編程語言的分類主要有一下幾個維度，編譯型和解釋性；靜態語言和動態語言；強類型語言和弱類型語言。
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。在程序運行的前一刻，只有源碼程序而沒有可執行程序。而程序執行到源程序的某一條指令，則會有一個稱之為解釋程序的外殼程序將源代碼轉換成二進制代碼。 容易移植。
Python 是動態語言：這意味著，您可以在一個 Python 提示符 >>> 后直接執行代碼。
Python 是強類型語言: 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。
1 “優雅”“簡單”“明確”。
2 開發效率高。
python和java，3 可移植性（避免使用依賴系統的性能）。
4 可擴展性。
6 可切入性
1.運行速度慢
2 代碼不能加密
python有什么用、3 線程不能利用多CPU問題。
CIL即全局解釋器鎖（Global interpreter Lock），是計算機程序設計語言解釋器用于同步線程的工具，使得任何時刻僅有一個線程是操作系統的原生線程。在Linux上為Pthread，在window上為 Win thread，完全由操作系統調度線程的執行。一個python解釋器進程內有一條主線程，以及多條用戶程序的執行線程。即使在多核CPU平臺上，由于CIL的存在，所以禁止多線程的并行執行。
谷歌：Google App Engine、code.google.com、google earch、谷歌爬蟲、google廣告等項目都在大量的使用python開發。
CIA：美國中情局網站使用python開發的。
NASA：美國航天局（NASA）大量使用python進行數據分析和運算。
YouTube：世界上最大的視屏網站。
Dropbox：美國最大的在線存儲網站，全部使用Python實現，每天處理量在10億個文件的上傳和下載。
Instagram：美國最大的圖片分享網社交網站，每天超過3千萬張照片被分享，全部使用Python開發。
Facebook：最大的基礎庫均通過python實現。
Redhat：世界上最流行的linux發行版中的yum包管理工具就是用python開發的。
豆瓣：公司幾乎所有的業務均是通過python開發。
知乎：國內最大的問答社區，通過python開發（國外Quora）。
除了以上之外，還有搜狐、金山、騰訊、盛大、易網、百度、阿里、淘寶、土豆、新浪、果殼等公司都在使用python完成各種各樣的任務。
python3.7，1.易于學習：**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.易于閱讀：**Python代碼定義的更清晰。
3.易于維護：**Python的成功在于它的源代碼是相當容易維護的。
4.一個廣泛的標準庫：**Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平臺的，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并獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。
6.可移植：**基于其開放源代碼的特性，Python已經被移植（也就是使其工作）到許多平臺。
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愿開放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后從你的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。
（1）web開發 Django/pyramid/Toprnado/Bottle/Flask/WebPy
（2）網絡編程 Twisted/Requests/Scrapy/Paramiko
（3）科學運算 SciPy/Pandas/Ipython
（4）GUI的圖形開發 wxPython/PyQT/Kivy
（5）自動化運維 OpenStack/Saltstack/Ansible/騰訊藍鯨
運維會開發以后：
隨著計算機應用領域的規模的增大，運維自動化已經不是一個新名詞了、新技術了。自動化運維無非就是對傳統運維進行改造和升級罷了，由于近幾年的互聯網和PC端的飛速發展，敏捷開發帶來的業務頻繁更新、上線、業務訪問量的突發劇增對系統承載能力的巨大考驗等，這些都給運維帶來了極大的挑戰，運維人員必須不斷思考如何滿足一下問題？
運維人員如何在這場浪潮中生存下來？《普通運維人員就是秋后的螞蚱》https://www.jianshu.com/p/b381d1b6b75d
python3？運維會了開發能干什么？
（1）開發各種自動化工具，制定開發各種開源軟件。
（2）幫助評估和優化業務技術架構
（3）開發公司的內部辦公系統，CRM，網站等
（4）全棧工程師
當我們編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含python代碼的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去執行.py文件。
由于整個python語言從規范到解釋器都是開源的，所以理論上，只要水平高，誰都可以開發解釋器。
當我們存Python官網上下載并安裝好Python后，我們就獲得了官方版的解釋器：Cpython。這個解釋器使用C語言寫的。在命令行下運行Python就是啟動了Cpython解釋器。
