為什麼在使用python的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、為什麼用python？
• 2、做數據分析為什麼要使用Python？
• 3、為什麼寫爬蟲都喜歡用python
• 4、為什麼用Python做數據分析
• 5、為什麼現在很多人都使用Python語言有什麼優勢
• 6、為什麼使用Python，Python應用場景？

為什麼用python？

學習容易

Python是一門比較容易學習的語言，因為它是非常高級的語言，比C和C++這樣的語言，還要高級幾個層次，即使是一個小學剛畢業的學生都可以學會。它不需要管理內存分配，不需要定義變量的類型即可使用，內置了很多數據類型直接使用，而不需要考慮怎麼樣創建這些類型，比如列表、字典、字符串這樣高級的功能。另外，用它寫出的代碼，可以直接運行，不需要進行編譯的操作。還有一點，用它寫出的代碼非常短，打字量可以少很多，真的可以節省很多鍵盤的損壞，減少「鍵盤手」的疾病產生，對於開發人員來說，健康是最大的本錢，如果手都損壞了，什麼也做不了。

開發效率高

Python是一門開發效率最高的語言，它比C有6倍的開發效率，簡單來說，如果一個C開發人員工作6天，使用Python的開發人員只需要工作一天即可，意味着做Python開發人員可一周只上一天班。它比C++有2倍的開發效率，它比Java和C#也有1.5倍的開發效率。有這麼高的開發效率，當然是用性能換來的代價，不過從目前硬件技術進步來看，目前的CPU計算能力普遍是過剩的，並且越來越多硬件成本降低，但人工的成本越來越貴。其實從社會進步來看，也是工具越來越先進，但人的大腦管理複雜程度並沒有跟着提高，顯然要提高起來就比較困難了。

目前在嵌入式系統都慢慢走向多核的CPU，在手機方面，都已經進入64位的8核時代了。在嵌入式系統方面，也有Pyboard這樣的開源項目來進行了，這樣的嵌入式Python主要適用於機械人控制方面。

調試運行方便

無論是在Windows平台，還是Linux平台，都一樣開發和調試。跨平台運行更加方便，如果沒有使用平台差別的API接口，只要寫一遍代碼，就可以在Windows平台或Linux平台上運行。

開源免費

Python無論在商業上，還是教育上，都是免費使用，意味可以零成本進入學習它，使用它。Python擁有眾多功能完善的開發庫可以使用。

測試領域需求

測試是軟件開發里有相當大的工作量，比如模塊測試，當開發人員把一個模塊功能完成之後，需要測試這個模塊是否正確，就需要搭建一堆測試代碼，才可以驗證的。這時，如果使用C++或Java來寫這些功能，顯然沒有使用Python來得快，從前面效率就可以看到。因此，通常就會變成這樣的開發模式：發佈的軟件是使用C++或Java開發，但測試的代碼使用Python來開發。比如嵌入式系統涉及網絡通訊方面，需要不斷地向嵌入式系統發送網絡數據和接收網絡數據，就可以使用Python搭建一個測試環境出來，這樣花費很少的時間，就可以對嵌入式系統進行驗證，提高代碼的質量，減少嵌入式系統與其它系統的調試時間，以及以後維護時間。

另外，通過使用Python語言編寫眾多的腳本，就可以提高自動化測試水平，每發佈一個版本，就可以把以前的測試用例，全自動化測試一遍，這樣會大大提高對軟件快速發佈的要求。像我所見過的測試用例，就有幾萬個，如果靠手工方式測試，驗證起來是非常慢的，並且並不全面。目前採用全自動化測試之後，每天24小時運行，一台電腦相當於10個測試員工的工作量，可見帶來多大效率的提升。在可以預見的將來，在測試領域裏，Python的工作需求會持續增加，要求所有測試人員都會掌握這個好用的工具。

做數據分析為什麼要使用Python？

現如今，數據分析中有很多的工具都是十分實用的。由於大數據的發展越來越好，使得使用了大數據分析的企業已經朝着更好的方向發展。正是因為這個原因，數據分析行業的人才也開始變得火熱起來，尤其是高端人才，越來越稀缺。當然，對於數據分析這個工作，的確是需要學會一些編程語言的，比如MATLAB，Python，Java等語言。但是對於初學者來說，Python是一個不錯的語言，Python語言簡單易懂，同時對於大數據分析有很明顯的幫助。那麼數據分析為什麼要使用Python呢？這是因為Python有很多優點，那麼優點都是什麼呢？下面我們就給大家介紹一下這些優點。

