Python 是一种易于解释的高级面向对象编程语言，语法易于阅读。Python 非常适合原型设计和临时任务，广泛用于科学计算、Web 开发和自动化。作为一种通用且适合初学者的编程语言，Python 为全球众多顶尖计算机科学家和应用开发人员提供支持。
想听听名人代言吗？Google 研究总监 Peter Norvig 表示：“Python 从一开始就是 Google 的重要组成部分，并且随着系统的不断发展和演进，至今依然如此。”
全面了解 Python 作为开源编程语言的各个方面非常重要。我们将讨论 Python 开发、Python 库，以及一些历史和未来趋势。继续阅读，深入了解这门优雅而卓越的语言。
Python 是许多新程序员学习的第一门语言。在大学计算机科学课程中，它通常是第一个被介绍的内容。为什么？
首先，Python 易于阅读。有时，它甚至接近英语——只要稍懂这门语言，您就可以查看代码，并大致了解它试图完成什么。
这与同时代其他应用程序语言形成对比，后者可能更令人困惑。用于在计算机控制台打印“Hello，world！”的 Python 示例。
print("Hello, world!")与大多数其他开发语言不同，Python 代码依赖缩进。简而言之，您需要以特定且可预测的方式，在给定代码块中的代码行内添加空格。否则，代码将无法运行。
这可能会让 Python 新手程序员感到沮丧！对于初学者来说，Python 语法有时确实会令人沮丧。但在对这门语言进行一些实践后，大多数人都会对它推崇备至。由于您的代码遵循可预测的可视化逻辑，因此更易于阅读——无论是对可能接触到您工作的其他程序员，还是对未来的您自己而言。
1989 年，Guido van Rossum 在荷兰的一家计算机科学实验室工作。他决定编写一种语言，以改进当时最流行语言的缺陷。五年半后，他发布了它，并以自己喜爱的英国喜剧节目“Monty Python's Flying Circus”将其命名为“Python”。
起初发展缓慢，但当年轻的 Google 宣布其在许多内部流程中使用 Python 时，Python 迎来了重大突破。
2005 年，Python 发布了 Django，这是一个用于构建 Web 应用程序的框架。Django 的受欢迎程度迅速飙升，并开始挑战当时占据主导地位的 Ruby on Rails 框架。
到 2011 年，Python 已成为全国计算机科学课程中教授最多的语言。几年后，它成为机器学习和人工智能领域研究人员事实上的标准，这很可能得益于其易用性和可读性。
虽然 von Rossum 在 Python 早期的许多年里自封为 Python 的“仁慈独裁者”，但 Python 的开发现在由 Python Software Foundation 负责。
凭借其在当今最前沿领域中稳固的地位，Python 的未来一片光明！
作为一种通用型语言，答案是：几乎任何事情！当您需要简化复杂任务、运行简短脚本或处理大型数据集时，Python 表现出色。
这只是冰山一角！Python 编程语言广泛应用于当代计算机科学的各个领域。由于 Python 开发比其他大多数语言更高效，因此对于需要快速、低成本地更改代码库的初创企业而言，Python 是备受欢迎的选择。
它还深受科学家和数学家的青睐，拥有许多强大的内置库，可用于统计和复杂数学运算。
程序包库是任何现代编程语言不可或缺的服务。如果没有它们，每位程序员都需要为最常规、最常见的任务编写自己的软件。
幸运的是，Python 提供了大量优秀的软件包，可满足您的各种编程需求。您可以在 Python Package Index 浏览它们。以下列出了一些用 Python 编写的明星库：
Web Python 应用通常基于两个主要平台构建：Flask 和 Django。Flask 更简单、更简洁，也更适合初学者。Django 具有更多功能，并可扩展以支持海量用户。
如果你有 JavaScript 背景，那么 Flask 之于 Django，就如同 Express 之于 Nest。
更具体地说， Flask 是一个“微型 Web 框架”。它比一般充斥着样板代码的工具小得多。它不需要任何外部库或组件，完全基于原生 Python 构建。不过，您可以轻松集成第三方工具，以进一步提升成效。
Flask 专为快速应用开发而设计。它非常适合在 Django 等更大型框架中进一步完善新想法之前进行原型设计。
Python 最受欢迎的 Web 框架 Django 有多受欢迎？
Instagram 这家社交媒体巨头依托 Django 扩展至百万用户规模。Pinterest、Udemy、Spotify 和 Dropbox 目前都在使用它。就是这么受欢迎。根据其文档，Django 是一个“为有期限压力的完美主义者打造”的开源框架。它是跨平台的，在 Windows 和 Mac 上都能同样出色地运行。
Django 构建于 MVC 模型之上，MVC 是 Model-Viewer-Controller 的缩写。MVC 是计算机科学中的一种特殊模式，其目标是将 Web 应用的关注点分离到三个独立组件中。
当客户端发送请求时，请求会首先到达控制器，由控制器处理不同传入请求的流量。它将该流量传递给不同的模型，由这些模型处理请求的数据和逻辑。然后，模型会将该响应导出到查看器，由查看器将数据呈现给客户端。
这形成了一个简单且容错的框架。因此，Django 在规模和复杂性扩展方面表现出色。
Python 最突出的优势在于数据科学和机器学习。您可以如何开始涉足这些开创性领域？
您可能需要先熟悉该领域中最常用的工具。其中之一是 Jupyter Notebooks ，您可以在其中找到数据科学算法和库的交互式演练。
另一个是 Anaconda ，这是一个供数据科学家分享其工作的平台。这里也是查找指南和说明、开启数据科学之旅的绝佳资源。
Python 数据科学中最重要的库可能是 pandas 。数据科学家的一项基本任务是清理将要使用的数据，而 pandas 可让这项工作变得轻松许多。它还提供一套工具，可帮助处理和分析数据。
AI 和数据科学的热度只会持续攀升，因此现在开始学习这些工具是一个明智之选！
与大多数其他技术相关主题一样，通过观看 YouTube 上的教程视频，可以轻松免费地学习 Python。我们正生活在免费在线教程内容的黄金时代。Brad Traversy 是该领域的领军人物，但可供选择的讲师几乎数不胜数。
掌握基础知识后，尝试通过一些练习来检验您的知识。这里也有很多选择。Exercism 是程序员精进技能的绝佳资源。Exercism 提供有针对性的挑战、导师指导以及使用命令行进行的趣味测试。
如果您想深入了解数据科学，请试用 Kaggle 。大多数在线数据科学家都非常推崇该平台，认为它是首要资源。
使用 GitHub 上的 Python 怎么样？虽然有许多资源可用于学习 Python，例如在线参考书、视频教程和网站，但开发人员也可以将 GitHub 视为学习 Python 的可靠来源。
归根结底，学习任何编程语言的最佳方式，就是用它构建有意义的东西。尝试创建一个 Web 抓取工具、简单的 API 或自动化脚本！
希望本指南已解答您关于这门出色编程语言的疑问。无论您是想涉足数据科学、运行可扩展的 Web 服务器，还是只想编写小型脚本，Python 都能满足您的需求。
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