Python被誉为全世界高效的程式语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎？下面千锋武汉Python培训小编就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因。

1、Python适用于哪些应用场景？

这个没有固定答案，很多人都说Python不适合开发GUI的程式，但Python自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。

目前看到的更多的人是拿来写Web，使用如Django、web.py框架，没记错Flask也是。

也有一个情况用的比较多，用Python当胶水，与各种语言结合，共同完成某软件功能，注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。

我个人还拿Python模拟过埠转发和DNS服务等，所以真的是要看真么用，而不是能怎么用。

另外大资料分析Python也是比较适合的，从载入到分析，再到储存结果等，Python有一整套的模组应对。

2、Python能够胜任大资料吗？

Python很适合做大资料相关的分析，内建的C编译的模组能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模组。

Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写程式码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内建C编译的模组，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。

另外还要看需求是CPU密集型，还是IO密集型，如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现，IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。

C的效率是高，但框架搭起来也费劲，所以还是结合著来吧，也因此，Python被称为胶水语言。

3、Python是否可以完全代替Shell？

完全可以，Shell的功能Python均可实现，而且程式码量更少、结构更优、可阅读性更好，而Python可实现的功能Shell却不一定能，如运维中会用到的用于网络通讯的Socket模组、用于WEB的Django框架、用于效能采集的psutil模组等，而且Shell对操作系统的命令依赖性较强，Python可在更大程度上规避。

在一个Shell的IDE是个很大的问题，虽然Python的原生IDE不怎么样，但第三方的IDE还是功能十分强大的，虽然不能和微软的Virtual Studio相媲美，但也是能完全满足Python的开发需求的。

再说下Python的效率问题，Python支援多程序、多执行绪以及协程（比执行绪更小一级），程式并发度是在Shell之上的。Python的核心模组基本都是用C实现的，因此效率更高。如有必要也可能将需要用Python实现的Python模组用C重写以提高效率，当然也可以直接用C Python，一个直接完全用C实现的Python直译器。

4、Python是否可以访问常见的数据库？

可以，Python可以访问常见的各种数据库，如Oracle、MySQL、Vertica、SQLServer等，载入相应的模组即可，模组列表如下：

Oracle：cx_Oracle

MySQL：MySQLdb

5、Python开发是面向过程、函式还是物件？

Python虽然是解释型语言，但从设计之初就已经是一门面向物件的语言，对于Python来说一切皆为物件。正因为如此，在Python中建立一个类和物件是很容易的，当然如果习惯面向过程或者函式的写法也是可以的，Python并不做硬性的限制。

Python的面向物件特征如下：

封装

面向物件程式设计中的术语物件（Object）基本上可以看做资料（特性）以及由一系列可以存取、操作这些资料的方法所组成的集合。传统意义上的“程式= 资料结构+算法”被封装”掩盖“并简化为“程式=物件+讯息”。物件是类的例项，类的抽象则需要经过封装。封装可以让呼叫者不用关心物件是如何构建的而直接进行使用。

继承

类继承：

继承给人的直接感觉是这是一种复用程式码的行为。继承可以理解为它是以普通的类为基础建立专门的类物件，子类和它继承的父类是IS-A的关系。

多重继承：

不同于C#，Python是支援多重类继承的（C#可继承自多个Interface，但最多继承自一个类）。多重继承机制有时很好用，但是它容易让事情变得复杂。

多型

多型意味着可以对不同的物件使用同样的操作，但它们可能会以多种形态呈现出结果。在Python中，任何不知道物件到底是什么型别，但又需要物件做点什么的时候，都会用到多型。方法是多型的，运算子也是多型的。

6、如何快速掌握Python？

阅读官方文件即可满足日常需求，官方文件有中文翻译，更加方便学习。但这些都是基础的语法和常见的模组，Python学习重要的是模组，快速、高效的开发依赖的是模组的应用，站在前人的肩膀会省时省力的多。

