python是什么样的编程语言? python是什么样的编程语言?

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IPython
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Python\u5bf9\u6bd4C\u3001C++\u8bed\u8a00\u8fd0\u884c\u901f\u5ea6\u8981\u6162\u4e00\u4e9b\u3002

Python\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u4e2d\u7684\u5f04\u6f6e\u513f

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python还是一门解释型的编程语言,Python也是面向对象的编程语言。对比其他编程语言来说,Python入门要简单很多,更接近自然语言和正常思维方法,可以直接应用到工作中;当我们学习Python的时候非常容易上手,要比其他语言简单很多,几乎可以说是无所不能。
虽然Python体积小但是功能强大,可以做互联网应用也可以做网站开发,灵活、易懂,开源。支持各种主流的操作系统,更加接近真实语言思维。在工业上Python被普遍使用快速建立概念模型,运行Python语言的产品已经成为了一种技术趋势。而且Python拥有大量的开发库,方便控制各种硬件,可以满足不同场合需求。
使用Python进行项目开发的时候,代码具有很高的可读性,它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来非常的简单整洁,要比其他的语言更好。

严格意思上的说,Python是一种脚本语言,编程语言有多种多样,但是有开源和闭源之分,Python就是一个开放核心源代码的编程语言,它开发代码的效率非常高,代码编写后非常易读,非常适合多人参与的项目 。它支持面向对象的编程方式,同样也可以面对过程,非常灵活,它不但免费,而且可以任意Copy分发。 Python是由荷兰人Guido van Rossum在90年代开发出来的,当初只是为了自娱自乐尝试编写一种替代ABC这些编程语言的脚本语言,没想到受到大家的喜欢,一直发展至今,后来引入了对多平台的支持。
Python语言源代码的底层是用C语言进行编写的,它最强大之处就于它丰富实用的第三方库,使得编写程序的速度非常快。
Python程序的扩展名是(.py),首先会将.py文件中的源代码编译成Python的字节码,然后再由Python虚拟机来执行这些编译好的字节码,在这一点上与JAVA等程序语言比较相似。通常我们导入或者调用另一个程序,它的.py文件会生成一个(.pyc)文件,它是编译好的的字节码文件,这样程序运行起来更快速。
Python由于语法简洁,功能强大,且在人工智能、大数据方面展现出效率优势,越来越受到欢迎

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。 [1] Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。 [2]
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 [3]

资料来源:百度百科python词条

Python今年是排名前3的最受欢迎和增长最快的编程语言之一。它是一种多用途,高级别,面向对象,交互式,解释型和对用户非常友好的编程语言。
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是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言(简称为编程语言)。也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。
Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。
Python的名字来源于一个喜剧。也许最初设计Python这种语言的人并没有想到Python会在工业和科研上获得如此广泛的使用。
python的应用领域
python最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。可以应用于以下领域:
● Web 和 Internet开发
● 科学计算和统计
● 数据科学(大数据、爬虫、人工智能等)
● 自动化、运维
● 桌面界面开发
● 软件开发
● 后端开发

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