python有危险吗

1. 为什么python 比 php 更有效率

Python 比 PHP 更有效率比较如下：

1、从框架数量和成熟度看，PHP都优于Python；
2、从开发效率上看，Python又有绝对的优势；从安全的角度看，这两门语言都很常用，但php的漏洞被挖掘得比较多，也较危险，而Python被光顾的几率还是比较小的。但最终的优势还是取决于开发人员，优秀的开发人员能弥补很大一部分缺陷。
3、例如：在做一个分享基因数据的服务器，里面要随机读取一些很奇葩的基因文件，刚好Python有个包可以实现这个功能。

2. python能像c语言一样操作一个内存块吗

不行! c,c++ 其实是一种半高级语言,他的很多操作都近似汇编语言.
但python是纯高级语言,设计者本来就不希望你像c一样去操作内存.因为这样很危险.

3. 为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋

因为 Python 中臭名昭着的 GIL。

那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。

多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们使用单线程来执行，完成时间会是多少？使用多线程又会是多少？show me the code

那么把 GIL 去掉可行吗？

还真有人这么干多，但是结果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 两位哥们就创建了一个去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可变数据结构上把 GIL 替换为更为细粒度的锁。然而，做过了基准测试之后，去掉GIL的 Python 在单线程条件下执行效率将近慢了2倍。

Python之父表示：基于以上的考虑，去掉GIL没有太大的价值而不必花太多精力。

4. 如何深入理解Python中的面向对象的思维

ython使用类(class)和对象(object)，进行面向对象（object-oriented programming，简称OOP）的编程。
面向对象的最主要目的是提高程序的重复使用性。我们这么早切入面向对象编程的原因是，Python的整个概念是基于对象的。了解OOP是进一步学习Python的关键。
下面是对面向对象的一种理解，基于分类。
相近对象，归为类
在人类认知中，会根据属性相近把东西归类，并且给类别命名。比如说，鸟类的共同属性是有羽毛，通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都在鸟类的原型基础上的。

对这方面感兴趣，想要学习python或者想要了解python可以加群：623715703
面向对象就是模拟了以上人类认知过程。在Python语言，为了听起来酷，我们把上面说的“东西”称为对象（object）。
面向对象的基本思想是封装，继承，多态。
首先是继承：
定义一个类：
复制代码 代码如下:
class Bird(object):
have_feather = True
way_of_reproction = 'egg'
调用这个类：
summer = Bird()
print summer.way_of_reproction
与java不同是，Python是不需要new来实例化类的。
同样，Python的类下面是可以定方法的：
def say(self, word='hi hi'):
print 'i say :' + word
注意一点，所有类的函数，必须至少带有一个参数，这个参数必须是self。
类以外的函数没有这一个限制。
chk = Chicken()
print chk.have_feather
print chk.sat('hello')
__init__()方法
__init__()是一个特殊方法(special method)。Python里会有一些特殊方法，Python会以特别的方式处理它们。特殊方法的名字的特点是前后都有两个下划线。

__init__()方法的特殊在于，如果你在类中定义了这个方法，一旦你根据这个类建立对象，Python就会自动调用这个方法（这个过程也叫初始化）。
如：
class happyBird(Bird):
def __init__(self,more_words):
print 'We are happy birds.',more_words
hb = happyBird('Happy,Happy!')
父类方法的重载：
class Hello(object):
name = 'hello'
def __init__(self):
self.name='my name is hello'
#类中的参数必须带有self参数
def sayhi(self):
print 'hi you'
class World(Hello):
#这里访问的是父类初始化的变量名
print 'before:',Hello.name
super(World,self).__init__()
#由于调用了父类的初始化构造函数，继承了父类的变量的改变
print 'after:',self.name
#近似于方法重载
def sayhi(self,word='baby'):
#调用父类sayhi方法
super(World,self).sayhi()
print 'hi '+word
def sayWorld(self):
print 'hi,hello world'
if __name__ == '__main__':
c = World()
c.sayhi()
c.sayWorld()

