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python 優點
Python是目前公認的全球5大流行語言之一，從雲計算、大數據到人工智能，Python無處不在，百度、阿里巴巴、騰訊等一系列大公司都在使用Python完成各種任務，Python發展如此迅猛，究竟有什麼優勢呢？
1. 簡單
Python採用極簡主義設計思想，語法簡單優雅，不需要很複雜的代碼和邏輯，即可實現強大的功能，很適合初學者學習！
2. 易學
Python學習簡單、上手快，不需要面對複雜的語法環境，即可實現所需功能，學習曲線很低，可以通過命令行交互環境學習Python編程。
3. 開源免費
Python所有內容都是開源免費的，可以直接下載安裝使用，還可以對其源碼進行修改，十分便捷！
4. 自由內存管理
Python內存管理是自動完成的，Python開發人員僅需專註程序本身，無需關注內存管理。
5. 跨平台、可移植性
Python具有良好的跨平台和可移植性能，可以被移植到大多數平台下面，如Windows、MacOS、Linux、Andorid和IOS等。
6. 解釋性
Python解釋器可以把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行，無需編譯環節，可以減少編譯過程的時耗，提高Python運行速度。
7. 面向對象
Python既支持面向過程，又支持面向對象，這樣編程更加靈活。
8. 可擴展性
Python除了使用Python語言本身編寫外，還可以混合使用C語言、Java語言編寫。
9. 豐富的第三方庫
Python本身具有豐富強大的庫，可以實現很多強大的功能。
為什麼說Python會成為最流行的編程語言
PHP是世界上最好的語言，那有人就問了，那為什麼有那麼多人來學習Python呢？
我先來說下它的特點：
簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。
易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的語法。
免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟件）之一。使用者可以自由地發佈這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。
可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。
解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。
運行程序的時候，連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤複製到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。
在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。
面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。
豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。
規範的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。、
那麼Python具有哪些優點呢？
Python 是一種不受局限、跨平台的開源編程語言，它功能強大且簡單易學。因而得到了廣泛應用和支持。
ArcGIS 9.0 社區中引入了 Python。此後，Python 被視為可供地理處理用戶選擇的腳本語言並得以不斷發展。每個版本都進一步增強了 Python 體驗，從而為您提供更多的功能以及更豐富、更友好的 Python 體驗。
ESRI 已將 Python 完全納入 ArcGIS 中，並將其視為可滿足我們用戶社區需求的語言。下面僅介紹 Python 的部分優勢[1]：
易於學習，非常適合初學者，也特別適合專家使用
可伸縮程度高，適於大型項目或小型的一次性程序(稱為腳本)
可移植，跨平台
可嵌入(使 ArcGIS 可腳本化)
穩定成熟
用戶社區規模大
Python 已延伸到 ArcGIS 中，成為了一種用於進行數據分析、數據轉換、數據管理和地圖自動化的語言，因而有助於提高工作效率。
送你八本Python神書，讓你修成程序員神功！
自從上班以來，我就很少看紙質書了，逐漸養成了看電子書的習慣，究其原因是紙質書每年要花掉我近千元錢，哈哈，其實主要原因是我養成了收集電子書的習慣，總能找到自己喜歡的電子書，在搜尋中， 我收集了8本python電子書資料，這8本書籍適合初學python丶進階python丶精通python！
而最近幾年內容付費如火如荼，付費成了互聯網經濟的主流，我也很珍視自己的python電子書資源，眼下很多書在電商平台的電子版都是十幾塊一本， 現在我決定全部免費贈送給大家啦 。
本書內容
本書描述了Python程序的基本構件：類型、操作符、語句、函數、模塊、類以及異常，介紹了更多高級主題，包括複雜的實例。
本書適合Python初學者，以及已經入門但想繼續學習和提高自身Python技巧的程序員。
本書內容
本書是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。
本書結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變量和函數三個主題，另外26個覆蓋了一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。
本書內容
【技術大咖推薦】
【本書特色】
【主要內容】
本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重複勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。本書尤其深入探討了Python語言的高級用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方面。
本書適合中高級Python軟件開發人員閱讀參考。
本書內容
本書包括Python程序設計的方方面面，首先從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字符串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與數據庫、網絡、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發佈等知識。最後，作者結合前面講述的內容，按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python項目的開發過程。
本書內容
Google和YouTube由於Python的高可適應性、易於維護以及適合於快速開發而採用它。如果你想要編寫高質量、高效的並且易於與其他語言和工具集成的代碼，《Python學習手冊：第4 版》將幫助你使用Python快速實現這一點，不管你是編程新手還是Python初學者。本書是易於掌握和自學的教程，根據作者Python專家Mark Lutz的著名培訓課程編寫而成。
