python有這么強大嗎

Python 易于學習可靠且高效（推薦學習：Python視頻教程）

好吧，相較于其它許多你可以拿來用的編程語言而言，它“更容易一些”。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。我的經驗是，通過實例來學習和教授 Python 要比采取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法里面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。 它所專注的并非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什么。

它能用少量的代碼構建出很多功能

Python 能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。通過實踐，你可以在最多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲 (而這還是在對編程完全不了解的情況下)。

另外一些讓 Python 成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和高效性。

Python 擁有最成熟的程序包資源庫之一

一旦你了解了該語言，就可以利用上這個平臺。Python 以 PyPI (讀作 Pie-Pie，可以從這里在線進行了解)為其后盾, 這是一個擁有超過 85,000 個 Python 模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地 Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理，計算機視覺實現，像維度分析這樣的高級數據分析的執行，或者是構建 REST 風格的 web 服務這些問題。

Python 廣泛用于數據科學領域

不管你從事的是什么工作，數據都會是其中的一部分。IT，軟件開發，市場等等 —— 它們都深度地關乎數據且對于智慧求之若渴。很快數據分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而 Python 在兩個領域都占有重要的地位。Python 緊挨著 R 語言，都是現代數據科學中最常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換并被用來構建起自己的這些分析技能。

Python 是跨平臺且開源的

Python 可以跨平臺運行，并且已經開放源代碼超過20年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做后盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。

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