php 正则或怎么写，Python有哪些欠吐槽的地方？
Neal Krawetz有一群 geek 朋友，经常一起讨论技术话题，有时候也会谈到编程语言。「I hate Python」，作者表示。他对 Python 厌恶至极。即使有现成的 Python 代码可用，他也宁愿用 C 语言重写。为了系统地吐槽 Python，作者专门写了这篇博客，细数 Python 的「八宗罪」。
这个话题已经在 Hacker News 上引发了热烈的讨论（评论 400+），感兴趣的读者可以去围观或参与一下。
Hacker News 讨论：https://news.ycombinator.com/item?id=18706174
1. 版本
如果要安装一个默认的 Linux 操作系统，那你很有可能需要安装多个版本的 Python：Python2、Python3 甚至是 3.5、3.7。原因在于：Python3 无法与 Python2 完全兼容。甚至一些用小数表示的版本（如 3.5、3.7）也明显缺乏向后的兼容性。
我完全赞成往编程语言中添加新的功能，我甚至不介意淘汰一些旧的版本。但 Python 却要分开安装。我的 Python 3.5 代码不适用于 Python 3.7 安装版本，除非我特意将其导入 3.7。很多 Linux 开发者都觉得导出太麻烦，因此安装 Ubuntu 的时候会一并安装 Python2 和 Python3——因为有的核心功能需要前者，而有的需要后者。
向后兼容性的缺乏和各自为政的版本通常会为其敲响丧钟。Commodore 创造了第一批家用电脑（比 IBM PC 和苹果都要早很多）。但 Commodore PET 不能与后续的 Commodore CBM 兼容。CBM 又不与 VIC-20、Commodore-64、Amiga 等兼容。因此，你要么选择花很多时间将代码从一个平台导到另一个，要么选择放弃这个平台。（Commodore 今天何在？早被用户抛弃凉凉了……）
类似地，Perl 也火过一阵。但 Perl3 与 Perl2 的很多代码也不兼容。社区骂声一片，于是一些好的代码导了出来，其他的则被抛弃了。Perl4 也是如此。等 Perl5 出来的时候，人们干脆改用另一种更稳定的编程语言。如今，只有一小部分人还在频繁使用 Perl 来维持之前的项目。但已经没有人用 Perl 创建新的大项目了。
同理，Python 的每个版本也都存在谷仓效应。之前的版本还要留着，最终造成手里有一堆旧的无用 Python 代码，因为大家都不想花时间将其移到最新版上。据我所知，没有人为 Python2 创建新代码了，但我们还留着它，因为没有人想将所需代码移到 Python3.x 中。Python 2.7、3.5、3.6、3.7 的文档都还在 Python 官网上积极维护着，因为他们无法下决心弃用之前的代码。Python 就像一种僵尸编程语言——已经死掉的部分还在以行尸走肉的方式存在着。
2. 安装
很多软件包都可以帮你轻松地运行 apt、yum、rpm 或其他一些安装库，并获得最新版本的代码。但 Python 并非如此。如果用「apt-get install python」安装，你都不知道自己安的是哪个版本，它可能也无法与你所需的所有代码兼容。
因此，你要安装你需要的那版 Python。我的其中一个项目用到 Python，但必须用 Python3.5。所以最后，我的电脑安装了 Python2、Python2.6、Python3 及 Python3.5。其中两个来自操作系统，一个用于项目，另外一个服务于出于其他原因安装的无关软件。虽然都是 Python，但此 Python 非彼 Python。
如果你想安装 Python 包，你应该使用「pip」（Pip Installs Packages）。但由于系统上有一堆 Python，你要注意使用正确版本的 pip。否则，「pip」可能运行「pip2」，而不是你需要的「pip3.7」。（如果名称不存在，你需要为 pip3.7 指定明确的真实路径）
一位队友建议我配置自己的环境，这样的话每种软件都可以使用 Python3.5 的 base 环境。在我需要用 Python3.6 开展另一个项目之前，这种做法是非常行得通的，但是需要 Python 3.6 就得创建另外一个环境。两个项目，两版 Python，一点都不会混，真的（用生命在假笑）。
pip 安装程序将文件放置在用户的本地目录。安装系统级的库时不用 pip。Gawd 不允许你在运行「sudo pip」时出错，因为那会毁了你的整个电脑！运行 sudo 可能会使一些软件包在系统级别安装，有些是为错误版本的 Python 安装的，而你的主目录中的一些文件可能最终归 root 所有，因此未来的非 sudo pip 安装可能会因权限问题而失败。不要这样做。
