Python简介特性与优缺点-CSDN博客

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Python 是一种高级、解释型、通用编程语言，由 Guido van Rossum 于 1991 年首次发布。它以简洁易读的语法和强大的生态系统著称，适用于 Web 开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等多个领域。

python发展

起源

Python 的创立者，Guido van Rossum，荷兰人。1982 年，Guido 从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位。然而，尽管他算得上是一位数学家，但他更加享受计算机带来的乐趣。用他的话说，尽管拥有数学和计算机双料资质，他总趋向于做计算机相关的工作，并热衷于做任何和编程相关的活儿。

Python 的创始人吉多・范罗苏姆（Guido van Rossum），在 1989 年 12 月的圣诞节期间，为了打发时间，决定开发一种新的脚本解释程序，作为ABC 语言的继承。1991 年 2 月，第一个Python 编译器诞生。现在，python 以其优美，清晰，简单的特性在全世界广泛流行，成为最主流的编程语言之一。

Guido van Rossum 有一句著名的话就是 “Life is short, you need Python”，译为：“人生苦短，我用Python”。

发展历程

诞生与早期探索（1989-2000）

1989年，荷兰程序员 Guido van Rossum 在圣诞节期间开始开发 Python，目标是创建一种简洁易读的替代 ABC 语言。1991年，Python 0.9.0 正式发布，支持类、异常处理、函数式编程，奠定了语法基础。1994年，Python 1.0 引入函数式编程工具（lambda, map, filter）。2000年，Python 2.0 发布，新增垃圾回收和 Unicode 支持，社区开始壮大。

2.x 时代的黄金十年（2001-2010）

2004年，Django 框架诞生，推动 Python 成为 Web 开发主流语言。2006年，NumPy 发布，开启 Python 在科学计算领域的统治地位。2008年，Python 2.6 与 3.0 并行开发，3.0 为彻底解决设计缺陷，放弃向后兼容，引发社区争议。

3.x 时代的革新与生态爆发（2010-2020）

2010年，Python 2.7 成为 2.x 系列的最终版本，官方宣布 2020 年停止支持。2015年，TensorFlow 开源，Python 成为深度学习首选语言。2018年，Python 3.7 新增数据类（@dataclass）、类型提示强化。2020年，Python 2 正式退役，社区全面转向 Python 3。

现代 Python：全领域渗透（2020至今）

2021年，Python 3.10 支持结构模式匹配（match/case）。2022年，Python 3.11 性能提升 25%，引入异常组（ExceptionGroup）。2023年，Python 3.12 优化错误提示，支持 JIT 编译器原型（CPython 提速计划）。

广泛使用

Python 在 TIOBE 流行编程语言排行榜：

2017 年 11 月上升到第四名；
2021 年 7 月，排名在第三名，并且还在持续上升，反观排名前二的语言，呈下降趋势，Python 未来有望继续扩大优势；
2022 年 4 月，Python 已经排名在第一了。

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Python 的成功不仅在于语法之美，更在于开放共享的社区精神——全球数百万开发者共同构建的生态，让每个创意都能找到落地的支点。

Python核心特性

简洁优雅的语法设计

Python 采用强制缩进机制替代传统花括号，使得代码结构直观呈现。例如通过列表推导式 [x**2 for x in range(10)] 即可生成平方数序列，这种接近自然语言的表达方式大幅降低了编码门槛。其内置的高级数据结构（如字典、集合）和上下文管理器（with 语句）进一步简化了复杂操作。

动态类型与自动内存管理

变量无需显式声明类型，解释器在运行时自动推断数据类型（如 a = 5 隐式定义为整数）。配合引用计数与垃圾回收机制，开发者无需手动管理内存分配，但需注意循环引用可能导致的内存泄漏问题。

强大的生态系统

PyPI（Python Package Index）收录超过45万个第三方库，覆盖几乎所有技术领域：

Web开发：Django（全栈框架）、Flask（轻量级API工具）
数据科学：Pandas（数据分析）、Matplotlib（可视化）
人工智能：PyTorch（深度学习框架）、OpenCV（图像处理）

