『壹』 零基礎如何入門學習python
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括:Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括:面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括:Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括:Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括:爬蟲開發實戰。
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括:企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括:金融量化分析。
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括:機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括:CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括:GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
『貳』 如何系統地自學 Python
是否非常想學好 Python,一方面被瑣事糾纏,一直沒能動手,另一方面,擔心學習成本太高,心裡默默敲著退堂鼓?
幸運的是,Python 是一門初學者友好的編程語言,想要完全掌握它,你不必花上太多的時間和精力。
Python 的設計哲學之一就是簡單易學,體現在兩個方面:
語法簡潔明了:相對 Ruby 和 Perl,它的語法特性不多不少,大多數都很簡單直接,不玩兒玄學。
切入點很多:Python 可以讓你可以做很多事情,科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等,總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
廢話不多說,學會一門語言的捷徑只有一個: Getting Started
¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分:硬知識和軟知識,起步階段的主要任務是掌握硬知識。
硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等,例如:變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的,看上去是掌握了一種語法,實際是建立了一種思維。例如:讓一個 Java 程序員去學習 Python,他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來,因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手,一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但對於建立穩固的編程思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料:
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翹楚,專為剛剛步入程序世界的小白打造。
笨方法學 Python 這本書在講解 Python 的語法成分時,還附帶大量可實踐的例子,非常適合快速起步。
The Hitchhiker』s Guide to Python! 這本指南著重於 Python 的最佳實踐,不管你是 Python 專家還是新手,都能獲得極大的幫助。
Python 的哲學:
學習也是一樣,雖然推薦了多種學習資料,但實際學習的時候,最好只選擇其中的一個,堅持看完。
必要的時候,可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書,這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分,即使完全不了解不會使用,也不會妨礙你去編程,只不過寫出的程序,看上去顯得「傻」了些。
對這些知識的學習,取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言,起步階段極易走火,或者在選擇 Python 版本時徘徊不決,一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0,或者徜徉在類庫的大海中無法自拔,Scrapy,Numpy,Django 什麼都要試試,或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動,或者整天跪舔語法糖,老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完,或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多「大牛」都會告誡初學者,用這個用那個,少走彎路,這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者,學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug,只能腳踏實地,沒有奇跡只有狗屎的過程。
選擇一個方向先走下去,哪怕臟丑差,走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路,你才知道這么做的好處,才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式,為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象,為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存,為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的是,你會明白,高層次的解決方法都是對低層次的封裝,並不是任何情況下都是最有效最合適的。
技術涌進就像波浪一樣,那些陳舊的封存已久的技術,消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱,某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么?
因此,不要擔心自己走錯路誤了終身,堅持並保持進步才是正道。
起步階段的核心任務是掌握硬知識,軟知識做適當了解,有了穩固的根,粗壯的枝幹,才能長出濃密的葉子,結出甜美的果實。
¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習,必定會感到一陣空虛,懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯,你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值,當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務,就是「跳出 Python,擁抱世界」。
在你面前會有多個分支:科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等,這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例,如果你對計算機網路,HTTP 協議,HTML,文本編碼,JSON 一無所知,你能做好這部分的工作么?而你在起步階段的基礎知識也同樣重要,如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔,連 BFS 都不知道怎麼實現,這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣,非常低效。
在這個階段,不可避免要接觸大量類庫,閱讀大量書籍的。
類庫方面
「Awesome Python 項目」:vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時,Python 社區已有的工具型類庫,如下圖所示:
vinta/awesome-python
你可以按照實際需求,尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用,必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的,所以,英語不好的同學,需要惡補下。
書籍方面
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍,詳細的請看豆瓣的書評:
科學和數據分析:
❖「集體智慧編程」:集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」:數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」:統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」:數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」:信息檢索導論 (豆瓣)
爬蟲:
❖「HTTP 權威指南」:HTTP權威指南 (豆瓣)
Web 網站:
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」:HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
...