python如何安裝？Pypy是另一個Python解釋器，他的目標是執行速度。Pypy采用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著的python代碼的執行效率
絕大多數Python代碼都可以在Pypy下運行，但是Pypy和Cpython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼 在兩種和解釋器下執行可能會有不同的結果。
采用了一種新的辦法，即“翻譯”。它把python代碼翻譯成C++，然后再編譯成pyd(windows下)，so(*nix下)模塊。這樣在其它python代碼中，可以簡單的import 編譯好的模塊，非常高效、方便。
是嚴格地在 Python 運行時進行操作的。也就是說，Python 源代碼是通過 python 命令編譯成字節碼的，所用的方式和以前完全相同（除了為調用 Psyco 而添加的幾個 import 語句和函數調用）。但是當 Python 解釋器運行應用程序時，Psyco 會不時地檢查，看是否能用一些專門的機器代碼去替換常規的 Python 字節碼操作。這種專門的編譯和 Java 即時編譯器所進行的操作非常類似（一般地說，至少是這樣），并且是特定于體系結構的。到現在為止，Psyco 只可用于 i386 CPU 體系結構。Psyco 的妙處在于可以使用您一直在編寫的 Python 代碼（完全一樣！），卻可以讓它運行得更快。
Python最新源碼，二進制文檔，新聞資訊等可以在Python的官網查看到：
python的安裝教程？Python官網：https://www.python.org/
你可以在以下鏈接中下載 Python 的文檔，你可以下載 HTML、PDF 和 PostScript 等格式的文檔。
Python文檔下載地址：https://www.python.org/doc/
打開 WEB 瀏覽器訪問https://www.python.org/downloads/windows/ 下載對應的軟件包
Python怎樣安裝。
兩種選擇，第一種系統選擇；第二種自動故意安裝，注意“選擇環境變量，就后續不用添加“
我們選擇自定義安裝：
全部選擇
python3.7.0安裝教程。
安裝到所有用戶，并修改安裝目錄
正在安裝
python的不同版本各有差異，尤其是在2版本和3版本上變化巨大，不過在2版本即將退場。但是同一個大版本同版本在功能的實現方式上略有差異，這需要我們安裝不同的版本來執行開發程序，現在我們來實現在linux上安裝多個python版本。
python安裝步驟。（1）上傳把并解壓對應版本安裝包
[root@bogon ~]# tar xf Python-3.7.3.tar.xz
（2）安裝python3
[root@bogon Python-3.7.3]# yum install gcc gcc-c++ make zlib* -y
[root@bogon Python-3.7.3]# yum install libffi-devel -y
[root@bogon Python-3.7.3]# ./configure --prefix=/usr/local/python3
[root@bogon Python-3.7.3]# make
[root@bogon Python-3.7.3]# make install
(3) 配置執行文件路徑
[root@bogon Python-3.7.3]# cd /usr/bin
[root@bogon bin]# mv /usr/bin/python /usr/bin/python2
[root@bogon bin]# ln -fs /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
(4) 安裝完成后測試python3和python2能不能分別調用
Python的安裝？
（5）修改yum配置
[root@localhost ~]# vim /usr/bin/yum
[root@localhost ~]# vim /usr/libexec/urlgrabber-ext-down
PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、 Windows、 Linux 系統。
PyCharm 功能 : 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……
PyCharm 下載地址 : https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
PyCharm 安裝地址：http://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html
python詳細安裝教程、安裝
Python 安裝，安裝好之后，打開程序并配置完成
下載地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html
[](javascript:void(0)😉
[root@localhost ~]# wget https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2018.3.7.tar.gz?_ga=2.211598423.353379605.1584669292-1103173413.1584669292
[root@localhost ~]# tar xvf pycharm-professional-2018.3.7.tar.gz\?_ga\=2.211598423.353379605.1584669292-1103173413.1584669292 -C /usr/local/src/[root@localhost ~]# cd /usr/local/src/pycharm-2018.3.7/bin
