用Python的理由
现在有数百种编程语言可供使用，从成熟的C和C++到Ruby、C#和Lua等新秀，再到Java这样的企业级重器。要选择一门编程语言来学习确实很难。虽然没有一种语言能适合任何场景，但我觉得，对于大量的编程问题来说，Python都算得上是个好选择。如果正在学习编程，Python也是一个不错的选择。目前全球有数十万名程序员都在使用Python，并且用户数每年都在增长。
Python能够持续吸引新用户，是有很多理由的。Python是一款真正的跨平台编程语言，从Windows、Linux/UNIX到Macintosh平台，从超级计算机到手机，它都能很好地运行。Python可以用于开发小型应用程序和快速原型系统，但也能扩展到足以开发大型程序。Python自带了功能强大且易于使用的图形用户界面（GUI）工具包、Web编程库等。而且更重要的是，Python完全免费。
1.2 Python的长处
Python是Guido van Rossum在20世纪90年代研发的一种现代编程语言（以一个著名的喜剧团体命名）。尽管Python并不能完美地适用于所有应用程序的开发，但它的优势使其成为许多情况下的理想选择。
1.2.1 Python易于使用
熟悉传统语言的程序员会发现，Python很容易学习。包含了所有熟悉的结构，如循环、条件语句、数组等，但在Python中很多都更易于使用。原因有以下几点。
- 类型与对象关联，而不是变量。变量可以被赋予任何类型的值，列表也可以包含许多类型的对象。这也意味着通常不需要进行强制类型转换（type casting），代码再也不用受制于预先声明的类型了。
- Python通常可以执行更高级别的抽象操作。有一部分原因是源于Python语言的构建方式，另一部分原因是Python的发行版附带了内容丰富的标准代码库。一个下载网页的程序用两三行代码就可以写完了！
- 语法规则非常简单。虽然成为一名专业的Python高手需要耗费很多时间和精力，但即便是初学者也能快速获取到足够的Python语法并编写出实用的代码。
Python非常适合应用程序的快速开发。用Python编写应用程序的时间可能只有用C或Java的五分之一，并且代码行数只有等效C程序的五分之一，这种情况并不少见。当然，这要视具体的应用场景而定。对于那种大部分是在for循环中执行整数运算的数值算法，Python提升的生产力会少得多。对于普通的应用来说，生产力收益可能会比较可观。
1.2.2 Python富有表现力
Python是一种极具表现力的编程语言。这里的“表现力”是指：同样是一行代码，Python可以完成的操作比其他大多数语言都要多。 表现力较强的语言，优势十分明显，需要编写的代码越少，项目完成的速度就越快。代码越少，程序就越容易维护和调试。
为了体会一下Python的表现力是如何简化代码的，请考虑交换两个变量var1和var2的值。在类似Java的语言中，这需要3行代码和1个额外的变量：
int temp = var1;
var1 = var2;
var2 = temp;
在将var2的值赋给var1时，需要先用变量temp暂存var1的值，然后再把该暂存值赋给var2。这个过程并不是很复杂，但是阅读这3行代码并理解这是为了完成数值交换，是要花些工夫的，即便是有经验的程序员也一样。
相比之下，Python允许在一行代码中完成相同的交换操作，并且从交换方式就能明显看出交换确实发生了：
var2, var1 = var1, var2
当然这只是一个很简单的例子，但类似的优点在Python中俯仰皆是。
1.2.3 Python可读性好
Python的另一个优点是可读性好。也许读者会认为，编程语言只要能被计算机读懂就可以了，但其实人类同样得能读懂。要阅读代码的人，可能是调试人员（很可能就是写程序的人），可能是维护人员（仍然可能是写程序的人），也可能是任何将来修改代码的人。凡此种种，总之代码越容易阅读和理解越好。
代码越容易理解，就越易于调试、维护和修改。Python在这方面的主要优势就是利用缩进。与大多数语言不同，Python坚持要求代码块必须整体缩进。尽管这会让有些人感到奇怪，但好处就是代码总是能以一种非常易懂的风格进行格式化。
以下是两小段程序，一个用Perl编写，另一个用Python编写。两者的操作相同，参数都是两个相同大小的数值列表，返回对其两两求和后的列表。我认为Python代码的可读性比Perl代码更好，看起来更干净，难以理解的符号更少：
# Perl版
sub pairwise_sum {
my($arg1, $arg2) = @_;
my @result;
for(0..$#$arg1) {
push(@result, $arg1->[$_] + $arg2->[$_]);
}
return(\@result);
}
# Python版
def pairwise_sum(list1, list2):
result = []
for i in range(len(list1)):
result.append(list1[i] + list2[i])
return result
