Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
· Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
· Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
· Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
· Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
(https://www.runoob.com/python/python-intro.html)
主要用途
1、Web开发
提到web开发，大家脑海中闪现的一定是当前主流的开发语言Java,但你可能想不到的是python也可以做web开发，他由于开发迅速、部署飞快，变更起容易，代码量小深受开发者的喜爱，并且还有强大的框架来进行web开发。最经典的Django、Flask、Tornado，使程序员快速开发复杂的代码和应用，开发高质量的web程序。大家的金主知乎、豆瓣、Google、YouTube等企业均将python作为主要的开发语言，怎么样强大吧！！！
2、自动化运维
随着公司的发展、业务需求的持续并快速的增长，往往一个运维工程师通常要管理成百上千台服务器，运维工作变的重复、繁杂。那么将运维工作自动化，把运维工程师从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确，这是使用python来做的持续高效的事，那么为什么选择Python呢，一来，大部分的开源运维工具都是由纯Python编写的，如Celery、ansible、Paramiko、airflow等，二来，Python与其他语言相比，更加优雅、明确和简单。
3、数据分析/可视化
作为数据分析的一大利器–Python,除了自身语言简洁高效易上手的优点，还有许多强大的功能。
支持非常多的库用于分析需求：Pandas：一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）；可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据；可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray；广播功能函数；整合 C/C++/Fortran 代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。
4、网络爬虫
浏览网页时，发现好多对大家有用的数据，但怎样从互联网上抓取对于大家有价值的信息呢，这个时候大家需要一款利器—python，比如：豆瓣的推荐电影列表、社区留言、音乐软件评论等
5、机器学习
机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达，机器学习的算法包括神经网络、深度学习、支持向量机及随机森林，基本道理和上述相似，应用场景很多：例如推荐系统、人脸识别及语音识别等。
对于机器学习库和Python框架，scikit-learn和TensorFlow算是两个比较热门的。下面是scikit-learn中文学习网站，大家可以访问学习
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