这些 pip 模块由谁来维护呢？当然是社区。也就是说，没有明确的所有者，也没有强制性的来源链或责任链。今年早些时候，PyPI 的一个版本中发现了一个窃取 SSH 凭证的后门。这也是意料之中。（出于同样的原因，我不用 Node.js 和 npm；我不信任他们的社区项目。）
3. 句法
我非常主张代码的可读性要强。乍一看，Python 的可读性似乎不错。但当你开始创建大型代码库的时候你就不会这么想了。
大多数编程语言使用某种符号来标识范围——函数的开始和结束位置、条件语句中包含的操作、变量的定义范围等。C 语言、Java、JavaScript、Perl 和 PHP 都用 {...} 来定义范围，Lisp 使用 (...)。Python 呢？它用空格！如果你要定义复杂代码的范围，你可以缩进接下来的几行代码，缩进结束时，该范围也截止。
Python 手册说，你可以用任意数量的空格或制表符来定义范围。但是，每次缩进最好使用四个空格！如果你想缩进两次进行嵌套，使用八个空格！Python 社区已经对此进行标准化，即使 Python 手册中并没有明文规定。这个社区就喜欢用四个空格。所以，除非你不打算将自己的代码向任何人展示，否则的话每次缩进最好用四个空格。
我第一次看到 Python 代码时，觉得用缩进来定义范围还挺好的，但这么做有一个巨大的缺陷。你可以进行深度嵌套，但这么做使得每一行都会很长，导致不得不在文本编辑器中换行。较长的函数和条件语句可能会使开始和结束范围很难匹配。而且当你不小心把三个空格当成四个空格，还容易出现计算错误，进而花几个小时来调试和追踪。
对于其它语言，我已经养成了调试代码不带任何缩进的习惯。这样，我可以快速浏览代码，然后轻松地识别和删除调试代码。但 Python 呢？任何没有适当缩进的代码都会产生缩进错误。
4. includes
大部分编程语言都有办法导入其它代码块。比如，C 语言用「#include」，PHP 语言可以用「include、include_once、require、require」。而 Python 用的是「import」。
Python 可以导入整个模块、模块的一部分或模块中的特定函数。C 语言？你可以查看「/usr/include/」。Python 的话，最好用「python -v」列出所有路径，然后从列表中搜索每个目录和子目录中的每个文件。我有些朋友很喜欢 Python，但我看到他们想导入东西时，总得浏览标准模块。
导入功能还允许用户重命名导入的代码。它们基本上定义了一个自定义的命名空间。乍一看，你会觉得挺不错的，但这最终会影响可读性和长期支持。重命名对于较小的脚本来说还是不错的，但对于长期项目来说真的不适用。那些使用 1-2 个字母作为命名空间（比如「import numpy as n」），而且还不按约定俗成的方式来命名的，简直应该拉出去枪毙！
这还不是最糟糕的。大部分编程语言 include 代码的时候就只是导入代码而已。如果有一个带有构造函数的全局对象，有些语言，如面向对象的 C++可能会执行代码。类似地，有些 PHP 代码可能会定义全局变量，所以导入可以运行代码——但这种做法通常被认为很糟糕。相比之下，很多 Python 模块包含在导入期间运行的初始化函数。你不知道在运行的是什么，它要干什么，你甚至可能不会注意到。除非存在命名空间冲突，如果这样就好玩了，你得花很多时间来寻找原因。
5. 命名法
在其它语言中，数组（array）直接称之为'arrays'，但是在 Python 中，它们被称为 'lists'。关联数组在某些地方被称为 'hash' (Perl)，但是 Python 将其称为「字典」（dictionary）。Python 似乎完全按照自己的节奏来，不使用计算机科学和信息科学领域的常见术语。
此外，Python 库的命名也有问题。PyPy、PyPi、NumPy、SciPy、SymPy、PyGtk、Pyglet、PyGame……（前两个库的发音一样，但是它们的功能完全不同）。我理解「py」表示 Python，但是它们就不能统一出现在前面或后面吗？
一些常见库放弃了类似双关语的「Py」命名约定，包括 matplotlib、nose、Pillow和 SQLAlchemy。虽然有一些命名可能暗示其目的（如 SQLAlchemy 包含 SQL，所以它可能是一个 SQL 接口），但是其它的可能只是随机的单词。如果你不知道「BeautifulSoup」这个库是干什么的，那么你能从命名看出来它是一个 HTML/XML 解析器吗？不过，BeautifulSoup 有很完善的文档且易于使用，如果每一个 Python 模块都这样，我也就不抱怨了，但是大多数 Python 库的文档非常烂。