上面两段代码完成的工作相同，但Python代码胜在了可读性上。当然，Perl还能有其他的实现方式，其中有一些确实会比以上代码简洁得多，但我认为也更加晦涩难懂。
1.2.4 Python功能齐备
Python的另一个优势是“功能齐备”（batteries included）理念，因其自带了很多函数库。基本思路就是，安装Python后就应该万事俱备，不需要再安装其他库就能真正开始工作了。这就是为什么Python的标准库自带了电子邮件、网页、数据库、操作系统调用、GUI开发等处理模块。
例如，只需要写两行代码，就可以用Python编写一个Web服务器，用于共享某个目录中的文件。
import http.server
http.server.test(HandlerClass=http.server.SimpleHTTPRequestHandler)
无须再安装用于网络连接和HTTP的库，Python都已内置好了，开箱即用。
1.2.5 Python跨平台
Python还是一种优秀的跨平台语言，可以在很多平台上运行，包括Windows、Mac、Linux、UNIX等。因为它是解释型语言，相同代码可以在任何装有Python解释器的平台上运行，而目前几乎所有平台都具备了Python的解释器。Python甚至还有在Java（Jython）和.NET（IronPython）中运行的版本，为运行Python提供了更多可能的平台。
1.2.6 Python免费
Python还是免费的。自始至终，Python就是以开源的方式研发的，并且可以免费获取。任一版本的Python都可自行下载和安装，并可用于开发商业或个人应用，分文不收。
虽然世人的态度在慢慢转变，但由于担心缺乏技术支持，担心缺少付费客户的影响力，有些人仍然对免费软件持怀疑态度。但是Python已经被许多大牌公司用于实现关键业务，谷歌、Rackspace、Industrial Light＆Magic和Honeywell只是其中的几个例子。这些公司和许多其他公司都很清楚，Python是一个非常稳定、可靠且支持良好的产品，拥有一个活跃的、博识的用户社区。即便提出高难度的Python问题，也能在Python互联网新闻组中迅速获得答案，速度会比大多数技术支持电话快得多，而且无须付费、保证正确。
Python和开源软件
不仅Python是免费的，它的源代码也可以免费使用，可随意进行修改、完善和扩展。因为源代码是免费提供的，所以可供所有人查看并修改。其他那些带有版权的软件，鲜有能以合理的费用进行这种修改的。
如果是第一次接触开源软件，大家应该要了解，不仅可以自由使用和修改Python，还能够（也鼓励）为其做出贡献并对其进行改进。根据自身的条件、兴趣和技能，可以给出财务上的贡献，例如捐赠给Python软件基金会（Python Software Foundation，PSF）。也可以参加特殊兴趣小组（Special Interest Group，SIG），对Python内核或某个辅助模块的发行版进行测试并给出反馈。还可以向社区贡献一些自己或公司开发的东西。当然贡献的大小完全是自行决定的，但只要有能力就一定要考虑去做点什么。这里正在创造巨大的价值，有机会就来添砖加瓦吧。
Python满足了很多期许，表现力强大、可读性好、内置库丰富、跨平台，而且还是开源的。难道真的就完美无缺了吗？
1.3 Python的短板
虽然Python拥有很多优点，但没有哪种编程语言能够胜任所有工作，因此Python并不能完美地满足一切需求。如果要确定Python是否适用于当前场景，还需要了解Python不擅长的领域。
1.3.1 Python不是速度最快的语言
Python的执行速度可能算得上是一个缺点。Python不是一个完全编译的语言，而是先编译为内部字节码形式，然后交由Python解释器来执行。Python为某些操作给出了高效的实现，例如，用正则表达式解析字符串，可以做到与自己编写的任何C语言代码一样快，甚至会更快。但在大多数情况下，采用Python会比C之类的语言实现更慢。但大家应该保持以下观点：对绝大多数应用程序而言，现代计算机的计算能力都是过剩的。开发速度比程序运行速度更为重要，而Python程序通常编写速度会快很多。另外，用C或C ++编写的模块对Python进行扩展也比较容易，程序当中的CPU密集型部分可以交由这些模块来运行。
1.3.2 Python的库不算最多
虽然Python自带了一批优秀的函数库集合，而且还有很多其他库可用，但是Python在库的数量上并不算领先。像C、Java和Perl之类的编程语言，可用的库集合数量更为庞大。它们在某些领域提供的解决方案是Python所没有的，或者Python可能只提供了其中的一种可选方案。不过这些往往是相当专业的领域，而Python是很容易扩展的，既可以用Python，也可以用C或其他语言的现有库。对于几乎所有的常规计算问题，Python库的支持能力都非常出色。
1.3.3 Python在编译时不检查变量类型
与某些其他编程语言不同，Python变量不像容器那样工作，而更像是引用整数、字符串、类实例等各类对象的标签。这表示这些对象本身虽然是有类型的，但引用它们的变量并没有与类型进行绑定。变量x可能在某一行代码中引用一个字符串，而在另一行代码中引用一个整数：
