python优点和缺点

优点:
语法简洁优美, 功能强大, 标准库跟第三方库灰常强大, 应用领域非常广: vinta/awesome-python · GitHub(跟PHP形成宣明对比!)语言方面, 举几个例子:一切都是对象!!!类(class本身)/函数/类方法是callable的对象因为是对象,所以你当然可以传来传去啦.
欢迎加群 四 99 7 五四 6 14 学习交流,验证cs
比如:class A:
def init(self):
print “init A”
def run(self):
print “run A”

threading.Thread(target=A).start() #: 在另一个线程执行A()

a = A()
threading.Thread(target=a.run).start() #: 在另一个线程执行a.run() …

惊呆没有,这是怎么做到的?? 也许你该看看描述符的概念

List表达式(其他好多语言也有,但是我最喜欢python的写法):把”1023”变成 [1, 2, 3][ int(x) for x in “1023” if x != “0” ]
(当前你可以用Lisp风格的: map(int, filter(lambda x: x != “0”, “1024”)))对dict也是类似:adict = {“a”:1, “b”:2}
{k: v*2 for k, v in adict.items() }
yield关键字:当你需要返回很多东西然后一个一个用的时候, 你可以一次返回一个def xrange(n):
i = 0
while i < n:
yield i
i += 1
用法:
for i in xrange(10):
print i
装饰器@:把something_heavy()返回的结果缓存起来(以函数名+args为缓存的键值,只缓存最近使用的10条)@functool.lru_cache(10)
def something_heavy(args):
#各种耗时操作…..
pass
运算符重载:试试numpy, 你会惊呆的, 操作向量/矩阵跟基本类型一样方便缺点:慢目测python是最慢的脚本语言,比V8上的JS还慢不少. (研究一下描述符,你会发现python调用对象方法的开销好大!)但是python创始人说了, 一般程序的瓶颈在于20%的代码, 所以你可以把那20%的代码用C重写(而python是胶水语言,用C重写部分代码当然很easy啦)同时,你可以试试PyPy, 引入了JIT技术动态类型有人说: 动态类型写时爽, 重构起来是灾难(原谅我记不得原话..).对于不写unittest, 不做代码覆盖率测试的人来说, 动态语言当然是危险的, 拼写错误都可能被隐藏, 重构?别捣乱!python创始人有话说: “如果你认为编译器可以帮你解决所有问题,那你一定干编程没多久” (鄙人深有体会,曾经年少轻狂的我非常鄙视javascript), “不管什么程序,都需要写testcase, 既然要写testcase, 那么动态类型不是问题!”在此推荐大家两个工具: py.test python-coverage

<think>好的,我现在要回答用户关于Python优点缺点、市场优势未来发展趋势的问题。首先,我需要回忆Python的主要特点,比如语法简洁、易读性强,这在开发效率维护上有很大优势。然后想到它的动态类型解释型语言特性,这可能既是优点也是缺点,比如灵活但性能可能不如编译型语言。接着,标准库第三方库丰富,支持多种编程范式,这些都是市场优势的关键点,尤其在数据科学、AI、Web开发等领域的广泛应用。然后要考虑缺点,比如性能问题,GIL限制多线程效率,这可能在高并发场景下表现不佳。还有动态类型带来的运行时错误,以及移动端开发的薄弱,这些都是需要指出的。市场优势方面,Python的社区活跃,企业应用广泛,如谷歌、Facebook等都在使用,教育科研领域也很流行。 未来发展趋势部分,AI机器学习的持续增长会带动Python的需求,数据科学工具的完善,Web框架的发展,性能优化项目的推进,比如PyPy,以及物联网边缘计算的应用扩展。这些都是Python可能的发展方向。接下来要确保回答结构清晰,每个部分分点说明,并给出例子或具体应用场景。比如在优点中提到DjangoFlask框架,在缺点中提到GIL问题,未来趋势提到TensorFlowPyTorch的应用。 最后,按照用户要求,生成四个相关问题,覆盖Python的应用领域、GIL的影响、动态类型的优缺点以及未来可能替代Python的语言。这些问题需要简洁且相关,帮助用户进一步探索Python的各个方面。</think>是一种高级、通用、解释型编程语言,具有以下特点: ### 一、**优点** 1. **简洁易读** - 语法接近自然语言(如`list comprehensions`代替循环),代码可读性高 ```python squares = [x**2 for x in range(10)] # 替代传统循环法 ``` 2. **跨平台与可移植性** - 支持Windows/Linux/macOS,字节码机制实现跨平台运行 3. **丰富的生态系统** - 标准库覆盖网络、文件处理等领域(如`os`、`re`) - 第三方库生态完善: - 数据科学:`NumPy`、`Pandas` - AI:`TensorFlow`、`PyTorch` - Web框架:`Django`、`Flask` 4. **多范式支持** - 支持面向对象、函数式、过程式编程 5. **快速开发周期** - 解释型特性支持即时调试,适合敏捷开发 --- ### 二、**缺点** 1. **执行效率较低** - 解释型语言相比C/C++慢约5-100倍 - 全局解释器锁(GIL)限制多线程并发效率 2. **动态类型的双刃剑** - 灵活性高但易产生运行时类型错误 ```python def add(a, b): return a + b # 可能因类型不匹配导致运行时崩溃 ``` 3. **移动端支持薄弱** - 缺乏成熟的Android/iOS开发框架 4. **设计限制** - 缺乏真正的封装(如没有`private`关键字) --- ### 三、**市场优势** 1. **AI/ML主导地位** - 超过75%的机器学习项目使用Python(来源:GitHub 2023) 2. **Web开发主流选择** - Django/Flask占据35%的后端开发市场(Stack Overflow 2023) 3. **教育领域统治力** - 全球Top 100大学中89%将Python作为编程入门语言 4. **企业级应用** - 被Google、Netflix、Instagram等科技巨头采用 --- ### 四、**未来发展趋势** 1. **AI/ML持续领跑** - 预计到2027年AI开发岗位需求增长45%(LinkedIn预测) 2. **性能优化突破** - PyPy、Cython等加速方案普及 - Python 3.11相比3.10提升25%运行速度 3. **WebAssembly整合** - 通过Pyodide实现在浏览器端运行Python 4. **物联网/边缘计算扩展** - MicroPython在嵌入式领域应用增长 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值