为什么推荐学Python
这篇文章将为大家详细讲解有关为什么推荐学Python，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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习惯了静态语言，当年觉得C++就是不二选择了。我的观点也一直很明确：作为一位专业的程序员，第一门应该精通的语言是C，接着应该掌握汇编语言，之后再学什么语言都可以融会贯通。
然而自从接触了JavaScript这种动态语言，才猛然发现静态语言的不足，并转向这个更为美丽的阵营。
动态语言有这几种：JavaScript、Python、Ruby和Lua，而Python则是唯一推荐的。
这并不是说其他的语言不好，而是说如果你只想学一门语言，那么Python就是最好的选择。
首先看下比较泛泛而谈的方面：
快速上手。Python的书籍非常多，文档也很详细，大多数模块都配有例子。我不知道初学编程的人要多久才能掌握Python，但我只用了半天就掌握了大部分Python的语法。你完全可以在等公交或挤地铁时学会Python。
用途广泛。如果不考虑性能，你几乎可以用Python做任何事，包括系统编程、数据库、应用软件、游戏、WEB应用等等。
平台无关。从嵌入式设备到几十年前的大型机上你都能找到Python，它支持的平台甚至多于Java。
模块众多。无论你是想操作数据库，还是想进行音乐、图像处理，或者处理文字编码解码，Python都在标准库里为你提供了。而且不但标准库不逊于Java，就连第三方库的数量也没有哪门语言可以比得上，并且这些库大多是开源和免费的。
使用方便，无需编译。打开命令行，敲入Python就能在控制台直接执行Python语句了。用文本编辑器编辑一个.py文件，编写完双击它就能运行了。在构建较大的应用时会节约很多时间，即便是Java这种语言，在打个par或war包时，仍然需要几分钟的编译和构建时间。
代码简短，容易阅读。由于内置了众多实用的类型，合理的操作符重载，以及各种语法特性和库的支持，实现同样的事，Python几乎总比绝大部分语言少写很多代码。
面向对象。如今大多数语言都已在语法层面上支持面向对象了，所以这或许算不上什么。只是想和Ruby拥护者强调一下，Python同样也是纯面向对象的语言。Python里所有你能看到的东西，全都是对象，包括1、2、3这种字面量，甚至代码和栈帧。至于Python里有函数，所以不是纯面向对象的这种说法也是站不住脚的：因为函数也是对象，一个函数调用就是将0到多个对象传递给函数对象的__call__方法的过程，难道非得加个小数点才叫面向对象？
接着看看一些值得一提的特性：
支持长整数类型，长度只受限于虚拟内存的大小。
例如123的321次方：
>>> 123 ** 321 72367033806371673149109894141163778628811792657571658906010558390395870363798401 74409528068615550773640492165707028496172182896059297790954263709889769722310262 26285667876540913278254539915951402057014129613641887324089361978905536997158369 51569999800431957769217006743321026257517932764164662319487914962533302741368207 21118949461532655279066772041128547416263676516890721192413497337430449601963537 66658585599417357039248364677569172479954695834874677915245821537445221075978652 77798136080074161485280424274076931083994487111719562249702540362855712911132265 96623575435535351670333904300150611852076035957773786947201861794212059087317071 0805078696371738906375721785723L
支持连续比较。
>>> 10 > 5 > 3 True >>> 10 < 15 > 3 True >>> 10 > 2 < 3 True
快速生成列表。
例如0～100之间所有的奇数：
>>> range(1, 100, 2) [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 55, 57, 59, 61, 63, 65, 67, 69, 71, 73, 75, 77, 79, 81, 83, 85, 87, 89, 91, 93, 95, 97, 99]
列表支持切片操作。
>>> x = range(20, 0, -1) >>> x [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] >>> x[8:] # 生成x的第8到最后一个元素的列表 [12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] >>> x[:8] # 生成x的第0到第8个（不包含第8）元素的列表 [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13] >>> x[:-8] # 生成x的第0到倒数第8个元素的列表 [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10, 9] >>> x[8:-8] # 生成x的第8到倒数第8个元素的列表 [12, 11, 10, 9] >>> x[::2] # 从x中每隔1个数生成的列表 [20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2] >>> x[8:-8:2] # x的第8到倒数第8个元素中，每隔1个数生成的列表 [12, 10]
元组可以自动打包和解包。
>>> a, b = 1, 2 >>> a 1 >>> b 2 >>> a, b = b, a >>> a 2 >>> b 1 >>> def f(): ... return 3, 4 # 函数可以返回多个值，实际上也是元组 ... >>> a, b = f() >>> a 3 >>> b 4 >>> a = f() >>> a (3, 4)
强大的for循环让大多数情况下无需处理循环索引。
例如计算0～100的奇数和：
>>> s = 0 >>> for i in range(1, 100, 2): ... s += i # 每次迭代，i都会被赋予下一个值 ... >>> s 2500
还可以同时获得多个迭代值：
>>> x = (((1, 2), 3),) >>> x *= 5 >>> x (((1, 2), 3), ((1, 2), 3), ((1, 2), 3), ((1, 2), 3), ((1, 2), 3)) >>> for (i, j), k in x: ... s += (i + j + k) ... >>> s 30
可用zip函数同时迭代2个列表。