这种"自带电池"的哲学让开发者能快速构建复杂系统。

跨平台运行能力

基于解释器的设计使Python代码可在Windows、Linux、macOS等系统无缝运行。结合PyInstaller或Docker容器技术，更可将应用打包为独立可执行文件，实现"一次编写，处处部署"。

Python 语言的特点

简单易学

Python 语言简洁、优雅，相比其他程序语言（比如：Java，C++ 等），Python 语言更容易阅读和编写。Python语言使用起来很有趣，且该语言更多的是专注于解决方案而不是语法本身。

初学者学 Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。

开源且免费

Python 是一门开源的编程语言，可以免费使用，甚至可以用于商业用途。当然，你也可以提交相关贡献代码。

Python 有一个庞大的社区来维护并保持快速发展。

可移植性

Python 是跨平台的编程语言，它可以运行在 windows、Mac 和各种 Linux/Unix 系统上。也就是说，假设在

windows 系统下编写的 Python 程序，在 Mac 或 Linux 系统下也是可以运行的。

开发效率非常高

Python 有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python 官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。

高级语言

当你用 Python 语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存以及垃圾回收一类的底层细节。

可扩展性

如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用 C 或 C++ 编写，然后在你的 Python 程序中使用它们。

可嵌入性

你可以把 Python 代码嵌入你的 C/C++ 程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。

面向对象

Python 中的一切都是对象。面向对象编程（OOP）可以帮助您直观地解决复杂的问题。有了 OOP，你可以通过创建对象把这些复杂的问题划分成更小的集合。

Python 语言的应用

Python 语言的应用领域

Python 被广泛的应用于诸多领域，比如：

**数据科学：**数据科学涉及领域很广，涉及到当前火热的人工智能领域。Python 的数据科学包括数据分析、数据可视化、数据挖掘、自然语言处理、机器学习、深度学习等。典型的Python 库有：Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Scikit-learn，tensorflow 等。
**云计算：**典型应用—— Python 开发的 OpenStack
**WEB 开发：**众多优秀的 WEB 框架，比如：Django、flask、tornado
**网络爬虫：**使用 Python 可以便捷的编写网络爬虫，从网页上爬取相关信息，常用的 Python 库包括：Requests，BeautifulSoup，Scrapy 等。
**系统运维：**运维人员必备，slatstack（系统自动化配置和管理工具），Ansible（自动化运维工具）
图形界面开发： wxPython、PyQT、TKinter。

用 Python 的部分知名公司

越来越多的公司选在 python 作为其主要开发语言，例如：

Google - Google Groups、Gmail、Google Maps、AlphaGo 等，Google App Engine 支持python 作为开发语言。
NASA - 美国宇航局，从 1994 年起把 python 作为主要开发语言
Dropbox - 美国最大的在线云存储网站，全部用 Python 实现，每天网站处理 10 亿个文件的上传和下载
豆瓣网 - 图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站
BitTorrent - bt 下载软件客户端
gedit - Linux 平台的文本编辑器
GIMP - Linux 平台的图像处理软件 (Linux 下的 PS)
知乎- 社交问答网站，国内最大的问答社区，通过 Python 开发
Autodesk Maya - 3D 建模软件，支持 python 作为脚本语言
YouTube: 世界上最大的视频网站 YouTube 就是用 Python 开发的
Facebook: 大量的基础库均通过 Python 实现的
Redhat: 世界上最流行的 Linux 发行版本中的 yum 包管理工具就是用 python 开发的

除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。

Python 语言的缺点

Python 作为一门流行的高级编程语言，虽然简单易用且功能强大，但确实存在一些明显的缺点，以下是其主要不足：

1. 执行效率较低

解释型语言的局限：Python 是解释执行而非编译执行，运行速度通常比 C/C++、Java 等编译型语言慢数倍甚至百倍。对计算密集型任务（如数值计算、游戏引擎等），性能瓶颈明显。
全局解释器锁（GIL）：GIL 导致多线程无法充分利用多核 CPU，多线程任务在 CPU 密集型场景下效率低下，需依赖多进程或异步编程（如 asyncio）绕过。