1.python是什麼
python是一種廣泛使用的進階程式設計語言，屬于通用型程式設計語言，由吉多·範羅蘇姆創造，第一版釋出于1991年。可以視之為一種改良（加入一些其他程式設計語言的優點，如面向對象）的LISP。作為一種解釋型語言，Python的設計哲學強調代碼的可讀性和簡潔的文法（尤其是使用空格縮進劃分代碼塊，而非使用大括号或者關鍵詞）。相比于C++或Java，Python讓開發者能夠用更少的代碼表達想法。不管是小型還是大型程式，該語言都試圖讓程式的結構清晰明了。與Scheme、Ruby、Perl、Tcl等動态類型程式設計語言一樣，Python擁有動态類型系統和垃圾回收功能，能夠自動管理記憶體使用，并且支援多種程式設計範式，包括面向對象、指令式、函數式和過程式程式設計。
2.python優點
（1）語言簡練，功能強大，執行同樣一個任務，所需要的代碼編寫數量隻是其他語言的十分之一。
（2）python擁有一個巨大而廣泛的标準庫。
（3） Python 解釋器本身幾乎可以在所有的作業系統中運作。
（4）對于初學者和小白非常之友好，上手簡單。
（5）許多線上服務都提供Python API。
3.python缺點
（1）跟其他語言相比，由于python是解釋型語言，是以運作速度上會慢一點。
（2）python的開源性決定了python的語言不能加密。
4.python應用領域
（1）資料分析與處理
Python被用來做資料分析。用C設計一些底層的算法進行封裝，然後用Python進行調用。因為算法子產品較為固定，是以用 Python直接進行調用，友善且靈活，可以根據資料分析與統計的需要靈活使用。Python也是一個比較完善的資料分析生态系統，其中matplotlib經常會被用來繪制資料圖表，它是一個2D繪圖工具，有着良好的跨平台互動特性。日常做描述統計用到的直方圖、散點圖、條形圖等都會用到它，幾行代碼即可出圖。我們日常看到的K線圖、月線圖也可用matplotlib繪制。如果在證券行業做資料分析，Python是必不可少的。再如Pandas也是Python在做資料分析時常用的資料分析包，也是很好用的開源工具。Pandas可對較為複雜的二維或三維數組進行計算，同時還可以處理關系型資料庫中的資料，和R語言相比，data.frame計算的範圍要遠遠小于Pandas中的DataFrame的範圍，這也從另一個側面說明Python的資料分析功能要強于R。除以上兩點之外，SciPy還可有解決很多科學計算的問題，比如微分方程、矩陣解析、機率分布等數學問題。
（2）Web開發應用
Python是Web開發的主流語言，但不能說是最好的語言。同樣是解釋型語言的JavaScript，在Web開發中應用的已經較為廣泛，原因是有一套成熟的架構。但Python也具有獨特的優勢。比如Python相比于JS、PHP在語言層面較為完備，而且對于同一個開發需求能夠提供多種方案。庫的内容豐富，使用友善。Python在Web方面也有自己的架構，如django和flask等。可以說用Python開發的Web項目小而精，支援最新的XML技術，而且資料處理的功能較為強大。
（3）人工智能應用
Python是未來的程式設計語言，放眼全球，出現了越來越多的無人駕駛，智能機器人，智能語音，圖像識别等等，已經開始快速朝着人工智能市場化的方向在發展，人工智能未來肯定會發展的越來越深入。人工智能越來越火的同時，當然也離不開各種開發人工智能産品的相關程式設計語言，python當然就是人工智能時代的首選語言。比如說在神經網絡、深度學習方面，Python都能夠找到比較成熟的包來加以調用。而且Python是面向對象的動态語言，且适用于科學計算，這就使得Python在人工智能方面備受青睐。雖然人工智能程式不限于Python，但依舊為Python提供了大量的API，這也正是因為Python當中包含着較多的适用于人工智能的子產品，比如sklearn子產品等等。調用友善、科學計算功能強大依舊是Python在AI領域最強大的競争力。