列到這里已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍,並不是講 Python 的書,而更多的是專業知識。
事實上,這里所謂「跳出 Python,擁抱世界」,其實是發現 Python 和專業知識相結合,能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度,更多的取決於自己的專業知識。
¶ 深入階段
這個階段的你,對 Python 幾乎了如指掌,那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層,連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢?這時候就不能停留在表面了,勇敢的拆開 Python 的黑盒子,深入到語言的內部,去看它的歷史,讀它的源碼,才能真正理解它的設計思路。
這里推薦一本書:
「Python 源碼剖析」:Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分,給出了詳細的闡釋,不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。
另外,Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言,也就是說,相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言,它都不夠純粹。換而言之,編程語言的「道學」,在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時,從那些面向這種範式更加純粹的語言出發,才能有更深刻的理解,也能了解到 Python 語言的根源。
這里推薦一門公開課
「編程範式」:斯坦福大學公開課:編程範式
講師高屋建瓴,從各種編程範式的代表語言出發,給出了每種編程範式最核心的思想。
值得一提的是,這門課程對C語言有非常深入的講解,例如C語言的范型和內存管理。這些知識,對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中,例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金,也是個不錯的選擇。
¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的,其實大都殊途同歸,沒有迷路的人只有不能堅持的人!
希望想學 Python 想學編程的同學,不要猶豫了,看完這篇文章,
Just Getting Started !!!
『叄』 自己動手寫Python進行文本轉語音程序,共計11行代碼
1、首先安裝Python程序推薦3.7
2、下載 pyttsx3庫。
3、將需要轉換的文本和程序放到一起。
4、運行程序就會朗讀文本和保存文本朗讀的語音文件。
以下是源代碼:
import pyttsx3
with open ( 'word.txt' , encoding = 'utf-8' ) as obj:
line=obj.readline()
engine=pyttsx3.init()
rate=engine.getProperty( 'rate' )
engine.setProperty( 'rate' , 160 )
volume=engine.getProperty( 'volume' )
engine.setProperty( 'volume' , 0.6 )
engine.say(line)
engine.save_to_file(line, 'abc.mp3' )
engine.runAndWait()
『肆』 如何編寫ros的python程序
ROS Indigobeginner_Tutorials-10編寫ROS話題版的Hello World程序(Python版)
我使用的虛擬機軟體:VMware Workstation 11
使用的Ubuntu系統:Ubuntu 14.04.4 LTS
ROS版本:ROS Indigo
1. 前言 :
Hello world程序,在我們編程界,代表學習某種語言編寫的第一個程序。對於ROS機器人操作系統來說,這個Hello World程序就是 : 寫一個簡單的消息發布器(發送) 和 訂閱器(接收)。
2. 准備工作 :
C++的程序都會存放在每個程序包的src文件夾里。Python不同,Python程序都存放在scripts文件夾中, 反正意思都是源文件包。
Step 1 .所以,先在beginner_tutorials軟體包中創建一個scripts文件夾:
$ roscd beginner_tutorials$ mkdir scripts$ cd scripts123
3. 編寫消息發布器節點程序:
如果你懶得去寫的話,你可以使用wget命令, 在github上獲取一個talker.py源代碼。如何獲取呢 ?
