Python被譽為全世界高效的編程語言，同時也被稱作是“膠水語言”，那它為何能如此受歡迎，下面我們就來說說Python入門學習的必備11個知識點，也就是它為何能夠如此受歡迎的原因.
Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。
Python 的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。
Python 是一種解釋型語言： 這意味著開發過程中沒有了編譯這個環節。類似於PHP和Perl語言。
Python 是交互式語言： 這意味著，你可以在一個Python提示符，直接互動執行寫你的程序。
Python 是面向對象語言: 這意味著Python支持面向對象的風格或代碼封裝在對象的編程技術。
Python 是初學者的語言：Python 對初級程序員而言，是一種偉大的語言，它支持廣泛的應用程序開發，從簡單的文字處理到 WWW 浏覽器再到游戲。
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Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷蘭國家數學和計算機科學研究所設計出來的。
Python 本身也是由諸多其他語言發展而來的,這包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的腳本語言等等。
像 Perl 語言一樣，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。
現在 Python 是由一個核心開發團隊在維護，Guido van Rossum 仍然占據著至關重要的作用，指導其進展。
1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單。
2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。
3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。
4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。
6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植（也就是使其工作）到許多平台。
7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。
8.數據庫：Python提供所有主要的商業數據庫的接口。
9.GUI編程：Python支持GUI可以創建和移植到許多系統調用。
10.可嵌入: 你可以將Python嵌入到C/C++程序，讓你的程序的用戶獲得"腳本化"的能力。
這個沒有固定答案，很多人都說Python不適合開發GUI的程序，但Python自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python寫的。
目前看到的更多的人是拿來寫Web，使用如Django、web.py框架，沒記錯Flask也是。
也有一個情況用的比較多，用Python當膠水，與各種語言結合，共同完成某軟件功能，注意觀察也許你會發現在安裝一些軟件的時候會有Python的身影。
我個人還拿Python模擬過端口轉發和DNS服務等，所以真的是要看怎麼用，而不是能怎麼用。
另外大數據分析Python也是比較適合的，從載入到分析，再到保存結果等，Python有一整套的模塊應對。
2、Python能夠勝任大數據嗎？
Python很適合做大數據相關的分析，內置的C編譯的模塊能應對常見的操作，個別極端的算法建議用C重寫相關模塊。
Python本身的特點更多的是高效率的開發和簡單的維護，速度交給C去吧，更多的問題其實出自寫代碼的人沒有更好的使用，而不是效率不夠高。比如排序，本來Python有非常高效的內置C編譯的模塊，卻非要自己寫算法，這樣的結果不慢都是奇怪的。
另外還要看需求是CPU密集型，還是IO密集型，如果是CPU密集型建議這部分操作由C實現，IO密集型的效率不會因為Python而有多少改變。
C的效率是高，但框架搭起來也費勁，所以還是結合著來吧，也因此，Python被稱為膠水語言。
3、Python是否可以完全代替Shell？
完全可以，Shell的功能Python均可實現，而且代碼量更少、結構更優、可閱讀性更好，而Python可實現的功能Shell卻不一定能，如運維中會用到的用於網絡通信的Socket模塊、用於WEB的Django框架、用於性能采集的psutil模塊等，而且Shell對操作系統的命令依賴性較強，Python可在更大程度上規避。
在一個Shell的IDE是個很大的問題，雖然Python的原生IDE不怎麼樣，但第三方的IDE還是功能十分強大的，雖然不能和微軟的Virtual Studio相媲美，但也是能完全滿足Python的開發需求的。
再說下Python的效率問題，Python支持多進程、多線程以及協程（比線程更小一級），程序並發度是在Shell之上的。Python的核心模塊基本都是用C實現的，因此效率更高。如有必要也可能將需要用Python實現的Python模塊用C重寫以提高效率，當然也可以直接用C Python，一個直接完全用C實現的Python解釋器。
4、Python是否可以訪問常見的數據庫？
可以，Python可以訪問常見的各種數據庫，如Oracle、MySQL、Vertica、SQLServer等，加載相應的模塊即可，模塊列表如下：
Oracle：cx_Oracle
MySQL：MySQLdb
5、Python開發是面向過程、函數還是對象？
Python雖然是解釋型語言，但從設計之初就已經是一門面向對象的語言，對於Python來說一切皆為對象。正因為如此，在Python中創建一個類和對象是很容易的，當然如果習慣面向過程或者函數的寫法也是可以的，Python並不做硬性的限制。
Python的面向對象特征如下：
封裝
面向對象程序設計中的術語對象（Object）基本上可以看做數據（特性）以及由一系列可以存取、操作這些數據的方法所組成的集合。傳統意義上的“程序= 數據結構+算法”被封裝”掩蓋“並簡化為“程序=對象+消息”。對象是類的實例，類的抽象則需要經過封裝。封裝可以讓調用者不用關心對象是如何構建的而直接進行使用。
