学图像处理库 ITK等。 Python 专用的第三方库也有很多，如科学计算库 NumPy、 SciPy、 Pandas 分别提供了快速数组处理、科学计算和数据分析功能。

因此，Python 及其众多的第三方库构成的开发环境十分适合工程技术人员、科研人员进行数据处理、分析等，或者开发科学计算应用程序。

2、Python的特点

2.1 Python的优势

与其他编程语言相比较，Python 语言具有以下的优势：

简单、易学。 Python有相对较少的关键字，其结构简单，语法定义明确，学习起来非常快捷，从而能让学习者更多地关注解决问题的方法和程序本身的算法、逻辑。
可移植性。 Python源代码开放，在一个平台（如Windows）开发的 Python 程序几乎可以不加修改的运行在其他平台上，如 Linux、FreeBSD等。
解释性。 Python 程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源文件运行。在计算及内部，Python 解释器把源代码转换为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并执行。
面向对象。 Python 既支持面向过程程序设计也支持面向对象程序设计，完全支持类的继承、重载和派生等。
可扩展性和可嵌入性。 Python 支持 C/C++ 接口，可以方便地嵌入由 C/C++ 编写的程序。同时，也可以把 Python 代码嵌入 C/C++ 程序中，从而提供脚本功能。
丰富的库和模块。 Python拥有能够处理各种任务的标准库模块，如 Math（数学函数），Re（正则表达式），Random（随机数生成）等模块，也支持很多功能强大的第三方库，如前文提到的，Python 目前支持的第三方库已达到几万之巨。

2.2 Python 的局限性

相对比与 C/C++ 等语言，Python 程序运行速度较慢。因此对于这类程序，可以将运行速度要求较高的部分使用 C/C++ 等编写，再将其嵌入 Python 中，充分发挥不同语言的优势。但是现在计算机硬件配置不断提高，在大多数情况下，程序运行时间并不是考虑的首要问题。

3 Python 的应用领域

常规软件开发。 Python 支持函数式编程和面向对象程序设计，能够承担各种类型软件的开发工作。
科学计算与数据分析。 Python 被广泛运用在科学计算和数据分析中，如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等。
网络爬虫。也称为网络蜘蛛，是大数据行业获取数据额核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言不少，但是 Python 绝对是其中的主流语言，基于 Python 的 Scrapy 是使用最多的爬虫框架之一。
Web应用开发。 Python 具有一些优秀的Web 框架，如 Django、 Flask等。很多大型网站使用基于 Python 的 Web 框架开发，如 YouTube、 Dropbox、豆瓣等。
系统网络运维。在运维的工作中，有大量的重复性工作，并需要采用管理系统、监控系统、发布系统等实现自动化，提高工作效率。在这样的场景下， Python 是一门很合适的语言。
人工智能与机器学习。由于 Python 具有动态和良好的性能，现在几个非常有影响力的人工智能框架（如 TensorFlow、PyTorch等）都提供了 Python 支持，一些机器学习方向、深度学习方向和自然语言处理方向的网站基本都是通过 Python 实现的。

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