Step 2 .開一個終端,輸入下面的命令就可以獲取talker.py:
$ wget
-devel/rospy_tutorials/001_talker_listener/talker.py$ ls
talker.py123
但是我建議你親自動手,寫一寫:手動創建一個talker.py文件在/scripys文件夾里:
$ roscd beginner_tutorials/scripts$ gedit talker.py12
將這上面鏈接里的代碼手動輸入到talker.py文件中。(我就不將代碼貼上來了)
下面我來講解一下代碼:
這些足以說明,hello_world_topic.launch啟動腳本文件,啟動成功。
總結:發布器和訂閱器是很簡單的, 就是簡單的發布一個 自定義的話題。
我之前使用說過:節點之間通訊的方式有兩種 : 話題(rostopic) 和 服務(rosservice)
所以,接下來,我們會講:使用ROS服務來完成ROS版Hello World程序的例子。但是在這之前,我們需要學一學:如何創建自定義的ROS消息和ROS服務,以便ROS服務版的Hello World程序的編寫。
所以下一講,我們來學習:如何創建自定義的ROS消息和ROS服務。
『伍』 python新手應該怎麼自學需要什麼條件零基礎自學大概多久
Python是一種計算機程序設計語言。你可能已經聽說過很多種流行的編程語言,比如非常難學的C語言,非常流行的Java語言,適合初學者的Basic語言,適合網頁編程的JavaScript語言等等。
那Python是一種什麼語言? 首先,我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序,都是為了讓計算機幹活,比如下載一個MP3,編寫一個文檔等等,而計算機幹活的CPU只認識機器指令,所以,盡管不同的編程語言差異極大,最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言,干同一個活,編寫的代碼量,差距也很大。
比如,完成同一個任務,C語言要寫1000行代碼,Java只需要寫100行,而Python可能只要20行。 所以Python是一種相當高級的語言。 你也許會問,代碼少還不好?代碼少的代價是運行速度慢,C程序運行1秒鍾,Java程序可能需要2秒,而Python程序可能就需要10秒。
那是不是越低級的程序越難學,越高級的程序越簡單?表面上來說,是的,但是,在非常高的抽象計算中,高級的Python程序設計也是非常難學的,所以,高級程序語言不等於簡單。
但是,對於初學者和完成普通任務,Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python,你就不用擔心學了會沒用。
用Python可以做什麼?可以做日常任務,比如自動備份你的MP3;可以做網站,很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的;可以做網路游戲的後台,很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。
Python當然也有不能乾的事情,比如寫操作系統,這個只能用C語言寫;寫手機應用,只能用Objective-C(針對iPhone)和Java(針對Android);寫3D游戲,最好用C或C++。 如果你是小白用戶,滿足以下條件: 會使用電腦,但從來沒寫過程序; 還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識; 想從編程小白變成專業的軟體架構師; 每天能抽出一個半小時學習。可以看下面的代碼
『陸』 Python可以用來干什麼你心動了嗎
近來,隨著大數據分析的火熱,人工智慧的追捧,技術創新可謂是精彩紛呈,而python作為後起之秀實在是功不可沒。python語言可謂是賺足了技術開發者的眼光,各路英雄對python的評價可謂是愈演愈烈,我呢也收到各方朋友發來的私信,大部分小夥伴咨詢的內容意思是關於學習python如何,前途怎麼樣,到底有什麼作用等等。本文主要列舉一下python的應用,所以我特此寫下此文,供各位朋友參考,希望對您有所啟發。
1、web開發pytyon擁有非常完善的與web伺服器進行交互的庫,以及大量的免費的前端網頁模板。更具優勢的是,有非常優秀且成熟的Django Web框架,功能一應俱全。
2、linux系統運維事實上,在早期都是通過shell腳本來去實現自動化運維,但是由於shell腳本本身呢可編程的能力偏弱,一些需要實現的功能的庫也很少,大部分都需要自己從頭寫起,然而pyhon作為「膠水語言」可以很方便的和其他由於集成起來,對各類工具進行方便發二次開發,形成一套自己的運維管理系統。
3、 游戲 開發python在 游戲 開發方面可能不及Lua 或者是 C++,但是由於python腳本化的優點,類似於 游戲 劇本、 游戲 玩法邏輯等這種非常靈活的設計上,我們呢修改起來十分方便。當然了,如果開發一款小的 游戲 程序,python還是很具有優勢的,比較出名的就是pygame了,或許是我們自娛自樂的一個福音啦。
4、網路爬蟲在爬蟲方面,python是獨領風騷的。python有非常豐富的庫去訪問網頁文檔的介面api以及後期網頁文檔的快速處理。
5、桌面軟體在window系統桌面開發領域,相信C++ MFC應該是用的比較廣的了,python可以實現對C++的無縫對接,並且同時支持Qt和GTK。
6、數據處理python作為一門工程性語言,對於數據處理的類庫是相當豐富的,比如有高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy。
7、人工智慧事實上,真正的人工智慧的底層語言是C/C++,因為真正的計算全在於C/C++,而python僅僅是調用AI的介面然後去實現一些邏輯而已。但是為什麼說人工智慧首先python呢?這個其實是由於python作為「膠水語言」的特質才會顯的出類拔萃,主要使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。
學Python需要多長時間?