另外，python是允许多继承的，但是这个是个非常危险的操作，建议不要随便使用。
关于Python的多态，就像JavaScript一样，直接访问对象的属性，不需要使用接口，没有类型转换。
对于类型的判断，有抓们的type()函数，和isinstance()函数判断是否某个函数的子类。
isinstance(object, classinfo)
判断实例是否是这个类或者object是变量
classinfo 是类型(tuple,dict,int,float)
判断变量是否是这个类型
class objA:
pass
A = objA()
B = 'a','v'
C = 'a string'
print isinstance(A, objA)
print isinstance(B, tuple)
print isinstance(C, basestring)
输出结果：
True

将东西根据属性归类 ( 将object归为class )
方法是一种属性，表示动作
用继承来说明父类-子类关系。子类自动具有父类的所有属性。
self代表了根据类定义而创建的对象。
建立对一个对象： 对象名 = 类名()
引用对象的属性： object.attribute
希望小伙伴们早日成为大牛！

5. 为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋呢

首先，我并不认同这个观点，我觉得觉得Python 的多线程是鸡肋多余的人，应该还没有完全使用过Python 的多线程功能，并没有发掘它的潜在能力。

• 什么是Python多线程

Python多线程最大的优点就是使用方便，很多时候我们并不需要做大量的密集型数据的处理运算，这时候用Python多线程是最方便快捷的，可以大大减少工作量、提高工作效率。

• 总结

从以上几点我们就可以看出，Python多线程并不鸡肋，只是有时候使用者在不巧当的地方使用，它自然不是那么顺手，我们加深熟悉了解Python多线程的适用范围。

6. python存在商业风险吗

不存在。
Python是开放的，是不可能进行交易的，Python语言的使用不需要付费，不存在商业风险。
Python是一个编程软件，且没有官网声明该软件需要收费，不构成商业风险行为。

7. python和人工智能一样吗

提到人工智能就一定会提到Python，有的初学者甚至认为人工智能和Python是划等号的。其实Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，开始时是用于编写自动化脚本(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。而人工智能通俗讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化。显然人工智能和Python是两个不同的概念。

人工智能和Python的渊源在于就像我们统计数据或选择用excel制作表格时，因为在需要用到加减乘除或者、函数等时，只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后，是C++/C#等语言已经编写好了代码，所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时Python只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆复杂的C++ / CUDA程序。

深度学习人工智能时，自己计算太复杂，还要写C++代码操作，这时程序员就想要不搞一套类似复杂的Excel配置表，直接搭建神经网络、填参数、导入数据，一点按钮就直接开始训练模型、得出结果。这个方法简单实用可是神经网络搭建起来太复杂，需要填写的参数太多，各种五花八门的选项也很难做成直观的图形工具。只能用一个类似Python的相对好用的语言，通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据，并调用执行函数进行训练。通过这种语言来描述模型、传递参数、转换好输入数据，然后扔到复杂的深度学习框架里面去计算。那么为什么会选择Python？

科学家们很早就喜欢用Python实验算法，也善于使用numpy做科学计算，用pyplot画数据图。恰好Google内部用Python也非常多，所以采用Python也是必然的。除Python外，实际上TensorFlow框架还支持JavaScript、c++、Java、GO、等语言。按说人工智能算法用这些也可以。但是官方说了，除Python之外的语言不一定承诺API稳定性。所以人工智能和Python就密不可分了。

单说人工智能的核心算法，那是是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。Python是这些库的API binding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。

Python一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python是这些库的API binding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口。Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的C API是双向融合的。可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。都说时势造英雄，也可以说是人工智能和Python互相之间成就者对方，人工智能算法促进Python的发展，而Python也让算法更加简单。

