Python 的优势在哪里？

一、需求描述

跨境物流行业，每日从运输监控系统(TMS)中生成条形码的单号，仓库需要根据这个单号生成条形码图片，再下载打印出来，贴到包裹上。

效果如下：

起初，仓库的工作人员是去网上找了一些所谓「在线条形码生成工具」的网站，输入单号，生成条形码。

还别说，这倒是可以生成出条形码，用扫描枪也能扫出单号。

但有两个核心问题没有解决，第一个是带水印，第二个是无法批量生成，网站一次只能生成一个条形码，而仓库一天至少要打好几千个条形码，使用网站显然满足不了仓库的需求。

二、开发思路

用户简单说完需求，我脑海里先浮现出了三个简单而又重要的问题：

第一问：仓库的工作人员如何输入单号？

第二问：输出的图片放到什么位置？

第三问：条形码的具体形式，它的编码格式、尺寸、长宽高、分辨率等等是什么？

看到这里停一停，想想如果是你拿到这三个问题，你会怎么解决？

现在一个个解决！

第一个问题，仓库的工作人员如何输入单号？

这个通过和客户沟通得知，他们是每日的单号是通过系统导出的，平常就是最简单粗暴的复制粘贴，不是逐个输入。了解完使用场景，发现这是最简单的IO操作（文件读写），那解决的方式就很清晰了，让工作人员将单号复制到txt文本文件中，程序获取数据的方式，就是读取这个文本文件，以「行」作为分割。

第二个问题，输出的图片放到什么位置？

获取用户输入的数据，是IO操作中的Input；将生成后的图片输出为新文件，则是IO操作中的Output。

输出后的图片文件，全部放在项目的根目录下，单号作为图片的文件名，工作人员直接全选，打印即可，这样清晰易懂，简洁明了。

第三个问题，条形码的具体形式，它的编码格式、尺寸、长宽高、分辨率等等是什么？

客户最初的描述，是比较抽象的，很多东西他知道大概样子，但是说不清具体细节，而开发人员负责具体实现，因此必须对客户需求，有明确的预期。

就好像顾客去私人面馆点面，说来一碗面，小时候吃的那种。这时候，厨师需要明确顾客要的是什么面，是干面、汤面、方便面？是大碗、中碗；还是小碗、迷你碗？辣椒、香菜、胡椒要不要？等等还有很多的细节，做完前越明确，那么做完后就与顾客的期望越近，返工的概率就越小。

这一点我追着问，确定了条形码的格式是Code128，打印纸的尺寸是100mm * 100mm，长宽高无具体要求，扫描枪只要能扫出即可，分辨率至少300DPI，越清晰越好，这样兼容老的扫描设备，也允许更长的扫描距离。

参照图：

三、技术选型

人生苦短，我用Python。

从应用场景和开发速度上，毫无疑问是Python，有专门的python-barcode库，以及生成图片的Pillow库。

初始化完项目，在命令行里输入两行命令，安装必要的库，就能进行开发了。

pip install python-barcode

pip install Pillow

四、开发步骤

4.1 程序概览

这里采用面向对象的风格，定义了一个名为BarcodeGenerator的类，它负责读取包含数据的文本文件，为每个数据条目生成条形码，并将它们保存为图像文件。只接受两个参数，一个是输入的txt文本文件，一个是输出文件夹的名称。

这个类结构既简单又清晰，除了input_file和output_folder 这两个成员变量，还有一个构造函数，以及ensure_output_folder（确保输出文件夹存在）、read_codes（读取条形码数据）、generate_barcode(生成单个条形码)、generate_all_barcodes(批量生成条形码)这四个方法。

4.1.1 构造函数

BarcodeGenerator类的构造函数接受两个参数：input_file（包含要生成条形码的数据的txt文件路径）和output_folder（用于存放生成后条形码图像的文件夹路径）。