如果是自學,從零基礎開始學習Python的話,依照每個人理解能力的不同,大致上需要半年到一年半左右的時間。當然,如果有其它編程語言的經驗,入門還是非常快的,大概需要2~3個月可以對上手Python語言編寫一些簡單的應用。
無論是新手還是有一定基礎的朋友,建議找一個有經驗的人帶著自己學習,這就是為什麼好多人參加Python培訓課程的原因,對於自學這來說2個月左右才能入門,4個月左右對Python有一個全面系統的了解,達到自己動手編程解決問題的能力,相對比培訓班的學員學習周期要長很多。
精通Python需要多長時間?
任何知識都是基礎入門比較快,達到精通的程序是需要時日的,這是一個逐漸激烈的過程。
精通任何一門編程語言,都需要通過大量的實踐來積累經驗,解決遇到的各種疑難問題,看別人的源碼,分享自己的分碼的這個過程,才能夠精通Python的方方面面。從編程的一開始,就應該不斷的動手去編寫代碼,不停的去實踐,不停的去修改,不停的總結經驗,最終才能熟能生巧,達到精通。
一個對Python程序能算的上精通的程序員,對同樣一個問題,他知道很多種解決問題的方法,並能從中選擇最有效率的方法!說了怎麼多,你喜歡Python么?喜歡就來跟我聊聊吧!
『柒』 python自學行嗎
在當前諸多的計算機編程語言當中,Python語言確實算是比較簡單易學的一種,即使沒有任何編程基礎的人,也完全可以通過自學來入門,但是要想能夠把Python語言用得好,還需要有場景的支撐。
Python語言與Java、PHP等編程語言不同,Python語言在傳統行業領域也有比較廣泛的應用,隨著諸多企業紛紛實現業務上雲,未來Python語言的應用場景會得到進一步拓展,所以當前普通職場人學習Python是不錯的選擇。
Python基礎
對於零基礎學員,如要要達到使用Python的需要,那都是需要從Python基礎知識進行系統學習的。《零基礎學Python》教材,為便於沒有變成基礎的同學學習,整理了下python基本知識點及對小白學員友好的學習順序。
要學好編程,理解+實踐都很重要,但最最重要的還是實踐,在實踐中理解知識更深刻。
『捌』 如何自學 Python
其實python非常適合初學者入門。相比較其他不少主流編程語言,有更好的可讀性,因此上手相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊,免去了很多「重復造輪子」的工作,可以更快地寫出東西。
我是真正零基礎開始學Python的,從一開始的一竅不通,到3個月後成功搭建了一個動態網站(沒有用任何框架)。相比於計算機大牛,我更加知道一個小白將會遇到什麼坑,遇到哪些難點。我把我的學習過程寫在下面,並附上在每個階段的學習資料,希望對零基礎的Python學習
『玖』 可以用 Python 編程語言做哪些神奇好玩的事情
機器學習,比如手寫字識別,人臉識別,垃圾郵件處理等。 當然還可以畫圖,和matlab類似,不過是工業級的。
也許最初設計 Python 這種語言的人並沒有想到今天Python 會在工業和科研上獲得如此廣泛的使用。著名的自由軟體作者Eric Raymond 在他的文章《如何成為一名黑客》中,將Python 列為黑客應當學習的四種編程語言之一,並建議人們從Python 開始學習編程。這的確是一個中肯的建議,對於那些從來沒有學習過編程或者並非計算機專業的編程學習者而言,Python 是最好的選擇之一。Python 第一次學習Python,我只用了不到二十分鍾的時間,站在書店裡把一本教初學編程的人學習Python 的書翻了一遍。也是從那時起,我開始被這種神奇的語言吸引。 Python 可以用來開發symbian 上的東西。 易用與速度的完美結合Python 是一種用起來很方便的語言,很多初學Java 的人都會被 Java 的CLASSPATH 搞得暈頭轉向,花上半天的時間才搞明白原來是CLASSPATH 搞錯了自己的 Hello World 才沒法運行。用Python 就不會有這種問題,只要裝上就能直接用。 Python 是一種腳本語言,寫好了就可以直接運行,省去了編譯鏈接的麻煩,對於需要多動手實踐的初學者而言,也就是少了出錯的機會。而且Python 還有一種交互的方式,如果是一段簡單的小程序,連編輯器都可以省了,直接敲進去就能運行。Python 是一種清晰的語言,用縮進來表示程序的嵌套關系可謂是一種創舉,把過去軟性的編程風格升級為硬性的語法規定。