总的来说，我认为 Python 是一个具有不一致命名约定的函数库集合。我经常抱怨开源项目的命名非常可怕。除非你知道这些项目在干什么，否则你从命名本身中什么都看不出来。除非你知道在寻找什么样的库，不然只能通过别人偶然提及的名字或偶然的机会发现一些库。大多数 Python 库加重了这种现象，也加重了 Python 的负面体验。
6. 奇怪的操作
每种语言都有自己比较奇特的操作。C 语言中使用 & 和 * 获取地址空间和值的命名法非常奇怪。C 语言中还有用 ++ 和—实现 increment/decrement 的捷径。Bash 语言中，在引用特定字符（如用于正则表达式的圆括号和句号）时需要一直考虑「什么时候使用转义符 (\)」。JavaScript 兼容性有问题（并非每个浏览器都支持所有有用的功能）。但 Python 的奇怪操作比我见过的其他语言都多。如：
在 C 语言中，双引号里的是字符串，单引号里的是字符。
在 PHP 和 Bash 中，两种引号都能包含字符串。但是，双引号里的字符串可以嵌入变量。相比之下，单引号的字符串是文字；任何嵌入的类似变量的名称都不可扩展。
在 JavaScript 中，单引号和双引号没什么区别。
在 Python 中，单引号和双引号也没有什么区别。但是，如果你想让字符串跨行，就得用三重引号，如"""string""" 或 '''string'''。如果你想用二进制，那你需要优先选择带有 b（b'binary'）或 r（r'raw'）的字符串。有时你要用 str(string) 把字符串转换为字符串，或使用 string.encode('utf-8') 将其转换为 utf8 格式。
如果你一开始认为 PHP 和 JavaScript 中的=、==、===有点奇怪，那等你用 Python 中的引号时可能不会这么想了。
7. 通过对象 Reference 传递
大多数编程语言的函数参数传递是传值。如果函数改变了值，结果不会传递回调用代码。但正如我解释过的，Python 偏偏要有所不同。Python 默认使用 pass-by-object-reference 来传递函数参数。这意味着改变源变量可能最终会改变值。
这是面向程序、函数和对象的编程语言之间的最大区别。如果每个变量都由对象引用来传递，并且变量的任何变化都会改变所有的引用，那你可能使用的都是全局对象。通过不同的命名调用相同的对象不会改变对象，所以实际上它就是全局的。此外，正如 C 的程序员早就学到的，全局变量太恶心了，别用。
在 Python 中，你必须通过值来传递变量，例如「a=b」只是给相同的对象空间分配了另一个命名，但并没有复制 b 的值给 a。如果你真的想要复制 b 的值，你需要使用一个 copy 函数，通常是「a=b.copy()"的形式。然而，注意我说的是「通常」。不是所有数据类型都有一个「copy」原型，或者 copy 函数可能是不完整的。在这种情况下，你可以使用单独的「copy」库："a=copy.deepcopy(b)"。
8. 本地命名
用所用的库或函数的名字来命名程序是常见的编程技巧。例如，如果我用一个叫做「libscreencapture.so」的 C 库来测试一个截屏程序，我会将该程序命名为「screencapture.c」并编译为「screencapture.exe」。
gcc -o screencapture.exe screencapture.c -lscreencapture
在 C、Java、JavaScript、Perl、PHP 等语言中，这通常很有效，因为这些语言可以轻易地辨别本地程序和资源库，它们有不同的路径。但 Python 呢？还是算了吧，千万别这样做。为什么？Python 会假定你首先要导入本地代码。如果我有一个名为「screencapture.py」的程序使用了「import screencapture」，那么它将导入自己而不是系统库。至少，你应该调用本地程序「myscreencapture.py」吧。
并非一无是处
Python 是一门非常流行的编程语言，有很多粉丝。甚至我的很多朋友都很喜欢 Python。多年来，我和他们讨论过这些问题，每次他们都点头表示同意。他们并不反对 Python 存在这些问题，只是认为这不足以浇灭他们对这种语言的热情。
我的朋友经常提到那些非常酷的 Python 库。我同意一些库非常有用。例如，BeautifulSoup 是我用过最好的 HTML 解析器之一，NumPy 使多维数组和复杂的数学更容易实现，而 TensorFlow 对于机器学习非常有用。但是，我不会因为喜欢 TensorFlow 或 SciPy 而用 Python 创建单片程序。我不打算为了这些「蝇头小利」而放弃可读性和可维护性，这不值得。