4.1.2 确保输出文件夹存在

ensure_output_folder方法用于检查指定的输出文件夹是否存在，如果不存在，则创建它。用户无需手动创建所需的目录。

这个方法看似有些多余，但实则增加了程序的健壮性。

这也是来自实际部署中的教训，因为有时候，会忘记创建输出后的文件夹，导致程序报错，虽然手动创建文件夹也可以，但终归不太够优雅，尤其是文件夹名称是比较长的英语单词的时候，因此不如在程序中干脆自动创建好，这也是Python中很基础的使用os库创建文件夹的方法。

4.1.3 读取条形码数据

read_codes方法从指定的txt文件中读取数据。

这是读取文件内容的基本操作，它打开输入文件，逐行读取内容，并返回一个包含所有行数据的列表。

4.1.4 生成单个条形码

这段代码是核心，用来生成条形码。

generate_barcode方法接受一个数据字符串，使用python-barcode库生成对应的条形码，并将其保存为图像文件。我们在这里按照客户要求，使用code128格式。

先看第一行代码：

• barcode.get(...): 这是python-barcode库的一个函数，用于获取或创建一个条形码对象。
• 'code128': 这个字符串参数指定要生成的条形码类型。这里的Code 128，它是一种高密度条形码符号，主要用于物流和仓储，能够表示大量的字符数据。
• code_data: 函数的第二个参数表示将要编码到条形码中的数据，读取自用户txt中每行的单号。
• writer=ImageWriter(): 这部分指定条形码的输出格式。ImageWriter()是python-barcode库中的一个类，用于生成图像格式的条形码（如PNG、JPEG等）。不使用此参数时，python-barcode默认生成SVG格式的条形码，但这里打印Png图片，因此指定了ImageWriter()

接着，filename = os.path.join(self.output_folder, code_data) 指定生成后的图片所存放的文件夹。

接下来，最重要的就是code_writer_options里的参数了，直接决定生成条码的效果：

• 'write_text': True
• 这个选项决定是否在条形码图像下方显示文本。
• 默认是False，但仓库是需要的，因此设为True，表示在条形码下方显示代表条形码数据的文本。
• 'quiet_zone': 10
• “静区”（quiet zone）是条形码周围的空白边缘区域，
• 此参数设置静区的大小。在这里，它被设置为10。这个数值表示条形码模块宽度的倍数，这样仓库的扫描可以更好的扫描。
• 'text_distance': 5
• 这个选项设置条形码与其下方文本之间的距离。
• 'module_height': 15.0
• 此参数定义条形码的高度，也是为了更加美观和好扫描。
• 'module_width': 0.2
• 这决定了条形码中每个“模块”（即条形码的条和空白区域）的宽度。
• 'font_size': 10
• 这个参数设置条形码下方文本的字体大小。
• 'text': code_data
• 此选项指定要在条形码下方显示的文本内容。
• code_data是变量，代表条形码下方显示的文本为从txt中读取的单号。
• 'font': 'Courier'
• 这决定了条形码下方文本的字体类型。
• 这里使用的是Courier字体，这种等宽字体，常用于打印和显示代码。
• 'dpi': 1000
• DPI代表“每英寸点数”，是衡量图像分辨率的指标。
• 1000 DPI是非常高的分辨率，远高于默认的300，意味着条形码图像将拥有非常高的细节清晰度，适合高质量打印，但输出的png图片也只有20k左右。

4.1.5 批量生成条形码

generate_all_barcodes方法读取所有数据行，并为每一行调用generate_barcode方法来生成条形码。

从里先拿到所有的条形码数据，再用for循环遍历列表，对每个单号逐个调用generate方法，生成条形码。

4.2 在主函数中进行调用

写完了类，直接在主函数中调用即可，传入输入的txt文件和输出的文件夹名称。

可以看到，一共只有两行代码，非常简洁，这也是采用面向对象风格编写代码的优势之一。

右边是txt中的单号，左边是保存生成后条形码的barcode文件夹。

生成效果：

五、完整代码及注释

完整代码，算上导入包与注释，一共55行：

六、总结

整个代码非常简单，执行效果也达到了用户期待的效果，打印出来后，仓库直接投入使用。

这也可以看出Python的优势，从了解完需求，到开发完毕，到最后部署到客户的机器上投入使用，只用了不到1个小时，开发效率很高，客户也很满意，客观上降低了仓库的运营成本，原本每天可能要几个小时的事，现在几秒钟就处理完了。