再不需要在不同的風格間選擇、再不需要為不同的風格爭執。與 Perl 不同,Python 中沒有各種隱晦的縮寫,不需要去強記各種奇怪的符號的含義。Python 寫的程序很容易懂,這是不少人的共識。Python 是一種面向對象的語言,但它的面向對象卻不象C++那樣強調概念,而是更注重實用。不是為了體現對概念的完整支持而把語言搞得很復雜,而是用最簡單的方法讓編程者能夠享受到面向對象帶來的好處,這正是 Python 能像 Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。 Python 是一種功能豐富的語言,它擁有一個強大的基本類庫和數量眾多的第三方擴展,使得Python 程序員無需去羨慕Java 的JDK。Python 為程序員提供了豐富的基本功能使得人們寫程序時用不著一切最底層做起。說到這里,人們通常會用一種擔心:腳本語言通常很慢。腳本語言從運行的速度講的確會慢一些,但 Python 的速度卻比人們想像得快很多。雖然 Python 是一種腳本語言,但實際上也可以對它進行編譯,就象編譯Java 程序一樣將Python 程序編譯為一種特殊的ByteCode,在程序運行時,執行的是ByteCode,省去了對程序文本的分析解釋,速度自然提升很多。在用Java 編程是,人們崇尚一種Pure Java 的方式,除了虛擬機一切東西都用Java 編寫,無論是基本的數據結構還是圖形界面,而Pure Java 的SWING,卻成為無數Java 應用開發者的噩夢。Python 崇尚的是實用,它的整體環境是用C 來編寫的,很多基本的功能和擴展的模塊都是用 C/C++來編寫的,當執行這一部分代碼時,它的速度就是C 的速度。用Python 編寫的普通桌面程序,其啟動運行速度與用C 寫的程序差別不大。除了這些,通過一些第三方軟體包,用Python 編寫的源代碼還可以以類似JIT 的方式運行,而這可以大大提高Python 代碼的運行速度,針對不同類型的代碼,會有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我見到過的語言中,在易用性和速度上結合的最完美的一個,通過喪失一點點經常可以忽略不計的運行速度從而獲得更高的編程效率,這就是我選擇Python 的原因。把精力放在要解決的問題上選擇一種合適的語言,才能讓你把有限的精力放到最需要解決的問題上。不同的語言有不同的作用,C 和匯編適合編寫系統軟體,如果用它們來編寫企業應用,恐怕沒幾個人能得心應手。我以前就碰到一個用匯編寫資料庫程序的哥,雖然最基本的功能完成了,但要增加個報表預覽什麼的,他就沒法應付了。聰明的程序員是用合適的工具去完成任務,想找一把萬能鑰匙是不太可能的。Python 的自動的垃圾回收機制是高級的編程語言的一種基本特性,用擁有這一功能的語言編程,程序員們通常不用去關心內存泄漏的問題,而當我們用 C/C++寫程序時,這卻是最重要的需要認真考慮卻又很容易出錯的問題之一。數據結構是程序構成的重要部分,鏈表、樹、圖這些在用C 編程時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。在Python 中,最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表,用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務,編程變得有趣了。CORBA 是一種高級的軟體體系結構,它是語言無關平台無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 綁定,但與它們相比,Python 的 CORBA 綁定卻容易很多,因為在程序員看來,一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。沒了復雜體系結構的困擾,用 Python 編寫CORBA 程序也變得容易了。好鋼要用在刀刃上,要想用有限的時間完成盡量多的任務,就要把各種無關的問題拋棄,而Python 恰恰提供了這種方法。跨平台又易擴展隨著Linux 的不斷成熟,越來越多的人轉到Linux 平台上工作,軟體的開發者自然就希望自己編寫的軟體可以在所有平台下運行。Java 一次編寫處處運行的口號使它成為跨平台的開發工具的典範,但其運行速度卻不被人們看好。實際上,幾乎所有的著名腳本語言都是跨平台的,Python 也不例外。