Python简介
Python是一种高级编程语言，它诞生于上世纪90年代初期，其创造者是Guido van Rossum。 Python在开发时十分重视代码的可读性和简洁性，同时也反对面向对象和函数式编程。Python语言并不简单，老手很容易把握，因而它是一种十分风行的编程语言。
Python历史
Python的命名灵感来自Guido van Rossum喜爱的一种电视悲剧《Monty Python's Flying Circus》。 Python的最后版本于1991年公布。Python语言在过后很快受到了开发者的欢送，遵循Python代码标准的开发者很容易进行编码，所以它成为了程序员的首选语言之一。到了2000年，随着Python2的公布，Python的使用量大大增加，逐步成为了开发社区中最受欢迎的语言之一。Python3于2008年公布，对Python2进行了重构，比Python2性能更弱小且容错性更高，受到了很多开发者的青眼。
Python长处
易学习和易写
Python语言对老手来说十分敌对，它的语法十分简洁明了。它的代码看起来更像是英语句子而不是艰涩难懂的编程语言。 因而，对于没有编程教训的人来说，Python语言更容易学习，了解和把握编程思维。
案例：Python的易用性使得Python成为数据科学家和业余爱好者的热门语言之一。像NASA和谷歌等大型技术公司都应用Python作为其开发和钻研的重要语言。
跨平台兼容性强
Python语言能够在不同的操作系统中运行，比方Windows、Linux、MacOS等。 能够通过装置Python解释器来解释代码文件，因而程序能够在多个零碎上运行。这种跨平台性质能够显著地缩小开发周期，因为你不须要为不同的平台编写多个代码版本，这也能够进步代码的可重用性。
丰盛的库和框架
Python领有宽泛的第三方库，如numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等，反对各种多样的工作，如数据分析、图像处理和机器学习等。这些库使得Python更加弱小和高效，缩短了开发人员的开发工夫和老本。
案例：pandas是一个开源的Python库，宽泛用于数据分析和数据处理场景。Pandas是一个功能强大的数据结构，用于解决和剖析数据，是进行数据分析的重要工具。
可扩展性强
Python语言能够与其余编程语言进行混合编程。Python语言与C语言的联合能够疾速实现性能弱小的代码，并且Python语言还提供了C语言的接口以扩大其性能, 例如Cython。
案例：许多游戏引擎，例如Unreal Engine 4，都应用Python和C++编写。 Python被宽泛用于游戏脚本编写，因而游戏开发者能够应用Python为其游戏减少新性能。
社区反对
Python社区十分弱小并且沉闷，并且领有大量的用户和开源我的项目。这为Python开发者提供了资源和反对以及一个平台，在这个平台上，他们能够分享代码、提出问题、探讨技术并与社区进行互动交换。因而，Python社区的存在让开发者的工作更易上手、高效。
案例：Python社区为Python用户和开发者提供了一个丰盛的资源和平台。像Anaconda这样的Python平台，提供了许多可用的Python开源和生态系统，这些资源使得Python成为数据科学家和开发人员的热门选项。
Python毛病
运行速度较慢
Python并不被认为是一种运行速度十分快的语言， 这与Python是一种解释型语言无关。尽管Python的解释器在很大水平上优化了Python的速度，但它依然无奈与低级语言（如C和C++）相比。因而，在做大量的计算和简单的我的项目时，Python的运行速度可能会稍慢。
案例：对于须要解决大量数据的利用场景（如高频交易、量化交易），Python稍慢的运行速度可能会影响算法的实时性能。在这种状况下，应用C/C++或其余低级语言可能是更好的抉择。
内存应用较大
Python语言的解释器将代码转换为中间代码，并在运行时解释这些代码。这意味着在运行Python程序时，须要占用比其余语言更大的内存空间。 因而，如果须要解决大量数据，Python可能会耗费大量的内存，这可能会导致性能问题。
案例：在解决大型图像或视频文件等内存密集型应用程序时，Python的内存耗费可能会导致机器解体。 在这种状况下，开发者可能须要思考应用其余语言或技术来解决这个问题。
不反对动态类型查看
Python是一种弱类型语言，这意味着它没有强制执行变量的类型。变量的类型是动静确定的，并且能够在变量生命周期内扭转类型。这可能导致程序在运行期间呈现类型谬误。因而，开发者可能须要破费额定的工夫来确保代码的正确性。
案例：通过应用Python编写简单的程序时，开发者可能须要特地留神变量的类型，以避免出现类型谬误，这可能会缩短开发工夫。
Python应用领域
Python能够利用于多个畛域，包含Web开发、数据迷信、人工智能和游戏开发等。
数据迷信
Python是数据科学家应用的首选编程语言之一。通过应用Python数据分析库（如pandas和numpy）和数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn），数据科学家能够清理、解决、剖析和可视化大量数据。Python也为机器学习和深度学习提供了许多库和框架，例如scikit-learn、Keras和TensorFlow，使得应用Python进行机器学习和深度学习非常容易。
案例：假如一个银行须要剖析和解决大量的客户数据。通过应用Python的数据分析库（如pandas）和可视化库（如Matplotlib），数据科学家能够清理、解决和可视化数据，以获取无关银行客户行为的有价值信息。
Web开发
Python能够用于开发Web应用程序。Django和Flask都是基于Python的Web框架，提供了许多性能，例如身份验证、数据库拜访、模板解决和部署。通过这些框架，开发者能够应用Python编写简单Web应用程序。
案例：YouTube应用Python Django框架开发其视频管理系统，该零碎负责视频内容的上传、删除和分类，同时提供了各种剖析和报告性能。
游戏开发
尽管Python不是最风行的游戏开发语言，然而它依然被许多游戏开发团队用于开发游戏。Python能够用作游戏中的脚本，负责实现一些逻辑和性能。此外，Python还能够与其余语言（如C ++）联合应用，以进步游戏的性能。
案例：Eve Online是一个十分风行的网游，其中大部分的游戏逻辑是通过Python代码实现的。Python作为Eve Online游戏的脚本语言，使得在游戏中实现简单的逻辑变得非常简单。
人工智能
Python在人工智能畛域也十分风行。Python提供了许多风行的机器学习和深度学习库和框架，例如Scikit-learn、Keras和TensorFlow等。Python还提供了一种简略而弱小的形式来解决和剖析自然语言，通过它，能够对文本和语音数据进行情感剖析、命名实体辨认和自然语言解决等操作。
案例：人工智能公司OpenAI将Python作为其首选编程语言，以构建包含语言模型和强化学习模型在内的先进人工智能零碎。
总结
Python是一种风行的编程语言，其最大的长处是其易用性，跨平台兼容性和丰盛的库和框架。然而，Python也有一些毛病，例如运行速度较慢，内存应用较大以及不反对动态类型查看。无论如何，它在多个畛域中都有其利用，包含数据迷信、Web开发、游戏开发和人工智能等。因而，通过学习Python，开发者能够轻松地进入这些畛域，以及开发许多其余类型的应用程序。
站长羽峰
95后集体站长，用酷爱10年的编程，做点乏味的事！python教程大全、爬虫与js逆向；网站、小程序源代码分享；程序员学习、技术路线图、接单交换等…
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