这段代码，还存在一些优化的空间，比如将参数配置化，做到数据与逻辑的分离。把参数放到配置文件里，而不是将数据写死在代码里，这样用户可以自行选择编码格式、字体、分辨率等，各个仓库可以根据自己的情况进行调整。

还有两点是为了演示做的一些妥协，在实际开发中应当避免：

1. 注释可以再少一些，因为变量名做到了见名知意；项目结构也相当清晰。
2. 模块化处理，BarcodeGenerator这个类应该单独放到一个.py文件里，不应该和main.py放一起，也是为了演示，就放在一起了。

对于个人使用场景，还可以使用Python快速制作个人二维码：

Python 是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学

下面是Python的一些优点：

1. 开源

Python都是开源的语言，简单地说，你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。Python主要是英文版的，所以对于学Python的人来说，英语非常重要。

2. 可移植性

Python是跨平台语言， Python的跨平台是语言自身的特性决定的，在很多平台上直接写Python代码就可以运行。

3. 面向对象

Python是以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

4. 可扩展性

Python具有良好的可扩展性，如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。

5. 类库

Python有自己的类库，而且标准库还很庞大。python有可定义的第三方库可以使用。

它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等也不少。

6. 可读性

Python都可以说是很简单的语言，都有很好的可读性。当然这也有不同之处。

Python最大名气在于非常适合人类阅读。编程思维几乎完全和生活中的思维习惯一致。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。同时虽然python虽然是用c语言写的，但是它摈弃了c中非常复杂的指针，简化了python的语法，同时Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。所以不论是在阅读上还是在学习上，都非常简单容易，当然，这对英语的水平要求是比较高的。

7. 执行

Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。因此不需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得Python程序更加易于移植。

8. 应用领域

Python的应用领域主要在游戏开发、搜索引擎、图形图像处理等处理。

如果你想要学习Python，我这里整理了一些学习的视频，

希望对你能有帮助，获取更多资料，

就给我点个关注吧 ~

抛开他自身的特性不说了 ，我觉得他最大的优势就是就业范围广一些，其次就要看你想做哪一行。我们需要先了解Python的发展方向工作性质，和自己未来想向哪个方向发展，

Python的发展方向可以使数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全等等。

虽然目前国内不如国外发展迅速，但是已经成长为主流的编程语言。近年，随着人工智能、机器学习、大数据以及云计算的兴起，而且市场Python人才紧缺，而基于目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。学python的人大多非科班出身。很多大学并没有开始此专业因此，Python人才的就业形势和薪资待遇相比于同等资质的IT技术人员要好很多。

那么作为一名Python入门新手如何能够高效学习Python呢?

1.首先需要有一套合理的学习方法支撑我们学习，建议大家可以下载一些Python学习资料，掌握python中的关键字语法，函数语法，数学表达式等等这些基本的语法知识。

2.学习完这些基本的语法知识，我们就可以采取互动式的学习方法了，我们可以通过交互平台进行操练，多参加一些项目实战，通过反复练习加深印象从而达到掌握的目的，且项目实战可以写进简历变成一份实习经历，这会成为以后就业的加分项。

3. 有些人抱着必胜的心态学习，但是随着学习难度的增加以及学习枯燥乏味程度的增加，信心动摇，学习态度也没有以前好了，甚至出现三天打鱼两天晒网的心态，俗话说工欲善其事，必先利其器，我们最好找些互相学习的小伙伴，既可以交流学习还可以互相监督，可以避免学习的枯燥乏味，事半功倍。