[root@localhost bin]# ./pycharm.sh[root@localhost bin]# ln -s /usr/local/src/pycharm-2018.3.7/bin/pycharm.sh /usr/sbin/pycharm
[](javascript:void(0)😉
Python安裝教程。通俗的來講，虛擬環境就是從電腦獨立開辟出來的環境，相當于一個副本或備份，在這個環境你可以安裝私有包，而且不會影響系統中安裝的全局Python解釋器。
在實際項目開發中，我們通常會根據自己的需求去下載各種相應的框架庫，如Scrapy、Beautiful Soup等，但是可能每個項目使用的框架庫并不一樣，或使用框架的版本不一樣，這樣需要我們根據需求不斷的更新或卸載相應的庫。直接懟我們的Python環境操作會讓我們的開發環境和項目造成很多不必要的麻煩，管理也相當混亂。如以下場景：
場景1：項目A需要某個框架1.0版本，項目B需要這個庫的2.0版本。如果沒有安裝虛擬環境，那么當你使用這兩個項目時，你就需要來回的卸載安裝了，這樣很容易就給你的項目帶來莫名的錯誤；場景2：公司之前的項目需要python2.7環境下運行，而你接手的項目需要在python3環境中運行，如果不使用虛擬環境，這這兩個項目可能無法同時使用，使用python3則公司之前的項目可能無法運行，反正則新項目運行有麻煩。而如果虛擬環境可以分別為這兩個項目配置不同的運行環境，這樣兩個項目就可以同時運行。
windows上：
pip install virtualenv
python怎樣安裝？
注意：如果下載過慢可在用國內源下載：
pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple virtualenv
linux上：
[root@localhost etc]# yum install python-virtualenv
同樣，安裝太慢可配置國內源安裝：
[root@localhost ~]# yum install python-pip
[root@localhost ~]# pip install --upgrade pip
[root@localhost etc]# pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple virtualenv
注意：若沒有pip命令，則先安裝epel源，再yum install python-pip。
virtualenv scrapytest 創建名為 scrapytest 的虛擬環境
virtualenv -p C:…(python安裝目錄) \python.ext scrapytest
[root@localhost ~]# virtualenv py2
[root@localhost bin]# virtualenv -p /usr/local/bin/python3 py3
在windows下：
cd \scrapytest\Scripts\
source activate.bat
activate.bat
在linux下：
[root@localhost bin]# source activate
(py2) [root@localhost bin]# python
windows下：
deactivate.bat
linux下：
(py2) [root@localhost bin]# deactivate
[](javascript:void(0)😉
#安裝工具包
[root@localhost ~]# pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ virtualenvwrapper
#查找文件
[root@localhost ~]# find / -name virtualenvwrapper.sh
/usr/bin/virtualenvwrapper.sh
#編輯環境變量
[root@localhost ~]# vim .bashrc
[](javascript:void(0)😉
#重啟服務
[root@localhost ~]#reboot
#測試
[root@localhost ~]# mkvirtualenv py2
(py2) [root@localhost ~]# deactivate
[root@localhost ~]# mkvirtualenv --python=/usr/local/python3/bin/python3 py3
1585888881879)]](javascript:void(0)😉
[外鏈圖片轉存中…(img-eguhWHht-1585888881879)]
#重啟服務
[root@localhost ~]#reboot
#測試
[root@localhost ~]# mkvirtualenv py2
[外鏈圖片轉存中…(img-MskpQ5rL-1585888881879)]
(py2) [root@localhost ~]# deactivate
[root@localhost ~]# mkvirtualenv --python=/usr/local/python3/bin/python3 py3
[外鏈圖片轉存中…(img-aImKPJK3-1585888881880)]
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