Python , 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，Python 已经成为继JAVA，C 之后的的第三大语言。 特点：简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。
创一个小群，供大家学习交流聊天
如果有对学python方面有什么疑惑问题的，或者有什么想说的想聊的大家可以一起交流学习一起进步呀。
也希望大家对学python能够持之以恒
python爱好群，
如果你想要学好python最好加入一个组织，这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料，给你推荐一个学习的组织：快乐学习python组织 可以点击组织二字，可以直达
十年开发工程师告诉你python是做什么的，零基础的必看哦！
虽然像PERL,TCL和其他一些语言一样,Python被认为是一种解释性语言,但是它有编译的过程,用编码器将原始的脚本翻译成一系列字节码,然后让字节码在Python虚拟机上面跑.但是由于是脚本语言,所以和C以及PASCAL这类编译语言相比还是慢了三分.但是别急,Python模块的字节码是可以保存的,在需要的时候拿来用就是了,不需要重新编译,而且产生的字节码完全独立于平台和操作系统!了解Java的朋友是不是觉得很眼熟啊?哈.
Python是免费的
免费这个字眼最能吸引眼球了,尤其是对那些BOSS们,使用免费的语言所以不用购买任何软件,而且不用担心版权问题,随意地编写,发布,修改…….程序员如果想深入了解Python内幕,甚至可以下载其源代码!
Python是可移植的
无须多说,许多操作系统都支持Python。
十年开发工程师告诉你python是做什么的，零基础的必看哦！
Python的强大功能
几乎没有Python办不到的事情.Python的内核非常之小,但他能够提供基本的构建块,所以程序员能设计很多的应用程序.另外可以用C,C ,Java对Python进行扩展,因此你可以用它开发任何类型的程序.Python解释器提供大量的各种附加模块构成的库来扩展Python程序设计的功能,比如网络通讯,文本处理(广泛的XML支持),以及正则表达式(Regular Expression)。
虽然Python的主要目的是向程序员屏蔽底层的复杂性,但是它也支持一些必要的挂钩(hook),扩展和函数,这样我们可以对操作系统的特定区域进行底层访问.上天入地的本事都有了,Python的确是可以做任何事情。
Python的可扩展性
因为Python是用C写的,有些扩展用C ,而且可以访问其源代码,因此可以对Python写扩展.Python提供的许多标准模块支持C或者C 接口。
Python和C可以一起工作.它可以嵌入到C或者C 的应用程序当中,因此可用Python语言为应用程序提供脚本接口.由于支持跨语言开发,可用Python设计概念化应用程序,并逐步移植到C,使用前不必用C重写应用程序。
Python可以和Java一起工作:Jython是Java 与Python天衣无缝的结合.无论是在Python里面调Java的包,或是在Java里面使用Python的对象,你都可以畅通无阻.还有更妙的,由于Jython的解释器完全用Java编写,因此可以在支持Java的任何平台上部署Python程序,甚至WEB浏览器也可以直接运行Python脚本.本人曾经在项目中用Jython画3D图,客户端IE可以直接浏览并用鼠标进行操纵!
十年开发工程师告诉你python是做什么的，零基础的必看哦！
Python的简单性
只要了解Python的基本原理,学习其他内容就会很容易.语言的核心很小,语义和样式非常简单.半天时间学会,轻轻松松.当然这不是说Python语言没有需要深入学习的复杂问题.许多扩展和库,还是需要认真思考才能达到高效使用这门语言的目的.尤其是与其他语言,如TK和SQL进行集成连接时,更是应该如此.
其实我的主要研究工作是用 Python 做数据分析，业余爱好搞搞 web 开发，所以我目前主要用 Python 做 3 件事情。
- 数据分析
Python 的数据分析生态系统很完善了，甚至看到很多研究者的讨论帖子都建议早点把研究工具迁移到 Python 生态系统。Numpy & Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本数据分析的三驾马车，而 Jupyter notebook 则是分析的最基本交互式环境。作为一个 Python 数据分析入门者，我建议一定要熟练掌握这些基本工具。后续则可以学习更为强大的工具，如分布式计算 pyspark，机器学习，深度学习，神经网络等等，Python 都能找到成熟的包以供使用。
2.网络数据采集
数据分析离不开数据采集，所以我偶尔也会使用 Python 的标准库 urllib 去网络采集一些简单数据，图快也会使用 requests，beautifulsoup 是非常不错的 html 解析工具。我建议 Python 爬虫的初学者熟练掌握这些基本库，后续更高级的可以学习 Python 爬虫框架 pyspider，scrapy 等，以及分布式爬虫。
十年开发工程师告诉你python是做什么的，零基础的必看哦！
- Web 开发
这是我的业余爱好，主要使用 django 作为开发框架。不必争 django 和 flask 学哪个，开发过程其实流程差不多，API 不同，以及搜索文档的姿势不同而已。其他的如 tornado 等就没用过了，不评论。做为爱好者专注一个框架学好用精就好了。
python的数据处理是它的优势，所以适合于做对计算要求高，但对效率要求不是太高的应用。因为python的效率不是非常高，像游戏渲染之类的，虽然也可以写，但不适合，一般也就不会用。游戏中用到python基本也都是后台的数据处理