8. 如何找到适合需求的 python 库

如果你能让软件固定位置不动。可以使用pyhook，其中有一个按鼠标按键的功能。通常可以用来做游戏的自动工具。

如果再想进一步，需要分析你的程序是什么做的。如果是WEB APP，需要知道它用什么浏览器内核，也调用相应的插件点击。 如果是传统WNDOWS程序，可以使用win32 api，通过获得窗口句柄 ，并通过迭代查询找到控件的句柄，最后用发送消息，获取消息的办法来控制它
。
其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西。配置开发环境也不是很复杂，mac和linux都内置了python。另外据我所知，不少学校也开始使用python来教授程序设计课程（比如本人的母校）。
我就是完全通过网上资源自学python的。
从在校时候用python接活赚零花钱，到在创业公司用python开发商业网站和游戏后台。所有遇到的问题，几乎都可以从互联网上的公开资源找到答案。
关于自学python，个人最大的3点经验：
找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是《简明python教程》，不过这本书不是非常适合零基础初学者。
去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。
最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议（上知乎也是个途径），然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答“一搜便知”的问题。

然而，别人的经验未必能完全复制。比如我没有说的是，在自学python之前，我已在学校系统学习过其他的编程语言。
对于完全没有编程经验的初学者，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，比如：
从零开始，不知道从何入手，找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了
缺少计算机基础知识，被一些教程略过的“常识性”问题卡住
遇到问题不知道怎么寻找解决方案
看懂语法之后不知道拿来做什么，学完一阵子就又忘了
缺少数据结构、设计模式等编程基础知识，只能写出小的程序片段
所以除了前面说的3点经验，给初学编程者的额外建议：
首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。
选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。
写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。
除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。
不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
学会查官方文档，用好搜索引擎和开发者社区。

另外还有一类程序，比如flash之类的。用这些方法都不成了。因为它内部的代码不公开。如果一定要进一步研发。可以试着反编译出action script。然后想办法替换其中的逻辑。再使用java script去控制其中的逻辑，实现自动化处理。
自己多问下为什么学python
如果一门语言没有改变你的编程思维，那么它不值得你去学习”。如果这么说，我们大学的时候，学习了c，c++，java，C#，算是值得学习么？很多时候是不值得，我觉得我们大学的课程就是用java，c#，c++把"C程序设计"又上了一遍.
这是因为，学校的老师会C和java之类的，所以要跟着规矩开这门课，（这也就是为什么，许多学校还在教vb，）,这也就是为什么，你所以为的一样就是大家都有For都有while，都有switch..都有Class...都有int 都有float,所谓的不一样就是用C有指针，java没有，这就是为什么教育是失败的，这也就是为什么，我目前认识的几个编程大牛
python的优点：简单 我所说的简单，是相比于象C和C++这样的语言,你为了编程，要学习许多偏底层的东西.在比如，你在学习一个新的编程范式，或者想要马上做个例子看看，试验某个API,如果你是写java的，你不得不去写一个main，写一些构造，即使有IDE这样的东西，能够为你带来代码生成器，而我做得就是写一段“脚本”，或者打开python交互式解释器就行了。
自己认识的python朋友出去工作，工资比较高，然后自己又刚刚好是会python所以选择学习python，这样的人比较危险但是也比较有激励，还有就是觉得python比其他开发语言好用。

学完python前景会咋样
其实我个人是很看好python未来的就业前景的，因为我认识太多的工程师都已经在学python，很多都是月收入大几万的
我个人也并非一直用python。前些年主要用c/c++以及java开发一些通信，移动系统，互联网通信。近3年开始才转向python。坦白的说，这可能与你相处的公司以及环境不大一样。随便举个例子，google的protocol buffer协议一出来就具有c++/python/java三种语言支持。google的广告系统早在03,04年左右就一并对python进行了webservice支持，大部分涉及基础核心系统的公司，都开始对python进行了扩展支持。甚至开源社区的postgresql数据库，除了自身的ansi SQL,pgsql,pg/TCL,PG/PERL之外对python进行了内嵌支持，唯独却没有呼声很高的java。在FREEBSD（MIT）/LINUX(GPL)平台上，对java可能排斥性比较大，但综合而言，目前python发展还没有java那种普及，主要是python大部分工作仍然是在较为深入地系统层和框架层做设计开发，例如django,SQLAlchemy,fail2ban,mail邮件系统,twisted等等。这部分对于那种习惯应用前辈们框架的编码人员而言，缺乏创造力的他们根本无法适用这种开发。尤其在python涉及一些系统层面需要有较强的c/c++能力，这部分人在国内要么就累得要死没时间，要么就啥都不会就会拷贝代码，而国内公司也鲜有主动去做这部分基础劳动的，大多都是等别人做好了在直接拿来用，所以造就了任何技术性的东西出来，国内都是先等等看，然后抄袭应用。
大环境如此，但千万误认为先等等看吧。对于一个技术人员而言，缺乏对新技术的渴望与热情，这是一种非常危险的事情。我工作8年了，按照国内很多的人的说法早已不做代码了，但又一次在听一个老外的演讲，他说他50多岁仍然每天坚持写代码，了解最新的动态，所以他才能做到他们公司的首席科学家，因此它才能时刻指导项目团队前进并保证项目的质量。他坦言对于一个不写代码并且不了解最新的技术动态的技术人员或者技术团队的负责人而言，这种团队也就足够做作小项目，一旦压力和项目过大，就会有很多问题漏出来。
对于新人而言，无论学习什么技术，都要以鼓励的姿态出现。太多用薪水和你个人所看到的现状去衡量一门技术，那绝对是欠缺眼光的。任何一门技术，一旦有人学习，他有可能逐渐成为这个领域的专家，即便再滥再没有人用的开发语言技术，他也有可能就是明日的奠基者或者大师。

