用数据分析角度简要解释Python到底是个啥

在百度和维基上是这么解释Python的：

Python是一种解释，高层次、通用编程的语言。由Guido van Rossum创建并于1991年首次发布，Python的设计理念强调代码可读性，特别是使用重要的空白。它提供的结构可以实现小规模和大规模的清晰编程。 Van Rossum领导语言社区直到2018年7月辞去领导职务。

Python具有动态类型系统和自动内存管理功能。它支持多种编程范例，包括面向对象，命令式，功能性和程序性。它还有一个全面的标准库。

Python解释器可用于许多操作系统。CPython是Python 的参考实现，是开源软件，并且具有基于社区的开发模型，几乎所有Python的其他实现都是如此。Python和CPython由非营利性Python软件基金会管理。

那Python到底是如何慢慢的被大众所接受了那？问答模式开始：

Q：我们为什么选择Python？

A：选择Python的原因有三个：1、语法清晰；2、易于操作纯文本文件；3、使用广泛，存在大量的开发文档。

Q：为什么说Python是一种可执行伪代码？

A：Python具有清晰的语法结构，默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，学习者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。所以，大家也把它称作可执行伪代码（executablepseudo-code）。

Q：Python发展前景如何？

A：Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于学习者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。

Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。

Q：Python的特点是什么？

A：鲍比·奈特曾说过“所有人在小学二年级已经学会了写作，然而大多数人必须从事其他更重要的工作。”也许某一天，我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”，虽然有些人对于编写代码很感兴趣，但是对于大多数人来说，编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言，我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。

诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。

Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库，然而对于这些程序设计语言来说，最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，即使并不想使用子类，也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作，我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。

Q：Python就没有缺点么？

A：Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的，我们可以先构造可运行的Python程序，然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。

如果程序的算法或者思想有缺陷，则无论程序的性能如何，都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题，那么单纯通过提高程序的运行效率，扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看，Python快速实现系统的优势就更加明显了，我们可以快速地检验算法或者思想是否正确，如果需要，再进一步优化代码。