《Python學習手冊：第4版》每一章都包含關於Python語言的關鍵內容的獨立的一課，並且包含了一個獨特的「練習題」部分，其中帶有實際的練習和測試，以便你可以練習新的技能並隨着學習而測試自己的理解。你會發現眾多帶有注釋的示例以及圖表，它們將幫助你開始學習Python 3.0。
《Python學習手冊：第4版》包括以下內容：
本書適合任何想要通過Python學習編程的讀者，尤其適合缺乏編程基礎的初學者。通過閱讀本書，讀者將能利用強大的編程語言和工具，並且會體會到Python編程的快樂。
本書內容
Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。Python可以用於很多的領域，從科學計算到 遊戲 開發。
《Python編程初學者指南》內容淺顯易懂，示例輕鬆活潑，是國際暢銷的Python初學者教程，適合對Python感興趣的初級和中級讀者學習參考。
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如何成為Python高手
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Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。
用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。
課程目錄：
第一階段
第一章：用戶交互
第二章：流程控制
第三章：數據類型
第四章：字符編碼
第五章：文件處理
第二階段
第六章：函數概述
第七章：閉包函數
……
Python 有那麼神嗎
很多對Python不熟悉的人，認為Python在最近這些年的興起是運氣而已。本文幫助大家回顧一下過去十幾年Python的3次增長和對應的歷史背景。
Python設計之處的特點，包括易學易用，以及作為膠水語言。易學易用是個難以量化的東西，但至少我接觸的絕大多數朋友都認同Python在學習和使用上是比大部分語言簡單的。有些人不認同Python通常也不是認為Python相對其他語言難學，而是認為Python的運行速度慢，或者動態類型語言的通病。至於膠水語言就比較窄了，面向作為膠水而設計的語言是很少的，印象里只有Lua算得上一個。另一個Python相較其他語言的優勢是字符串處理。
以下介紹Python獲得發展的3次機遇期。
2006年的搜索/NLP：2006年前後正好是搜索引擎公司發展的爆發期。那一年Google中國李開復搞了關門弟子計劃，百度也做了諸多廣告，比如百度更懂中文系列。在那個時代搜索引擎就是IT行業的高科技。之後不久，阿里巴巴也搞了個ASC(阿里巴巴搜索技術研究中心)，後來多次追潮流更名，一直作為阿里巴巴內部的前沿研發部門。
而Python用作搜索引擎和NLP是很有歷史的。早期Google在90年代開發搜索引擎爬蟲就是使用Python實現的。而即便是現在，開發爬蟲，Python也基本上就是第一選擇。很多人學習Python的入門程序也是爬蟲。而Python適合開發爬蟲的關鍵在於Python的字符串處理是很方便的。
也就是從2006年末開始，國內的python-cn郵件列表湧入了大量的新人，並以爬蟲為例開始深入學習Python。
2010年的WEB創業潮：2010年開始，國內外出現了新一輪的創業潮，大家開發的是各種各樣的網站。此時的WEB開發上，Python已經逐步成為主流WEB服務器開發選項中的一種。相對於同時代的Java和PHP等，有着開發效率上的優勢。
正因為早期創業公司需要迅速的迭代和試錯，使得這個時代的Python成為了一個不錯的選項。進而讓更多工程師開始學習起來Python。
也就是從這個時期開始，才逐漸有較多的公司會公開招聘Python工程師。在此前招聘Python工程師的廣告是非常非常少見的。
2014年的Deep Learning：從2014年開始火起來的深度學習上，Python的優勢是近乎絕對的。深度學習的主流開發語言只有C++和Python兩種了，其他語言可以認為根本就沒能在這裡分到什麼像樣的空間。所有主流的Deep Learning框架，也是官方直接提供了C++和Python兩種接口。而由於C++開發的難度，當前確實有不少從業工程師是直接用Python搞定深度學習的相關步驟。
這次Python的增長期被更多不了解Python的人認為是Python的狗屎運。但其背後的邏輯反倒是非常堅固的。原因就是Python是個很好的膠水。最初的起點是numpy庫。
numpy是封裝了BLAS的科學計算庫。BLAS是對CPU向量指令集高度優化的數學運算庫。通過BLAS進行科學計算可以得到頂級的計算性能，這個計算性能比未經向量指令集優化的C程序還能快上數倍。而numpy的另一個重要特點就是，把buffer做了封裝，使得buffer的內容是無需Python處理的，而是實際交給特定的軟件庫來處理，numpy只是負責維護該buffer的生命周期，形狀等元數據。這就使得numpy的計算性能不會受到Python的影響，但同時卻可以利用Python的易學易用來管理buffer的生命周期。
numpy對buffer的管理帶來的易用性優勢在後來得到了很大的發展。如以下幾點：
OpenCV：在opencv-python中就是使用了numpy.array來管理圖像數據，卻沒有像C++接口一樣使用Mat。同樣的頂級性能。
PyCuda/PyOpenCL：也是利用了numpy.array來透明傳遞數據給GPU做高性能計算。尤其是集成了JIT，使得可以用字符串的方式傳遞kernel function，不再像C++一樣要獨立編譯一遍。
Caffe/TensorFlow：同樣利用了numpy.array，並利用了PyCuda/PyOpenCL的集成。
所以這樣一路發現下來，由Python是個好膠水，就真的把若干很好用的庫全流程的粘在了一起。在流程集成上都是頂級的性能，而沒有Python的性能損耗，同時帶來了非常好的易用性。
相比其他語言，對這些C/C++庫的玩法都是先封裝一層對象，包準封裝的前後對不上。而且因為大部分語言並不是面向膠水設計，開發C接口都很困難。自然與這些高性能計算庫的結合困難重重。累計起來就與Python產生了差距。
題主所提到的R語言，是一種領域相關的語言，是做統計領域的，類似的還有做科學計算的Matlab。如果程序的輸出只是一份報告，甚至一份統計圖，問題是不大的。但想要成為產品，與其他系統集成則成了難題。一般的服務器部署產品，是不會選擇在工程上這麼不專業的語言。所以，實際應用時，還是要有工程師負責將算法提取出來，移植到產品級的語言和平台上。舉個例子，R雖然可以正常的訪問MySQL數據庫之類的。但產品級系統中，涉及到memcache、kafka、etcd等，可就沒有R語言的接口了。所以這些領域相關語言，寫一些自己電腦上跑的小程序還可以，進入產品是沒什麼希望了。
再者就是因為通用性一直難以跨越出自己的領域，所以這類語言的生命周期一般都不太長，失去自己領域的強支撐後會很快消亡。所以建議題主還是花一些精力去看看業界通用的一些語言。
原創文章，作者：LMMT，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/148643.html
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