也要记住，学不是目的，将来在工作中熟练运用再试最主要的，多积累经验吧。

最近想组建一个交流群，找学习伙伴，学习资料（都是免费的），或者有问题欢迎来私信我，看到会回复的。无论你是小白还是入门了都会对你有所帮助的。

Python开发的前景和优势分析，Python作为目前的大势，是很多人转行的首选，会python的人工资通常都比较高。

Python在人工智能、大数据、自动化运维、全栈开发方面有着得天独厚的优势，随着Python继续占领编程语言主流的趋势，全国各城市的招聘职位和薪资均会大幅度上涨。另外，随着我国在人工智能的投入和规划，对于人工智能人才的需求呈现爆发式增长。

Python是人工智能的开发语言，现在学习Python，是你最好的时机。

python的优势在于：

1、Python是一种脚本语言，Python语言开发快，语言简洁，没那么多技巧，所以读起来就非常清楚也非常容易。写好了就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦，对于需要多动手实践的初学者而言，也就是少了出错的机会。

2、Python还有一种交互的方式，如果是一段简单的小程序，连编辑器都可以省了，直接敲进去就能运行。

3、C/C++可以写Python的module，标准库里就有用C/C++写的东西，这个跟java的JNI类似。

4、Python提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（Batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。

5、Python的gui一般是用tkinter，就是tk的Python的wrapper。Python没有像xna那么方便的工具。

6、Python不是为了网络设计的。Python是1991年有的，WWW是1993年才被CERN开放的。网络编程用Python主要是为了开发快。

7、像VS那样功能强的IDE，有要钱的PyCharm和不要钱的PyDev。PyDev有Eclipse的插件版本或者是Aptana Studio版本。

8、使用Python写程序很容易懂，这是很多人的共识。Python是一种面向对象的语言，但它的面向对象却不象C++那样强调概念，而是更注重实用。而是用最简单的方法让编程者能够感受到面向对象带来的好处，这正是Python能像Java那样吸引众多支持者的原因之一。

喜欢学python的小伙伴可以观看以下视频进行学习，课程有趣适合初学者：

喜欢的下伙伴记得点个赞哦！！

Python的优势在：

1.Python如今是主流语言：

• 程序编写简洁快速
• 入门简单功能强大
• 语法表达优美易读
• 代码开发效率很高
• Google开源机器学习框架：TensorFlow
• 开源社区主推学习框架：Scikit-learn
• 百度开源深度学习框架：Paddle
• 以上框架均为Python语言开发，而且Python还有很多优质的文档、丰富的AI库、机器学习的库、自然语言和文本处理的库；

2.重大政策较好：

• 小学---山东省最新出版的小学信息技术六年级教材已经加入了Python的内容，Python语言课程化已将成为孩子学习的一种趋势；
• 高中---浙江省信息技术课程改革方法已经出胎，Python确定进入浙江省信息技术高考，系想你技术教材编程语言从VB替换为Python；
• 大学---教育部考试中心已经发布的全国计算机耳机考试中正式加入“Python语言程序设计”科目的通知

3.发展前景好：

Python到底有多火呢？后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等，Python应用是无处不再的，搜索因为Google的核心代码是Python完成的、迪士尼公司动画生成的Unix版本都内建了Python环境支持、国内知名的豆瓣网也是Python技术建立的；由此可见Python应用开发技术在各个公司有大小规模的使用，Python的发展前景是不可估量的。

Python比较适合做哪类应用：

上述在介绍发展前景的适合，已经说过了。Python可以应用的领域：后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等。在这些领域当中都是比较合适的。题主想要确定Python的学习重点。首先了解Python的应用领域，方向是很正确的。知道职业发展找到学习重点。

以上内容就是Python可供选择的职业发展路径。下面我们来总结一下可发展的成长路径图，了解之后重点要看，每条发展路径下面的数字。

图中每条路径的下方都有一个对应的路线图一二三四，那么这就是接下来的学习重点，知识点在下图当中。

Python基础阶段的全部技术要点：

• Python第一个程序：变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换
• 条件控制语句和循环语句：比较关系运算符、逻辑运算符、三目运算符、while循环、for循环、break和continue
• 容器类型：列表、元组、字典、有序字典、公共函数、字符串
• 函数：函数的定义和调用、不定长参数函数、匿名函数、递归函数、可变和不可变类型
• 文件操作：文件打开和关闭、文件的读写、文件、目录相关操作、文件应用案例
• 面向对象：面向对象介绍、类的定义和对象的创建、添加和获取对象属性、init方法、私有方法和私有属性、继承、多态、类方法、对象方法、静态方法
• 异常处理：捕获异常、异常的传递、自定义异常
• 模块和包：模块介绍、模块的导入、模块中的 __all__、模块中 __name__ 的作用、包的介绍、包的导入