通常当我写一篇关于某个主题的批评时，我也会尝试写一些积极的东西。但我没办法列出关于 Python 的好的方面，因为我真的认为 Python 很糟糕。
Python有多好用？
在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API，你需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。
但是，为什么要使用API而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用：
a.数据变化很快。股票价格数据就是一个例子。重新生成数据集并每分钟下载一次并没有实际意义-这会占用大量带宽，而且速度很慢。
b.您需要一小部分更大的数据。Reddit评论就是一个例子。如果您只想在Reddit上发表自己的评论该怎么办?下载整个Reddit数据库，然后仅过滤您自己的注释并没有多大意义。
c.涉及重复计算。Spotify的API可以告诉您音乐的流派。从理论上讲，您可以创建自己的分类器，并使用它对音乐进行分类，但您将永远不会拥有Spotify所拥有的数据。
在上述情况下，API是正确的解决方案。对于本数据科学教程，我们将查询一个简单的API，以检索有关国际空间站(ISS)的数据。使用API可以节省我们自己进行所有计算的时间和精力。
大数据分析Python中的API请求
API托管在Web服务器上。当您www.google.com在浏览器的地址栏中键入内容时，您的计算机实际上是在向www.google.com服务器询问网页，然后该网页返回到您的浏览器。
API的工作方式几乎相同，除了您的程序要求数据而不是您的Web浏览器询问网页之外。这些数据通常以JSON格式返回(有关更多信息，请参阅有关使用JSON数据的教程)。
为了获取数据，我们向Web服务器发出请求。然后，服务器将回复我们的数据。在大数据分析Python中，我们将使用请求库来执行此操作。在此大数据分析Python API教程中，我们将为所有示例使用大数据分析Python 3.4。
请求类型
有许多不同类型的请求。最常用的一个GET请求用于检索数据。
我们可以使用一个简单的GET请求从OpenNotify API 检索信息。
OpenNotify具有多个API端点。端点是用于从API检索不同数据的服务器路由。例如，/commentsReddit API上的端点可能会检索有关注释的信息，而/users端点可能会检索有关用户的数据。要访问它们，您可以将端点添加到API 的基本URL中。
我们将在OpenNotify上看到的第一个端点是iss-now.json端点。该端点获取国际空间站的当前纬度和经度。如您所见，检索此数据不适用于数据集，因为它涉及服务器上的一些计算，并且变化很快。
您可以在此处查看OpenNotify上所有端点的列表。
OpenNotify API 的基本网址是http://api.open-notify.org，因此我们将其添加到所有端点的开头。
状态码
我们刚刚发出的请求的状态码为200。向Web服务器发出的每个请求都返回状态代码。状态代码指示有关请求发生的情况的信息。以下是与GET请求相关的一些代码：
a)200 -一切正常，结果已返回(如果有)
b)301—服务器正在将您重定向到其他端点。当公司切换域名或更改端点名称时，可能会发生这种情况。
c)401-服务器认为您未通过身份验证。当您没有发送正确的凭据来访问API时就会发生这种情况(我们将在以后的文章中讨论身份验证)。
d)400-服务器认为您提出了错误的请求。当您没有正确发送数据时，可能会发生这种情况。
e)403 —您尝试访问的资源被禁止—您没有正确的权限查看它。
f)404 -在服务器上找不到您尝试访问的资源。
现在http://api.open-notify.org/iss-pass，根据API文档，向不存在的端点发出GET请求。
击中正确的终点
iss-pass不是有效的端点，因此我们得到了一个404状态码作为相应。.json正如API文档所述，我们忘记在最后添加。
现在，我们将向发出GET请求http://api.open-notify.org/iss-pass.json。
查询参数
您将在上一个示例中看到，我们得到了一个400状态码，表示请求错误。如果您查看OpenNotify API的文档，我们会发现ISS Pass端点需要两个参数。
当ISS下次通过地球上的给定位置时，将返回ISS Pass端点。为了对此进行计算，我们需要将位置的坐标传递给API。为此，我们传递了两个参数-纬度和经度。
为此，我们可以在params请求中添加可选的关键字参数。在这种情况下，我们需要传递两个参数：
1)lat —我们想要的位置的纬度。
2)lon —我们想要的位置的经度。