Python将类型与对象关联，而不是与变量关联，这就意味着Python解释器无法识别出变量类型不符的错误。假设变量count本来是用来保存整数的，但如果将字符串"two"赋给它，在Python里也完全没问题。传统的程序员将这种处理方式算作一个缺点，因为对代码失去了额外的免费检查。但是这种错误通常不难发现和修复，Python的代码检测功能可以避免类型错误的发生。大多数Python程序员都认为，动态类型的灵活性是划得来的。
1.3.4 Python对移动应用的支持不足
在过去的10年中，移动设备的数量和种类都出现了爆炸式的增长，到处都是智能手机、平板电脑、平板手机、Chromebook，运行的操作系统也是五花八门。Python在移动计算领域并不算强大。虽然有解决方案可选，但在移动设备上运行Python并不总是能一帆风顺，用Python编写和发布商业应用还存在问题。
1.3.5 Python对多处理器的利用不充分
现在多核处理器已经普及，在很多情况下也都会带来性能的明显提升。但是，由于具有名为全局解释器锁（global interpreter lock，GIL）的特性，Python的标准版本并没有按照多内核来进行设计。详情请查看David Beazley、Larry Hastings等人关于GIL的讨论视频，或者访问Python wiki里的GIL页面。尽管用Python可以运行并发进程，但如果需要“开箱即用”的并发能力，Python可能并不合适。
1.4 学Python 3的理由
Python很多年前就已经出现了，并且还在不断发展。本书第1版基于Python 1.5.2，Python 2.x作为主流版本已经持续了很多年。本书是基于Python 3.6的，并在Python 3.7的Alpha版中通过了测试。
Python 3最初被异想天开地命名为Python 3000，因为它是Python历史上第一个打破向下兼容的版本。这就意味着，如果不做任何修改，在低版本Python中编写的代码可能无法在Python 3下运行。例如，在低版本的Python中，print语句不需要在参数外面加上括号：
print "hello"
在Python 3中，print成了一个函数，需要加上括号：
print("hello")
也许有人会想：既然会破坏以前的代码，为什么还要修改这种细节呢？正因为对任何语言而言这种改动都是件大事，所以Python的核心开发人员仔细考虑过这个问题。尽管Python 3中的变化会破坏与旧代码的兼容性，但这些变化很小，好处却很多。新版本Python的一致性更好，更具可读性，歧义也更少了。Python 3并不是翻天巨变，而是深思熟虑之后的演进。核心开发人员也贴心地提供了代码迁移方案和工具，可以安全高效地将以前的旧代码迁移到Python 3中，后续章节中将会介绍。此外还可以利用Six和Future库来简化代码转换操作。
为什么要学Python 3呢？因为它是迄今为止最好的Python版本。随着很多项目开始充分利用Python 3的改进之处，它将成为未来几年的主流Python版本。自从Python 3推出之后，库的移植工作一直在稳步进行。到目前为止，很多受欢迎的库都已支持Python 3了。事实上，根据Python就绪页面所示（http://py3readiness.org），360个最流行的库中已有359个被移植到Python 3中了。如果确实需要使用未被转换过的库，或者要使用基于Python 2建立的代码，那就继续使用Python 2.x吧。但如果是刚开始学习Python或新建项目，就使用Python 3吧。Python 3不仅更好用，而且是大势所趋。
1.5 小结
- Python是一种现代的高级语言，支持动态类型，带有简洁一致的语法和语义。
- Python跨平台且高度模块化，即适用于快速开发，也适用于大规模编程。
- Python运行速度合理，还可以通过轻松扩展C或C++模块进一步提升速度。
- Python内置了很多高级特性，如对象持久化存储、高级散列表、可扩展类的语法和通用比较函数。
- Python的库包罗万象，如数值计算、图像处理、用户界面和Web脚本处理。
- 有异常活跃的Python社区提供有力的支持。
本文摘自刚刚上架的 《Python 快速入门 第3版》
《Python 快速入门 第3版》([美]娜奥米·塞德（Naomi,Ceder）)【摘要 书评 试读】- 京东图书item.jd.com
- Python软件基金会主席作品！
- 经典Python入门书
本书是Python专业人士Naomi Ceder编写的Python语言的综合指南。她是一位经验丰富的教学者，她既能让读者关注语言的细节，又能使其具备解决实际问题的能力。本书中配有大量贴切的示例和边做边学的习题，有助于读者掌握每一个重要概念。无论读者是要抓取网站内容还是想玩转嵌套元组，都会赞叹本书的清晰、专注和对细节的重视。
本书主要内容
● 明确涵盖Python 3。
● 全面介绍核心库、包和工具。
● 配备精深的习题。
● 新增5章与数据科学相关的内容。