>>> a = range(5) >>> b = range(5, 10) >>> zip(a, b) [(0, 5), (1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9)] >>> for x, y in zip(a, b): ... print x + y, ... 5 7 9 11 13
支持lambda函数。（不过不如Lisp的简洁，也没有JavaScript的匿名函数强大，更不如Ruby的block优雅）
>>> f = lambda x: 2 * x >>> f(3) 6 >>> (lambda x: 2 * x)(3) 6 >>> map(lambda x: 2 * x, range(10)) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] >>> filter(lambda x: x % 2, range(10)) [1, 3, 5, 7, 9] >>> reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 10)) 362880
列表解析可以省略很多for循环、map和filter函数。
>>> [str(i) for i in range(10)] ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] >>> [i * i for i in range(20) if i % 2 and i % 3 ] [1, 25, 49, 121, 169, 289, 361] >>> [i * j for i in range(5) for j in range(5, 10)] [0, 0, 0, 0, 0, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 16, 18, 15, 18, 21, 24, 27, 20, 24, 2 8, 32, 36] >>> [i * j for i in range(5) for j in range(5) if i > j] [0, 0, 2, 0, 3, 6, 0, 4, 8, 12]
支持缺省参数，且缺省参数位置随意。
>>> def f(a, b=1, c=2): ... return a + b + c ... >>> f(1) 4 >>> f(1, 2) 5 >>> f(1, c=5) 7 >>> f(1, c=5, b=9) 15 >>> f(c=5, a=8, b=9) 22
支持参数列表和参数字典。
>>> def f(a, b=1, c=2):... return a + b + c...>>> args = [9, 8, 7]>>> f(*args)
24
>>> kwargs = zip(['a', 'b', 'c'], args)
>>> kwargs
[('a', 9), ('b', 8), ('c', 7)]
>>> kwargs = dict(kwargs)
>>> kwargs
{'a': 9, 'c': 7, 'b': 8}
>>> f(**kwargs)
24
>>> f(9, *[8], **{'c': 7})
24
>>> a = (0, 1, 2, 3, 4)
>>> b = (5, 6, 7, 8, 9)
>>> zip(a, b)
[(0, 5), (1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9)]
>>> zip(*zip(a, b))
[(0, 1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8, 9)]
>>> c, d = zip(*zip(a, b))
>>> c # 等于a
(0, 1, 2, 3, 4)
>>> d # 等于b
(5, 6, 7, 8, 9)支持闭包和高阶函数。
>>> def f(x): ... return x + 1 ... >>> def g(func): ... def wrap(x): ... return func(x) * 2 ... return wrap ... >>> h = g(f) >>> h(2) 6 >>> @g ... def a(x): ... return x + 1 ... >>> a(2) 6
对象的属性和方法可以动态改变：
>>> class A(object): ... def __init__(self, x): ... self.x = x ... >>> a = A(10) >>> a.x 10 >>> a.y Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: 'A' object has no attribute 'y' >>> a.y = 5 >>> a.y 5 >>> del a.x >>> a.x Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in AttributeError: 'A' object has no attribute 'x' >>> def f(self): ... return 10 ... >>> A.x = f >>> a.x() 10
对象的类型可以动态改变。
>>> class A(object): ... def __init__(self, x): ... self.x = x ... def y(self): ... return self.x * 2 ... >>> class B(object): ... def __init__(self, x): ... self.x = x ... def y(self): ... return self.x / 2 ... >>> x = A(10) >>> x.y() 20 >>> x.__class__ = B >>> x.y() 5
其他虽然还有很多优点，为了公平起见，把部分缺点也列出。
性能不出色。比起静态语言要差很多，但是在动态语言里表现尚可，至少不逊色于Ruby和PHP。
要追求性能，就不得不以C来重写这些实现；但好在绝大部分Python程序员不需要做这种事，也有较为方便的工具可以将Python（的一个变种）转换成C实现，并编译成机器语言。
不支持switch...case结构，只能以传统的if...elif...else来实现。
不过Ruby虽说支持switch...case，但我估计内部实现也是if...elif...else（未考证）。
没有抽象类和接口，对象靠实现特殊的属性和方法来实现一个接口，但书写很麻烦（前后2个下划线）。
私有属性不是真正的私有（可以通过特殊的办法访问），且没有保护和包访问方式。
实例方法不能省略第一个self参数，内部也得使用“self.属性名”的方式来访问属性。
这主要是因为Python的方法实现很奇特，实例方法、类方法和静态方法是用相同的机制实现的，这在部分情况下提供了便利。
不支持多行注释。只能靠编辑器来帮忙了。
内部函数不能改变外部函数的命名空间，包括赋值和删除。Python 2.x只能将其提升为global变量来解决，而Python 3.x者可以使用nonlocal。
Python 3.x与Python 2.x不兼容，而大部分的库只支持Python 2.x，会导致初学者不知道该学哪个版本。
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