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Python（英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。
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Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。
相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。
与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态类型编程语言一样，Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
Python 解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行。Python的其中一个解释器CPython是用C语言编写的、是一个由社群驱动的自由软件，当前由Python软件基金会管理。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式编程只提供了有限的支持。有两个标准库（functools, itertools）提供了与Haskell和Standard ML中类似的函数式程序设计工具。
虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。
Python的支持者较喜欢称它为一种高端动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shell script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。
Python本身被设计为可扩展的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩展模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。
因此，有很多人把Python作为一种“胶水语言”使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google应用服务引擎使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。
《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelp）说：“这很难讲，不过，2004年，Python已在Google内部使用，Google召募许多Python高手，但在这之前就已决定使用Python。他们的目的是尽量使用Python，在不得已时改用C++；在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用Python。”
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，也因此它和拥有明显个人风格的其他语言很不一样。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法。这些准则被称为“Python格言”。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
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Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计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，越多被用于独立的、大型项目的开发。
1、软件开发：Python语言支持多函数编程，可以担任任何软件的开发工作，是它的标配能力。
2、科学计算：Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持，做科学计算是非常合适的选择。
3、自动化运维：Python是作为运维工程师的首选编程语言，有诸多优势所在，是非常受喜欢的编程语言。
4、云计算：开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。
5、web开发:基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。
6、网络爬虫：也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一。
7、数据分析：结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石，Python是数据分析领域首选的编程语言。
8、人工智能：对于人工智能我想不用多介绍，是现在非常流行的一个行业，而人工智能也是未来的发展，Python是人工智能的首选编程语言。
python的中文名称是蟒蛇。
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，最初是用来编写自动化脚本的，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。
Python特点主要有以下几个方面：
1、简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2、易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
3、速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
4、免费、开源：Python是FLOSS之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
5、高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
6、可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、以及Google等基于linux开发的android平台。
7、解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件转换到一个你的计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
扩展资料：
Python语言风格简介：
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好。这在由Tim Peters写的Python格言里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和Perl语言的中心思想TMTOWTDI完全相反。
Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
参考资料：Python-百度百科
python不是完全支持函数式编程，他支持部分函数式编程，函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
函数式编程是使用一系列函数去解决问题，按照一般编程思维，面对问题时我们的思考方式是“怎么干”，而函数函数式编程的思考方式是我要“干什么”。 至于函数式编程的特点暂不总结，我们直接拿例子来体会什么是函数式编程。
lambda表达式（匿名函数）：
普通函数与匿名函数的定义方式：
#普通函数
def add(a,b):
return a + b
print add(2,3)
#匿名函数
add = lambda a,b : a + b
print add(2,3)
#========输出===========
5
5
匿名函数的命名规则，用lamdba 关键字标识，冒号（：）左侧表示函数接收的参数（a,b） ,冒号（：）右侧表示函数的返回值（a+b）。
因为lamdba在创建时不需要命名，所以，叫匿名函数^_^
Map函数：
计算字符串长度
abc = ['com','fnng','cnblogs']
for i in range(len(abc)):
print len(abc[i])
#========输出===========
3
4
7
定义abc字符串数组，计算abc长度然后循环输出数组中每个字符串的长度。
来看看map()函数是如何来实现这个过程的。
abc_len = map(len,['hao','fnng','cnblogs'])
print abc_len
#========输出===========
[3, 4, 7]
虽然，输出的结果中是一样的，但它们的形式不同，第一种是单纯的数值了，map()函数的输出仍然保持了数组的格式。
大小写转换；
python提供有了，upper() 和 lower() 来转换大小写。
#大小写转换
ss='hello WORLD!'
print ss.upper() #转换成大写
print ss.lower() #转换成小写
#========输出===========
HELLO WORLD!
hello world!
通过map()函数转换：
def to_lower(item):
return item.lower()
name = map(to_lower,['cOm','FNng','cnBLoGs'])
print name
#========输出===========
['com', 'fnng', 'cnblogs']
这个例子中我们可以看到，我们写义了一个函数toUpper，这个函数没有改变传进来的值，只是把传进来的值做个简单的操作，然后返回。然后，我们把其用在map函数中，就可以很清楚地描述出我们想要干什么。
再来看看普通的方式是如何实现字符串大小写转换的：
abc = ['cOm','FNng','cnBLoGs']
lowname = []
for i in range(len(abc)):
lowname.append(abc[i].lower())
print lowname
#========输出===========
['hao', 'fnng', 'cnblogs']
map()函数加上lambda表达式(匿名函数)可以实现更强大的功能。
#求平方
#0*0,1*1,2*2,3*3,....8*8
squares = map(lambda x : x*x ,range(9))
print squares
#========输出===========
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
Reduce函数：
def add(a,b):
return a+b
add = reduce(add,[2,3,4])
print add
#========输出===========
9
对于Reduce函数每次是需要对两个数据进行处理的，首选取2 和3 ，通过add函数相加之后得到5，接着拿5和4 ，再由add函数处理，最终得到9 。
在前面map函数例子中我们可以看到，map函数是每次只对一个数据进行处理。
然后，我们发现通过Reduce函数加lambda表达式式实现阶乘是如何简单：
#5阶乘
#5！=1*2*3*4*5
print reduce(lambda x,y: x*y, range(1,6))
#========输出===========
120
Python中的除了map和reduce外，还有一些别的如filter, find, all, any的函数做辅助（其它函数式的语言也有），可以让你的代码更简洁，更易读。 我们再来看一个比较复杂的例子：
#计算数组中正整数的值
number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]
count = 0
sum = 0
for i in range(len(number)):
if number[i]0:
count += 1
sum += number[i]
print sum,count
if count0:
average = sum/count
print average
#========输出===========
30 6
5
如果用函数式编程，这个例子可以写成这样：
number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]
sum = filter(lambda x: x0, number)
average = reduce(lambda x,y: x+y, sum)/len(sum)
print average
#========输出===========
5
最后我们可以看到，函数式编程有如下好处：
1）代码更简单了。
2）数据集，操作，返回值都放到了一起。
3）你在读代码的时候，没有了循环体，于是就可以少了些临时变量，以及变量倒来倒去逻辑。
4）你的代码变成了在描述你要干什么，而不是怎么去干。