Web基础开发全部知识点：

• Linux命令：Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器使用、Ubuntu软件安装和软件卸载
• 网络编程：IP地址的介绍、端口和端口号的介绍、socket的介绍、基于TCP通信程序开发
• 多任务编程：多任务介绍、线程的使用、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的使用、进程和线程的对比
• 正则表达式：正则表达式的介绍、re模块的使用、正则表达式的演练
• html和css：html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格
• JavaScript：html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格
• jQuery：jquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、事件委托、JavaScript对象、JSON 和 ajax 请求
• 数据库编程：数据库介绍、MySQL数据库基本使用、MySQL查询pymysql的使用、事务、索引
• Python语法进阶阶段：深拷贝和浅拷贝、property属性、with语句和上下文管理器、闭包、装饰器
• 静态Web服务器：Web服务器通信过程、HTTP协议、Web服务器实现
• mini-web框架：Web框架和Web服务器的关系介绍、模板替换、股票信息页面开发、个人中心数据接口开发、路由列表、ajax请求数据渲染个人中心页面、logging日志的使用

人工智能机器学习 编程知识点：

• 机器学习（科学计算库篇）：人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas
• 机器学习（算法篇）：Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类、回归案例实战

这是根据之前的回答整理出来的：

• Python学习感觉没有效率，如何提升？
• 为什么要学习Python编程语言？哪些人适合学习Python？

Python的项目整理：

Python新手（有一定的编程基础），不知各位是否有一些适合Python新手的练手项目可以推荐？

Python练手项目视频如下：

• 【Python】2小时利用Python实现一个聊天器
• Python从零基础到大牛项目实战：抓取景点评论数量实现旅游景点推荐
• 春运回家抢票无忧，Python大牛带你实现12306全自动抢票
• Python之微信开发神器
• Python之爬虫开发帝王
• python之大数据开发奇兵

上面都是项目视频，下面手把手的带大家练习一个项目，新手可以练习的项目各大论坛一抓一大把，但是对于知识点不扎实的同学来说。

程序开发领域有这样一句话：人生苦短，我用Python。这本是开发者大佬Bruce Eckel的金句：Life is short, you need Python，有趣的是，很多人并非专职程序员，但却把这句话奉为神谕。所以Python究竟有什么神力，让全世界的人都追捧？

怎样用Python技术赚钱？

Python技术接单多赚钱快的活，大体上都是爬虫类的。主要是爬取网站、小程序或者APP的数据，对数据进行分析与处理，或者直接向客户提供爬虫程序与技术支持。

什么是爬虫？

说到爬虫，首先，先搞清楚爬虫的工作原理。爬虫通常由目标信息网站、页面抓取、页面分析、数据存储四个步骤组成。

其爬取网站资源的细节流程

1.先导入两个库，分别用于请求和网页解析

2.再请求网页获得源代码

3.初始化soup对象后用浏览器打开网页，定位需要的资源的位置

4.然后分析该位置的源代码，找到用于定位的标签及属性

5. 最后编写解析代码获得想要的资源

当我们熟悉原理和流程后，实现起爬虫来也就游刃有余了。当然，爬取数据的过程也不总是毫无阻碍，经常会有各种原因阻碍我们获取数据，有爬虫程序自身的问题，也有目标设置的反爬虫障碍，常见的有：