我们可以使用这些参数制作字典，然后将它们传递给requests.get函数。
我们还可以通过将查询参数添加到url中来直接做同样的事情，如下所示：http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74。
将参数设置为字典几乎总是可取的，因为requests它可以处理一些事情，例如正确设置查询参数的格式。
我们将使用纽约市的坐标进行请求，然后查看得到的答复。
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 330, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 329, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
使用JSON数据
您可能已经注意到，响应的内容之前是a string(尽管它显示为bytes对象，但是我们可以使用轻松地将内容转换为字符串response.content.decode("utf-8"))。
字符串是我们将信息来回传递给API的方式，但是很难从字符串中获取我们想要的信息。我们如何知道如何解码返回的字符串并在大数据分析Python中使用它?我们如何altitude从字符串响应中找出ISS的含义?
幸运的是，有一种名为JavaScript Object Notation(JSON)的格式。JSON是一种将列表和字典之类的数据结构编码为字符串的方法，以确保它们易于被机器读取。JSON是将数据来回传递给API的主要格式，大多数API服务器将以JSON格式发送其响应。
json套件随附大数据分析Python强大的JSON支持。该json软件包是标准库的一部分，因此我们无需安装任何程序即可使用它。我们既可以将列表和字典转换为JSON，也可以将字符串转换为列表和字典。就我们的ISS Pass数据而言，它是一个字典，编码为JSON格式的字符串。
json库有两种主要方法：
1)dumps —接收一个大数据分析Python对象，并将其转换为字符串。
2)loads —接收JSON字符串，并将其转换为大数据分析Python对象。
从API请求获取JSON
通过使用.json()响应上的方法，您可以将响应的内容作为大数据分析Python对象获取。
{'response': [{'risetime': 1441456672, 'duration': 369}, {'risetime': 1441462284, 'duration': 626}, {'risetime': 1441468104, 'duration': 581}, {'risetime': 1441474000, 'duration': 482}, {'risetime': 1441479853, 'duration': 509}], 'message': 'success', 'request': {'latitude': 37.78, 'passes': 5, 'longitude': -122.41, 'altitude': 100, 'datetime': 1441417753}}
内容类型
服务器不仅会在生成响应时发送状态码和数据。它还发送包含有关如何生成数据以及如何对其进行解码的信息的元数据。这存储在响应头中。在大数据分析Python中，我们可以使用headers响应对象的属性来访问它。
标头将显示为字典。在标题中，content-type是目前最重要的键。它告诉我们响应的格式以及如何对其进行解码。大数据分析Python API入门教程https://www.aaa-cg.com.cn/data/2308.html对于OpenNotify API，格式为JSON，这就是为什么我们可以json更早地使用包对其进行解码的原因。
寻找太空中的人数
OpenNotify还有一个API端点astros.json。它告诉你当前有多少人在太空中。相应的格式可以在这里找到。
9
{'number': 9, 'people': [{'name': 'Gennady Padalka', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Mikhail Kornienko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Scott Kelly', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Oleg Kononenko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kimiya