自己如何确定目标
在生活中学会不断挖掘自己的潜力。我们都是一个普通人，可能并不清楚自己到底在哪方面占有优势。所以，学着在生活中找到自己的优势，并根据优势选择一定的就业方向。
不随波逐流。不要看周围的人做什么，自己就做什么，也许别人做的并不适合你。别人的优势很可能会成为你的劣势。所以，坚定自己的想法，让自己知道那些方面适合自己，自己可以胜任。
不断尝试可能成为自己的优势。你不知道什么适合自己，所以才要大胆、勇敢地尝试。找到一种可以属于你的独特的优势。
坚定信念。一旦你坚定了自己的信念，就不要被别人的意见或是讽刺或是嘲笑所干扰。别人不是你，不懂的你在想什么，不清楚你开始这件事的源头。你的事情，不了解你的人，没有资格轻易评说。
不茫然，不多想。别让太多的事干扰到你奋斗下去的信念。梦想不容许太多的杂念。那些杂念只会让你的心愈来愈脆弱，多为一个人考虑，到头来，伤害的还是自己。

选择自己学习方法
每个人都有适合自己的方法，有的人去选择自学，有的人选择看视频学习，有的人选择报名培训班，那在这个时候，你就要自己考虑清楚，到底那样对的帮助是最大的，个人觉得是跟着培训班最好的，毕竟人家的实战项目多，我们学软件开发的都知道实战项目对于学好一门语言是 很重要的。

学习python有那些误区

具体里面的误区非常的多，那些就不需要我去写出来，我给你说的一般都是心态的问题，首先一个觉得自己会java和c++，然后我学习python就很牛，但是你要知道语言是有很多相同的地方，但是不是通用，一定要自己学习的仔细。还有一种就是觉得我不会英语，我要先去把英语学习好在来学python。因为自己想还坏主意然后学习，这样的都是容易找进误区的。

9. Web 开发中，Python 和 PHP 哪个有优势为什么

从框架数量和成熟度看，PHP都优于Python；从开发效率上看，Python又有绝对的优势；从安全的角度看，这两门语言都很常用，但php的漏洞被挖掘得比较多，也较危险，而Python被光顾的几率还是比较小的。但最终的优势还是取决于开发人员，优秀的开发人员能弥补很大一部分缺陷。
以目前的情况下，PHP更具优势，php在web开发方面性能优点很突出，能很快速地开发中小型网站。此外，开源的程序很多，如dedecms ecshop wordpress discuz等等
php的框架也很丰富，如thinkphp 功能强大，简单易学，小巧灵活
Yii框架 完全面向对象，学习门槛较高，但功能特别强大
Zend Framework 官方推荐的大型重量级框架
而与php配套的mysql数据库，apache服务器，linux系统，都是开源产品，不用花钱，也不用担心侵权，所以php是web开发的居家必备之编程语言