导读
“人生苦短，我用Python”，Python 语言越发火热，科技飞速发展的现在，何不使用Python快速解决问题。
本篇文章，让我们一起来了解什么是Python，Python有哪些优缺点？Python作为解释性语言和之前的编译型语言有什么区别？
让我们一起，通过这篇文章，走进Python的世界！
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1 初步了解Python
1 何为Python
Python 英文原意为“蟒蛇”，直到 1989 年荷兰人 Guido van Rossum 发明了一种面向对象的解释型编程语言，并将其命名为 Python，才赋予了它表示一门编程语言的含义。
Python是一种动态的面向对象的脚本语言，最初被用于设计自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的大型项目的开发。
接下来，跟我一起走进Python的世界吧！
2 "人生苦短，我用Python"
从整体上来看，Python最大的特点就是简单，主要体现在以下两个方面：
首先，Python的语法非常的简单，即使是初学者，也非常容易上手；
其次，与其他语言相比，若要实现同种功能，往往Python的实现代码是最简单的。
为什么是这样呢？
我们可以理解为Python是编程语言的“亲儿子”，在很多领域，Python都有专门的库进行实现，而我们要做的，只需要调用别人写好的框架，调用一个API，就可以解决别人几十行代码甚至几百行代码才能解决的问题。
Python这么简单易用，人生苦短，何不使用Python行天下？
3 Python的优点
简单：Python最大的优点就是上文所说的简单，使用Python编写代码时，可以专注于解决问题本身，而不需要去考虑一些细枝末节的语法问题；
免费、开源：Python是一门开源的语言，这使得很多用户可以参与进来，不断的对其进行改进，从而使得代码越来越健壮；
高层语言：使用Python语言编写程序时无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的细枝末节，从而提高了使用的方便性；
可移植性强：由于Python的开源本质，它已经被移植到许多平台上了；
面向对象：面向对象是现代编程语言一般都具备的特性，否则在开发中大型程序时会捉襟见肘；
解释性：Python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从运行程序；在计算机内部，Python解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行，这使得Python更加简单，也更易于移植；
可扩展性强：Python 的可扩展性体现在它的模块，Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，这些类库的底层代码不一定都是 Python，还有很多 C/C++ 的身影；当需要一段关键代码运行速度更快时，就可以使用 C/C++ 语言实现，然后在 Python 中调用它们；Python 能把其它语言“粘”在一起，所以被称为“胶水语言”；
功能强大，模块丰富：Python 的模块众多，基本实现了所有的常见的功能，从简单的字符串处理，到复杂的 3D 图形绘制，借助 Python 模块都可以轻松完成。Python 社区发展良好，除了 Python 官方提供的核心模块，很多第三方机构也会参与进来开发模块，这其中就有 Google、Facebook、Microsoft 等软件巨头。即使是一些小众的功能，Python 往往也有对应的开源模块，甚至有可能不止一个模块。
4 Python的缺点
运行速度较慢：Python作为一门解释型语言，相较于C/C++语言运行速度会显得较慢，但这并不会带来太大的影响，对于用户而言是很难察觉的；
代码加密困难:不像编译型语言的源代码会被编译成可执行程序，Python 是直接运行源代码，因此对源代码加密比较困难。
2 解释型语言与编译型语言
1 定义
首先，我们编写的源代码是人类语言，是供我们自己进行编写理解的；但是对于计算机硬件而言，源代码就是天书，根本无法执行，计算机只能识别某些特定的二进制指令，因此在程序真正运行之前必须将源代码转换成二进制指令，由此产生了两种“翻译”的方法。
解释型语言：这类编程语言可以一边执行一边转换，需要哪些源代码就转换哪些源代码，不会生成可执行程序，比如 Python、JavaScript、PHP、Shell、MATLAB 等；
编译型语言：这类编程语言要求必须提前将所有源代码一次性转换成二进制指令，也就是生成一个可执行程序，比如C语言、C++、Golang、Pascal（Delphi）、汇编等。
2 两者区别
编译型语言可以通过专门的编译器，将所有源代码一次性转换成特定平台（Windows、Linux 等）执行的机器码（以可执行文件的形式存在），编译一次后，即使脱离了编译器也可以运行，并且运行效率高，但是其可移植性差，不够灵活。
解释型语言则由专门的解释器，根据需要将部分源代码临时转换成特定平台的机器码， 跨平台性好，通过不同的解释器，将相同的源代码解释成不同平台下的机器码，但由于它一边执行一边转换，因此效率较低。
3 Python的应用
1 web开发
目前随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。
2 人工智能领域
目前人工智能是一个非常火的研究方向，而Python则是人工智能领域内的神经网络、机器学习和深度学习等领域的主流编程语言。
当然Python只是作为底层语言，在其之上，有各种框架用于人工智能开发，如TensorFlow、pytorch等等。
3 网络爬虫
Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
当然，以上所介绍的一个应用场景只是Python应用领域的冰山一角，例如我们还可以使用Python进行科学计算以及游戏开发等等，如果你对此感兴趣的话可以进行更深入的了解！
AI与区块链技术