Yui', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kjell Lindgren', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Sergey Volkov', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Andreas Mogensen', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Aidyn Aimbetov', 'craft': 'ISS'}], 'message': 'success'}
大数据分析Python API数据科学教程：后续步骤
现在，您已经完成了大数据分析Python API教程，现在应该可以访问简单的API并发出get请求了。requests在我们的dataquest API和抓取课程中，还有其他几种类型，您可以了解更多信息以及与API身份验证一起使用。
建议的其他后续步骤是阅读请求文档，并使用Reddit API。有一个名为PRAW 的程序包，它使在大数据分析Python中使用Reddit API更加容易，但是建议requests首先使用它来了解一切的工作原理。
https://www.toutiao.com/i6832146415016215043/
Python是真的火？
作为一个以python为主要编程语言的IT从业者，我说说我的看法。
在编程语言中， Python 长期稳居前3，已经在数据分析、人工智能领域得到广泛的运用，越来越多的企业也开始使用python。Python 方向岗位的薪水也是居高不下，成为目前最有潜力的编程语言之一。
python是真的火，还是炒的火？Python的几个主要应领域包括
1，WEB开发
2，自动化运维
3，Python爬虫
4，大数据与数据分析挖掘（主要方向之一）
5，人工智能（主要方向之一）
俗语：谁掌握了大数据，就掌握了未来，突出了数据对行业的驱动能力。
大数据正在我们生活的方方面面扮演着十分关键的角色。从社会科技发展来说，各大企业也是鼓励大数据的发展。随着大数据的发展，企业需要的大数据人才也越来越多，Python作为数据分析与挖掘的主要编程语言制之一，对python数据分析挖掘岗位的人才需求日益增多。
人工智能作为科技创新的标靶，已经逐渐且广泛的应用到我们社会中。包括我们平时用的头条，抖音，还有离我们更远的机器人，AI等等，到处都充满人工智能系统的影子。Python作为算法编程的主要脚本语言之一，广泛的人才缺口也让Python岗进入大部分人的视野，同时人工智能的极高薪资更是极大地推动了python的曝光度。
所以说，总的来看Python的火热是不无道理的。Python岗以高薪资，高就业缺口的特点逐渐吸引未来大部分学习编程语言的人的青睐。
Python的火热有炒的成分吗？现在很多的培训机构都看到了python的火热，python也就作为很多培训大数据，人工智能的一个切入口，网上也普天盖的进行宣传，导致很多人不晓得python是真的火，还是被培训机构炒出来的。现在培训机构比较喜欢培训的几种编程方向，前端，java，python这三个，选择这三个的原因是对于初学者难度较小，入门比较简单，让初学者在很短的时间内就能获得一定的学习效果，学习的周期短能很快的换下一波，当然最主要的一个原因，就是当前市场需求量也比较大。
所以说，Python的火热有一部分也是培训机构炒出来的，毕竟培训机构更多的利用Python的热度进行包装，吸引更多人进行报班，进而盈利。
有句老话叫无风不起浪，纵然有培训机构的推波助澜，Python如今的火热和它本身的高薪酬，应用领域广，行业发展需要，简便易学等等优点是离不开的。
我是渝村阿泽，专注分享IT知识和求职。欢迎点赞，评论，关注，我会持续更新相关IT知识，相信你一定会有所收获的。
如果有IT知识相关问题，或者考研方面的问题，都可以在评论区给我留言。
如何自学Python？
现在无论学什么，在网上都能轻易的找到很多资料，python的资料视乎更多一些。也正是因为如此容易获取，导致我们学习一门新的技术来说，不知道该如何下手？以不知道选择什么样的学习资源更适合自己。个人认为，首先要确定一个自己的学习路线图是非常重要的，它可以帮助我们节省不少时间，在自学的道路上也更容易坚持下去 。
个人认为，自学python可以按照如下三个阶段进行系统学习会比较有效
学基础多实践定方向如果说学习python是为了进入某一个领域从事这方面的工作 。那么python的基础是肯定是要学的，它们也是通用的 。所以，第一步就是完成python的入门基础学习 。