繼承
類繼承：
繼承給人的直接感覺是這是一種復用代碼的行為。繼承可以理解為它是以普通的類為基礎建立專門的類對象，子類和它繼承的父類是IS-A的關系。
多重繼承：
不同於C#，Python是支持多重類繼承的（C#可繼承自多個Interface，但最多繼承自一個類）。多重繼承機制有時很好用，但是它容易讓事情變得復雜。
多態
多態意味著可以對不同的對象使用同樣的操作，但它們可能會以多種形態呈現出結果。在Python中，任何不知道對象到底是什麼類型，但又需要對象做點什麼的時候，都會用到多態。方法是多態的，運算符也是多態的。
6、如何快速掌握Python？
閱讀官方文檔即可滿足日常需求，官方文檔有中文翻譯，更加方便學習。但這些都是基礎的語法和常見的模塊，Python學習重要的是模塊，快速、高效的開發依賴的是模塊的應用，站在前人的肩膀會省時省力的多。
但學習Python其實最重要的是學習模塊，而非語法本身，Python的語法十分簡單，只要大學學過C或者數據結構課程，甚至完全沒學過的人也是可以輕松掌握的。掌握了語法已經可以實現Shell的功能，但要想提高模塊的學習必不可少，如運維人員經常用的有：
psutil：獲取性能信息
socket：基本網絡通信
IPy：IP地址相關處理
dnsptyhon：域名相關處理
difflib：文件比較
pexpect：屏幕信息獲取，常用於自動化
paramiko：SSH客戶端
XlsxWriter：Excel相關處理
其他還有很多很多功能模塊，每天也不斷的有新的模塊、框架、組件產生，如用於與Java 做橋接的PythonJS，甚至Python還可以編寫Map和Reduce。
7、Python是否有專用的IDE工具？
有，IDEL用Python實現的Python的IDE工具，但說實話，功能真心不咋地。我個人常用的IDE如下：
PyCharm
PyCharm是JetBrains開發的Python IDE。PyCharm用於一般IDE具備的功能，比如，調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制……另外，PyCharm還提供了一些很好的功能用於Django開發，同時支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！
Wing IDE
Wingware的Python IDE兼容Python 2.x和3.x，可以結合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支持測試驅動開發，集成了單元測試，nose和Django框架的執行和調試功能。Wing IDE啟動和運行的速度都非常快，支持Windows，Linux，OS X和Python versi。
NotePad++
簡單、方便，但僅適合臨時性的更改。
其他的還有：Eclipse withPyDev、Sublime Text、Komodo Edit、Pyer、The Eric Python IDE、Interactive Editor for Python
8、運用Python實現系統自動化監控有哪些常用方法？
准確的說應該是有哪些模塊，健康監控肯定要有psutil來監控性能，還會用到通信的Socket，登陸的Paramiko、telnetlib，ftp的ftplib。
原理基本就是采集數據——本地處理數據——傳輸數據，如果做的比較完善可以再做個呈現數據，也可以吧數據發送給Zabbix等開源工具。
個人還用一個開源監控網絡刺探的，超過指定次數就自動封殺。
9、Python可運行在那些平台？跨平台性如何？
支持常見的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等，除Windows外常見的Unix、Linux平台均帶有原生的Python，但版本一般較低。關於跨平台和他跨平台語言一樣，要注意有些個別模塊是單一平台特有的，整體的跨平台性還是很好的，不必為適應多平台寫多套代碼。
但這不是說一點限制都沒有：首先，同一個版本的中間文件.py和.pyc以及.pyo是跨平台的；其次，PC與移動終端，如：手機、Pad不可跨平台（原因見下一條）；最後，不能跨處理器構架，如：Intel與ARM，64位與32位。
10、如何利用Python提高開發效率？
因為Python很多底層的東西不用自己寫，模塊資源豐富，運用得當開發效率當然會提升，而且各種框架也為快速開發提供了基礎。
11、Python運行速度如何？
通常Java的速度比Python快些。Python調用C擴展除外（也可以直接用CPython）。
對於Python速度太慢的批評，Python語言作者Guido van Rossum說：
如果你開發的系統發現了性能瓶頸，通常最有效率的做法是找到出問題的代碼塊，用速度較快的語言如C或C++寫一些代碼替換該功能或該模塊，而不是用C或C++重寫整個系統，因為對大部分代碼而言，語言的速度是無關緊要的。
學習是一個人最大的修養，通過學習不僅可以提升自己的境界，還能豐富知識，為以後的就業打下基礎，學習Python更是一個發展自己的好機會，畢竟人工智能時代已經到來，Python作為人工智能時代的主力軍是非常有前景的，夢想沒有腐朽，一路還有汗流。加油！
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Python所有方向的技術點做的整理，形成各個領域的知識點匯總，它的用處就在於，你可以按照上面的知識點去找對應的學習資源，保證自己學得較為全面。
當我學到一定基礎，有自己的理解能力的時候，會去閱讀一些前輩整理的書籍或者手寫的筆記資料，這些筆記詳細記載了他們對一些技術點的理解，這些理解是比較獨到，可以學到不一樣的思路。
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光學理論是沒用的，要學會跟著一起敲，要動手實操，才能將自己的所學運用到實際當中去，這時候可以搞點實戰案例來學習。
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