首先說說Python的第一個優點，那就是Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數據分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有着無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。

Python最大的優點那就是簡單易學。很多學過Java的朋友都知道，Python語法簡單的多，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。

當然，Python也具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫遊戲，以及自動化運維，在這些領域中有着很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。

其實現如今，Python是一個面向世界的編程語言，Python對於如今火熱的人工智能也有一定的幫助，這是因為人工智能需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有着豐富的數據庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕鬆的提取數據，從而為人工智能做出優質的服務。

通過上面的描述，相信大家已經知道了使用Python做數據分析的優點了。Python語言得益於它的簡單方便，使得其在大數據、數據分析以及人工智能方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析行業的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以不管大家是否進入數據分析行業，學習Python是沒有壞處的。

為什麼寫爬蟲都喜歡用python

python的腳本特性，python易於配置，對字符的處理也非常靈活，加上python有着豐富的網絡抓取模塊，所以兩者經常聯繫在一起。

作為一門編程語言而言，python是純粹的自由軟件，以簡潔清晰的語法和強制使用空白符進行語句縮進的特點從而深受程序員的喜愛。使用python來完成編程任務的話編寫的代碼量更少，代碼簡潔簡短可讀性更強，一個團隊進行開發的時候讀別人的代碼會更快，開發效率會更高，使工作變得更加高效。

這是一門非常適合開發網絡爬蟲的編程語言，相比於其他靜態編程語言，python抓取網頁文檔的接口更簡潔;相比於其他動態腳本語言，python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。此外，python中有優秀的第三方包可以高效實現網頁抓取，並可用極短的代碼完成網頁的標籤過濾功能。這也就是為什麼python被叫作爬蟲的原因。

為什麼用Python做數據分析

為什麼用Python做數據分析

原因如下：

1、python大量的庫為數據分析提供了完整的工具集

python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有着無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。

2、比起MATLAB、R語言等其他主要用於數據分析語言，python語言功能更加健全

Python具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫遊戲，以及自動化運維，在這些領域中有着很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。

3、python庫一直在增加，算法的實現採取的方法更加創新

4、python能很方便的對接其他語言，比如c、java等。

Python最大的優點那就是簡單易學。Python代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。

其實現如今，Python是一個面向世界的編程語言，Python對於如今火熱的人工智能也有一定的幫助，這是因為人工智能需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有着豐富的數據庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕鬆的提取數據，從而為人工智能做出優質的服務。

通過上面的描述，相信大家已經知道了使用Python做數據分析的優點了。Python語言得益於它的簡單方便，使得其在大數據、數據分析以及人工智能方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析行業的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以不管大家是否進入數據分析行業，學習Python是沒有壞處的。

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為什麼現在很多人都使用Python語言有什麼優勢

Python的優勢很多人都知道，那就是真的非常簡單。Python語法對於初學者是比較友好的，入門相對於比較簡單。因此，很多培訓機構將Python作為了面向中小學生的一種編程語言課程，它被稱為膠水語言，能夠把用到其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕鬆地聯結在一起。

使用Python快速生成程序的原型，然後對其中特別要求部分，用合適的語言進行改寫，比如說3D遊戲中的圖形渲染模塊，性能要求比較高，可以用C、C++進行重寫，然後封裝為python可以調用的擴展類庫。

為什麼使用Python，Python應用場景？

因為Python是通用的。

Python有許多實現（利用其他語言來寫Python解釋器），不僅僅是CPython。它可以基於Java，C，Python自己，C#，Ruby，Javascript等各個語言製作。可以這麼說，Python的底層實現語言是最豐富的，絕對沒有之一。所以它可以和C/C++/Java/C#/Ruby/Javascript等各類語言直接交換數據。不僅僅通過REST/JSON/XML交換。

1、python通常不作為工程語言出現。就是正規的軟件生產不使用它。主要用java, c#, xml, c。至於為什麼，這是軟件工程的需要。python不具有完整的語法檢查。

2、python並不為特定目的而產生。雖然它更適用於系統維護。不過它就是一個通用的腳本語言。

3、python一般認為是腳本語言，或者說是動態語言，速度慢肯定是所有解釋性語言的缺點了，除此之外，python的多線程無法在多核上運行肯定也是需要解決的問題。

4、Python的實現是用ansi c編寫的，可以運行在目前所有主流平台上，手機、pad上均可運行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。