其次，我们就可以进行一些强化练习了，练习的重点就是加强巩固第一阶段学习的知识。通过各种案例来进行实践 ，从而完成第二步的实践学习 。
最后就是确定一个python的领域，在这个领域之内仍需学习一些专业的知识，通过学习这些技术，我们才有机会进入这个领域，学习python才能为我们提供真正的用武之地。
以下为学习路线图
学基础首先就是要入门，也就是要掌握python的一些基础知识，这些知识无论是刷视频还是看文章，基本就那些内容，大同小异 。作为初学者来说，我们就要找一些比较优质的教程，坚持下去，能将教程的多数知识点理解到位并且每个案例都能跟着写下来，那么这一阶段的目标就算完成。
以下是个人认为比较好的一些python基础教程：
python 3教程 ：https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.htmlpython基础教程：http://c.biancheng.net/python/python教程(廖雪峰)：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400建议以上教程可以结合着来看，这样可以多方位的理解 。
多实践虽说基础教程也学了，但是拿到一个需求，还是难以实现，原因就是我们还没有自己实现需求的经历，简单的来说，就是练的少，实践的少。那么接下来的这个阶段就是以实践为主，选择一些优质题库，做上个百十来个题，慢慢的就有那种自己去写代码的感觉了。建议这个阶段的题目选择不要太难，一下子太难了容易受到打击，难度可以可以慢慢的往上提。下面的题库中有标注难以程度的，可以参考着来 。
刷各种题库适合基础练习的题库也有不少，比如如下的这些网站：
Python 练习册，每天一个小程序：https://github.com/Yixiaohan/show-me-the-code/blob/master/README.md力扣题库：https://leetcode-cn.com/problemset/all/python 100例：https://www.runoob.com/python/python-100-examples.html给自己提需求除了刷各种题库外，个人觉得在工作给自己提需求也是一个不错的实践方式，只要遇到了问题，首先就想到是否可以使用python写个程序去解决。实现上那么几个工作中的需求，我们的代码能力就会提高很多。
做面试题当然，如果我们有面试机会的话，面试题也是一些不错的练手机会 。这里就不再赘述了。
定方向当我们可以用python能实现一些需求以后，接下来才使用python完成工作方面的事了，但是现在的问题是，不同方向的岗位，使用到一些具体的python技术也是不同的 。所以，我们先选定一个方向，使用python来完成这个工作上的事才能发挥学习的最大价值。目前使用python从事的工作主要有：
python开发python大数据+人工智能python运维python测试开发确定好一个方向后，我们才有努力的目标。选择领域内的一些优质的工具和框架，去学习，去使用，甚至去看源码。坚持学习上一段时间，也许在某一天我们就会成功上岸 。这里以python测试开发来说，对于测试开发来说，比较流行的就是使用python实现自动化测试了，比较流行的就是App自动化，Web自动化以及接口自动化，那么接下来也推荐几个比较优秀的自动化框架：
Appium自动化：作用：主要用于进行APP的自动化测试框架github主页：https://github.com/appium/appiumweb自动化：
作用：主要用于关键字驱动的web自动化测试框架GitHub主页：https://github.com/robotframework/robotframework接口自动化：
作用：主要用于进行接口测试的自动化框架GitHub主页：https://github.com/HttpRunner/HttpRunner以上框架都是作为测试开发常用的一些框架，研究他们的使用及源代码有助于挺高我们领域内的技术 。
最后想说的是，自学本身就是一个很漫长的过程，在学习过程中，最怕的结果就是中途放弃。所以确定一个目标，分段学习，专注于在某一个或几个优质的教程上学习才可能开花结果。
有哪些堪称神器的工具或软件？
1.10万＋精品模板，终生会员39元的PPT模板网:办公资源网；39元=终生VIP会员=无限下载=10万优质ppt模板+word模板+excel模板+音效模板+在线抠图+ps教程+pr教程+vba教程+课件下载
其他模板网站：hippter=pptmall+pptfans+稿定ppt+51ppt+雷锋ppt+优品ppt+ppt宝藏+站长素材+...........=模板+字体+配色+设计+大神+工具+......