1.机器性能受限导致效率低下

2.APP小程序中的数据难以获取

3.目标网站数据由JavaScript渲染无法抓取

4.目标返回了加密过的数据

5.目标网站有验证码无法获取资源

6.目标返回了脏数据，无法辨认

7.目标检测出是爬虫封了IP

8.目标网站必须登录才能显示

优点。。。可以让不会写代码的人快速地开始写代码。

还有什么。。没了吧。

后向兼容不存在，jit靠第三方，io像便秘一样慢，

方向。。。挺多的

比方说写网站的django，

做游戏renpy，

机器学习的tensorflow，

爬虫的漂亮汤，

总之大多数语言其实并不存在什么方向不方向的，只是恰好你要用的方向上有个很好的包是用它写的就是了，非要不用它也可以封装一下避开就是了。

还有很多，但是我是python黑，我认为不应该有任何人类拿python写个多于100行的项目。

所以我说的你别全信。

写得好的Python 代码丢到谷歌翻译里面，翻出来能读顺

Python的优势有哪些呢？

① 开发效率高，Python具有非常强大的第三方库，在此基础上进行开发，很大程度上提高开发效率

② 面向对象，python的编程思想更符合人类的思维逻辑，不需要像C语言那样去理解计算机的运行思维

③ 免费、开源，可以自由阅读源代码并进行改动，实现想要的功能，并且网络上有已经很多Python的学习资源

④ 可移植性，可以在很多平台上无缝连接，包括 Linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等

⑤ 可扩展性，如果想让一段代码运行的更快，可以选择C语言或者C++来编写，然后在Python中直接使用

⑥ 简单易学，相对于java等，语法更简单，更易上手，适用于编程初学者。

那么初学者如何确定Python的学习路线呢？

首先，学习Python基础语法，面向对象编程与程序设计模式的理解、Python数据分析基础、Python网络编程、Python并发与高效编程等等。通过前期Python学习来了解和掌握常量变量的使用，运算符的使用、流程控制的使用等，最后掌握Python编程语言的基础内容。并会对常见数据结构和相应算法进行学习，注重表格的处理，树结构的处理知识。

然后，确定一个具体的学习方向，Python可以应用于Web开发、爬虫、数据分析、人工智能开发等多个领域，不同的学习方向需要学习不同的知识结构，可以结合自身的学历、兴趣点等和相应的岗位招聘要求进行匹配，选择最适合自己的方向。

Web开发、爬虫、数据分析、人工智能，无论你对哪个方向感兴趣都可以学习Python，它对于零基础的编程学习者还是很友好的。

选择python编程语言的n个理由

对于一个程序员来说，python有一下的技术优势：

代码简洁

python是一款面向对象的编程语言，它的类模型支持多态性、运算符重载和多继承。Python功能强大，但语法简洁，更加接近自然语言，因此便于程序员理解。相比于其他OOP语言（面向对象编程语言）比如：C++、Java、object-C，python更加容易上手。

功能强大

从特点上来说，python是个杂交品种。它介于传统的脚本语言和系统开发语言之间。脚本语言的方便快捷特性python都具备，同时它又兼顾了更为高级的功能，如软件工程工具。这类工具在编译型语言（C语言就是编译型语言）中比较常见。由于以上两个特点，python被广泛应用于大规模开发项目。

免费开源

Python是完全免费的，在官网上下载即可使用。而且它是开源的，这意味着程序员可以使用python发布自己的程序，不需要考虑版权。而且，python也欢迎你将它做得更加优秀

可移植性

python是一种解释型语言，在任何带有python解释器的平台上可以无差别运行，比如Linux、macOS和Windows.

动态类型：

python不需要复杂的变量类型和大小的声明，在使用Python的时候，不需要操心这个变量是长整形还是浮点型，不需要关心这个变量占几个字节，因为在python里面, 类型和所占字节是在运行过程中自动决定的。

自动内存管理

python程序中使用的每个变量后台都有一个引用计数。赋值或调用操作，计数加一；相反，删除或移出窗口对象，计数减一。将引用计数为0的对象所占有的内存空间释放。

大型编程项目支持

对于大规模项目，python有诸如模块(modules)、类(classes)和异常处理(exceptions)功能。这些工具可以把项目划分为不同的部分，便于组织和重复使用。Python拥有PyPI这个超大资源库，其中包含了85000个python模块和脚本，你可以随取随用。