但学习Python其实最重要的是学习模组，而非语法本身，Python的语法十分简单，只要大学学过C或者资料结构课程，甚至完全没学过的人也是可以轻松掌握的。掌握了语法已经可以实现Shell的功能，但要想提高模组的学习必不可少，如运维人员经常用的有：

psutil：获取效能资讯

socket：基本网络通讯

IPy：IP地址相关处理

dnsptyhon：域名相关处理

difflib：档案比较

pexpect：屏幕资讯获取，常用于自动化

paramiko：SSH客户端

XlsxWriter：Excel相关处理

其他还有很多很多功能模组，每天也不断的有新的模组、框架、元件产生，如用于与Java 做桥接的PythonJS，甚至Python还可以编写Map和Reduce。

7、Python是否有专用的IDE工具？

有，IDEL用Python实现的Python的IDE工具，但说实话，功能真心不咋地。我个人常用的IDE如下：

PyCharm

PyCharm是JetBrains开发的Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如，除错、语法高亮、Project管理、程式码跳转、智慧提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支援Google App Engine，更酷的是，PyCharm支援IronPython！

Wing IDE

Wingware的Python IDE相容Python 2.x和3.x，可以结合Django，matplotlib，Zope， Plone，App Engine，PyQt，PySide，wxPython，PyGTK，Tkinter，mod_wsgi，pygame，Maya，MotionBuilder，NUKE，Blender和其他Python框架使用。Wing支援测试驱动开发，集成了单元测试，nose和Django框架的执行和除错功能。Wing IDE启动和执行的速度都非常快，支援Windows，Linux，OS X和Python versi。

NotePad++

简单、方便，但仅适合临时性的更改。

其他的还有：Eclipse withPyDev、Sublime Text、Komodo Edit、Pyer、The Eric Python IDE、Interactive Editor for Python

8、运用Python实现系统自动化监控有哪些常用方法？

准确的说应该是有哪些模组，健康监控肯定要有psutil来监控效能，还会用到通讯的Socket，登陆的Paramiko、telnetlib，ftp的ftplib。

原理基本就是采集资料——本地处理资料——传输资料，如果做的比较完善可以再做个呈现资料，也可以吧资料传送给Zabbix等开源工具。

个人还用一个开源监控网络刺探的，超过指定次数就自动。

9、Python可执行在那些平台？跨平台性如何？

支援常见的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等，除Windows外常见的Unix、Linux平台均带有原生的Python，但版本一般较低。关于跨平台和他跨平台语言一样，要注意有些个别模组是单一平台特有的，整体的跨平台性还是很好的，不必为适应多平台写多套程式码。

但这不是说一点限制都没有：首先，同一个版本的中间档案.py和.pyc以及.pyo是跨平台的；其次，PC与移动终端，如：手机、Pad不可跨平台（原因见下一条）；最后，不能跨处理器构架，如：Intel与ARM，64位与32位。

10、如何利用Python提高开发效率？

因为Python很多底层的东西不用自己写，模组资源丰富，运用得当开发效率当然会提升，而且各种框架也为快速开发提供了基础。

11、Python执行速度如何？

通常Java的速度比Python快些。Python呼叫C扩充套件除外（也可以直接用CPython）。

对于Python速度太慢的批评，Python语言作者Guido van Rossum说：

如果你开发的系统发现了效能瓶颈，通常最有效率的做法是找到出问题的程式码块，用速度较快的语言如C或C++写一些程式码替换该功能或该模组，而不是用C或C++重写整个系统，因为对大部分程式码而言，语言的速度是无关紧要的。

学习是一个人最大的修养，通过学习不仅可以提升自己的境界，还能丰富知识，为以后的就业打下基础，学习Python更是一个发展自己的好机会，毕竟人工智能时代已经到来，Python作为人工智能时代的主力军是非常有前景的，梦想没有腐朽，一路还有汗流。加油！

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