(只要你知道这个网站，模板的问题一定不是问题)
2.一键生成N（7000个以内）个文件的目录，清华大学选择的文件管理软件:Taglyst
3.同时打开N个文件夹，实现浏览器式的管理，效率不止翻倍的软件:XYplorer
4.文件搜索:Filelocator，也可配合everything使用，如果必须二选一，选前者（更多搜索软件正在测试对比）
5.办公软件建议用WPS或永中office，但模板不要购买，在上面第1条下载。
6.用EXCEL时下载方方格子工具，不会函数不会公式依然可以成为数据高手。复杂的操作一键完成。
7.截图:专业截图王＞Snipaste＞Fastone Capture（别说什么最好的截图软件是snipaste，用过专业截图王再说）
8.PDF编辑软件:迅捷PDF（屌丝选这个）＞福昕pdf（土豪选这个）＞ADOBE acrobat dc；福昕是真好用，就是贵。迅捷的优势是一次付费终生使用。wps据说也很好用，测试后给大家分享。
9.批量文件重命名、替换、添加序号:total commander。批量复杂重命名1万个文件，不到1分钟就可完成。
10.批量对mp3进行标签清除或编辑:Mp3tag。彻底一键清除烦人的广告信息。
11.word批量设置格式、插入文字、批量排版、批量删除页眉页脚、批量删除页眉下划线、批量打印、批量替换文字：word文档批量处理大师>total commander，以前需要几个小时的复杂操作一键完成。
12.效率软件：essentialpim pro，让一切更加井井有条，打造私人资源库。
以下为手机端APP:
13.以一敌百的效率app：时光序=日程+日历+习惯+专注+提醒+日记+.......让生活变得更加酷炫和高效的软件，关键是还超级便宜
14.让你瞬间知识量爆棚的软件（有的家长用来启蒙孩子的兴趣）：全世界=历史+地理+文化+哲学+科学+美术+艺术+心理+哲学+时政+新闻+考古..........
15.手机里的超级效率工具：全能扫描君=文字扫描+表格扫描+批量扫描+手写扫描+老照片修复+pdf工具+拍照搜题+拍照翻译+不断更新；而且终生会员我才花了60，现在涨价到90多了，需要的赶紧。
（需要更多，请看我的合集和其他回答）
现在依次介绍上面的效率工具和软件：
1.10万＋精品模板，终生会员39元的PPT模板网:办公资源网；39元=终生VIP会员=无限下载=10万优质ppt模板+word模板+excel模板+音效模板+在线抠图+ps教程+pr教程+vba教程+课件下载其他模板网站：hippter=pptmall+pptfans+稿定ppt+51ppt+雷锋ppt+优品ppt+ppt宝藏+站长素材+...........=模板+字体+配色+设计+大神+工具+......
(只要你知道这个网站，模板的问题一定不是问题)
2.一键生成N（7000个以内）个文件的目录，清华大学选择的文件管理软件:Taglyst
下图为黑色酷炫模式：
清华大学的选择：
3.同时打开N个文件夹，实现浏览器式的管理，效率不止翻倍的软件:XYplorer
4.文件搜索:Filelocator，也可配合everything使用，如果必须二选一，选前者（更多搜索软件正在测试对比）
5.办公软件建议用WPS或永中office，但模板不要购买，在上面第1条下载。
6.用EXCEL时下载方方格子工具，不会函数不会公式依然可以成为数据高手。复杂的操作一键完成。
7.截图:专业截图王＞Snipaste＞Fastone Capture（别说什么最好的截图软件是snipaste，用过专业截图王再说）
下图为Snipaste，只能说界面真的很寒酸。
下图为faststone capture ：同样不够完美。
8.PDF编辑软件:迅捷PDF（屌丝选这个）＞福昕pdf（土豪选这个）＞ADOBE acrobat dc；福昕是真好用，就是贵。迅捷的优势是一次付费终生使用。wps据说也很好用，测试后给大家分享。
下图为迅捷pdf：
最大的优点是便宜：终生会员价格不足100元，秒杀Adobe公司的软件和福昕编辑器。
9.批量文件重命名、替换、添加序号:total commander。批量复杂重命名1万个文件，不到1分钟就可完成。
10.批量对mp3进行标签清除或编辑:Mp3tag。彻底一键清除烦人的广告信息。
11.word批量设置格式、插入文字、批量排版、批量删除页眉页脚、批量删除页眉下划线、批量打印、批量替换文字：word文档批量处理大师>total commander，以前需要几个小时的复杂操作一键完成。
12.效率软件：essentialpim pro，让一切更加井井有条，打造私人资源库。
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