应用领域广泛

如今python已经被运用在各个领域，如游戏开发、web建设、大数据挖掘和处理、金融理财、系统运维以及目前最火的人工智能。如果你并非专业的码农，那么python简单易学，而且能让你的日常工作事半功倍，比如爬取数据、分析数据等、自动处理Excel等。

避免了很多底层的实现，而让大型开发变得更加触手可及。

当学完基本语法后，可以深入学习Python的数据结构，算法，可以开始自己用框架搭建一个博客，可以玩玩入门级爬虫，可以用torch or tf ，etc开始机器学习之路，可以用代码完成图像处理，数据可视化，可以自己写一个软件界面，可以写一个小游戏，电子钢琴，等等，能做的还有很多很多。

Python让开发变得更加容易，这是未来编程语言发展方向的一个标签，当然Python也存在一些不足之处，比如有时效率可能没有纯C++那么高，不过对于一个新手而言这些都不是最重要的。

就语言而言，它本身并不重要，思想与设计思路才是开发过程中最为重要的。一个开发者应该熟练掌握多门语言，而至少精通一门语言，我的建议是Python。

python语言不止三特点，其全部特点为简单易学、高级语言、解释型语言、可移植性、面向对象、强大的功能、开源、可扩展性、丰富的库、规范代码。

简单易学：Python是代表简单主义思想的编程语言，读的是好的Python程序，就像读英语一样，Python最大的优势是伪代码的本质，开发时主要以解决问题为主，而不是理解语言本身。

高级语言：Python是一种高级语言，因此在使用Python语言编写程序时无需考虑底层细节，例如，管理程序使用存储器的方法等。

解释型语言：用c或C++等编译语言编写的程序，可以将源文件转换为计算机使用的语言，这个过程主要由编译器进行，运行程序时，可以将程序从硬盘复制到内存中执行，另一方面，用Python语言编写的程序不需要编译成二进制代码，而是可以直接从源代码执行程序，在计算机内部，通过Python解释器将源代码转换成字节码的中间形式，并将其翻译成计算机使用的机器语言后执行。

可移植性：Python是开源的，因此被移植到了很多平台上，如果可以避免使用依赖项功能，则意味着所有Python程序都可以在许多平台上运行，包括Linux、Windows、FreeBSD和Solaris。

面向对象：Python既支持面向过程的编程，也支持面向对象的编程，在“面向流程”语言(如C语言)中，程序仅由可复用代码的函数构建，另一方面，在“面向对象”语言( C++ )中，程序是由数据和功能相结合的对象构建的。

强大的功能：Python强大的功能可能才是大多数用户支持Python的最重要的理由，从字符串处理到复杂的3 D图形编程，Python可以使用扩展模块简单地进行。

开源：Python语言是开源的，简单地说，您可以自由发布该软件的副本，阅读和更改源代码，并将其用于新的自由软件。

可扩展性：如果想更快地执行，则部分算法尚未公开，这部分的程序选择用c语言编写，可以在Python程序中使用。

丰富的库：Python拥有丰富而强大的标准库，可以帮助您处理正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、Web浏览器、CGl、FTP和电子邮件等各种任务，所有这些功能都可以使用，所以Python语言的功能非常强大。

规范代码：使用Python编写代码时强制缩进可以使代码具有非常好的可读性。

题主你好，对于Python 的优势在哪里的问题上，我把我的产品经理经验分享给你，希望对你有所帮助。

程序编写简洁快速，入门简单功能强大，语法表达优美易读，代码开发效率很高，Google开源机器学习框架，开源社区主推学习框架，百度开源深度学习框架以上框架均为Python语言开发，而且Python还有很多优质的文档、丰富的AI库、机器学习的库、自然语言和文本处理的库；

结合自己8年的BAT产品工作经验和辅导很多人成功转产品的经验，写了一篇文章，万字干货，分享一个【最优的0基础拿到产品经理offer的方法】，祝大家求职顺利！

《0基础如何拿到产品经理offer-资料分享》，资料提取码【z8nr】

产品经理求职-面经分享