前言
要说现在最时髦的编程语言是什么，那么一定是Python无疑了。让我们来一起来领略其风采吧！
一、Python介绍
Python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum），被大家称为“龟叔”，他在1989年圣诞节期间，为了在阿姆斯特丹打发时间，决定编写一门新的编程语言，作为ABC语言的继承。（看看人家，再看看自己，哎，不说了，心痛）
如果你听说过TIOBE排行榜，那么你就能得到编程语言的大致流行程度，根据最新的TIOBE排行榜，Python赶超C++占据第三，仅次于Java和C，可见Python的流行程度。
二、Python擅长领域
Python可应用于众多领域，最为擅长的有Web应用开发，自动化运维，网络爬虫，数据分析，科学计算，人工智能，同时Python是一门胶水语言。
Web应用开发：
在大数据、人工智能为人所熟知之前，Python就已经在Web开发领域被广泛应用，产生了Flask、Django、Tornado等Web开发框架，众多大型网站均为Python开发：
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YouTube
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Quora
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Reddit
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Instagram
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Facebook
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Dropbox
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Google
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NASA
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BT
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豆瓣
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知乎
当然Python不仅应用于网站，很多APP和游戏的服务器也同样使用Python实现
自动化运维：
在自动化运维领域，Python是必须要掌握的技能，因其灵活的功能和丰富的类库使其成为运维工程师的首选语言。Linux系统内置Python，就足以见其在运维领域的地位。
网络爬虫：
网络爬虫可能是萌新学习Python时最感兴趣的，爬虫可以将网站上的任何内容爬取下来，供自己分析使用。对于数据公司来说，爬虫和反爬虫技术都是其赖以生存的重要保障，尽管很多语言都可以写爬虫，但Python绝对是首选，其灵活的爬取能力和丰富的类库，使得爬虫工程师工作起来的心应手。世界上最大的爬虫公司莫属Google了，Google一直在力推Python，就连Python创始人“龟叔”也在Google工作七年，可见Python的爬虫能力有多强。
数据分析：
使用爬虫爬取海量数据之后，就要对数据进行清洗、展示、分析、存储，这方面Python做的也是很棒的，拥有极其丰富的类库可供使用，让数据分析事半功倍。
科学计算：
要说科学计算，大家第一想到的恐怕就是Matlab了，的确，Matlab在科学计算领域有着不可取代的地位，但是Python的出现，可能要取代Matlab成为科学计算的领头羊。Python在科学计算方面拥有极为丰富的类库，这些类库在数学、物理、生物、地理、化学、建筑、武器等领域发挥着重要作用。NASA也早已把Python作为主要的开发语言，可见Python在科学计算领域的优势与i前途。
人工智能：
要说现在最火的方向是什么，绝对是AI没错了，AI最重要的无非不过机器学习、神经网络、深度学习等方面，而Python在数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，现在Python无疑已成为AI领域的必修语言。
胶水语言：
对于Python萌新来说，最担心的可能就是Python会不会和我之前学过的语言有冲突，这一点无需担心。Python简洁、灵活、通用，几乎可以和任何语言、设备、平台、场景连接，因此被称为胶水语言。
除了上面提到的领域以外，Python在其它领域也发挥着不可磨灭的作用，金融离不开Python、游戏离不开Python、桌面应用离不开Python，总之一句话概括就是：
人生苦短，我用Python
三、Python缺点
Python有着上面众多优点，并且每一个优点看起来都是那么的诱人，这也是Python流行的主要原因。但是任何一门编程语言都有缺点，Python也不例外，Python的缺点主要有以下几个：
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Python的运行速度慢：这是Python的主要缺点，和c相比非常慢，因为Python是解释型语言，代码在执行时会一行一行的翻译成机器码，这个过程非常耗时。但这并不是一个很严重的问题，一般情况下，我们不会那Python和C/C++去比较，因为用户根本感觉不到这个时间，执行一个C/C++程序可能需要2.001秒，执行一个同样的Python程序需要2.1秒，用户能感觉到2.001秒和2.1秒的区别吗？显然不能。如果Python的运行速度确实影响到了你，那么你可以将Python和C结合使用，将占用运行速度的那一块代码用C编写，以提高整体效率。
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PythonGIL锁限制并发：Python的另一个大问题就是对多处理器支持不太好。GIL（Global Interpreter Lock）指全局解释器锁，当Python的默认解释器要执行时，都需要先去申请这个锁，这意味着试图通多多线程扩展应用程序时，总是被这个锁限制。如果用户需要多并发，可以使用多进程的架构来实现，也可以选择不同的Python来实现多并发。
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Python版本不兼容：几乎所有的软件更新迭代时，总会向后兼容，比如word2016可以打开word2013的文件，如果不能做到向后兼容的话，很大概率会被用户无情的抛弃。但是在Python中，一个很大的吐槽点就是Python3和Python2不能互相兼容，大量的Python工程师都为此头疼。萌新肯定有这样的疑问，学习Python2还是Python3，这里我的建议是学习Python3，Python2已经宣布只会维护到2020年，而且大量的类库已经不支持Python2了，同时官方建议学习Python3.
