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Python有哪些技术上的优点
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1. 面向对象和函数式
从根本上讲，Python是一种面向对象的语言。它的类模型支持多态、运算符重载和多重继承等高级概念，并且以Python特有的简洁的语法和类型为背景，OOP十分易于使用。事实上，即使你不懂这些术语，仍会发现学习Python比学习其他OOP语言要容易得多。
除了作为一种强大的代码组织和重用手段以外，Python的OOP本质使它成为其他面向对象系统语言的理想脚本工具。例如，通过适当的粘接代码，Python程序可以对C++、Java和C#的类进行子类的定制。
OOP只是Python的一个选择而已，这一点非常重要。即使不能立马成为一个面向对象高手，但你同样可以继续深入学习。就像C++一样，Python既支持面向对象编程也支持面向过程编程的模式。如果条件允许，其面向对象的工具可以立即派上用场。这对策略开发模式十分有用，该模式常用于软件开发的设计阶段。
除了最初的过程式（语句为基础）和面向对象（类为基础）的编程范式，Python在最近几年内置了对函数式编程的支持——一个多数情况下包括生成器、推导、闭包、映射、装饰器、匿名lambda函数和第一类函数对象的集合。这是对其本身OOP工具的补充和替代。
2. 免费
Python的使用和分发是完全免费的。就像其他的开源软件一样，例如，Tcl、Perl、Linux和Apache。你可以从Internet上免费获得Python的源代码。你可以不受限制地复制Python，或将其嵌入你的系统或者随产品一起发布。实际上，如果你愿意的话，甚至可以销售它的源代码。
但请别误会：“免费”并不代表“没有支持”。恰恰相反，Python的在线社区对用户需求的响应和商业软件一样快。而且，由于Python完全开放源代码，提高了开发者的实力，并产生了一个很大的专家团队。
尽管研究或改变一种程序语言的实现并不是对每一个人来说都那么有趣，但是当你知道如果需要的话可以做到这些，该是多么的令人欣慰。你不需要去依赖商业厂商的智慧，因为最终的文档和终极的净土（源码）任凭你的使用。
Python的开发是由社区驱动的，是Internet大范围的协同合作努力的结果。Python语言的改变必须遵循一套规范而有约束力的程序（称作PEP流程），并需要经过规范的测试系统进行彻底检查。正是这样才使得Python相对于其他语言和系统可以保守地持续改进。
尽管Python 2.X和Python 3.X版本之间的分裂有力并蓄意地破坏了这项传统，但通常它仍然体现在Python的这两个系列内部。
3. 可移植
Python的标准实现是由可移植的ANSI C编写的，可以在目前所有主流平台上编译和运行。例如，如今从掌上电脑（PDA）到超级计算机，随处可见 Python的运行。Python可以在下列平台上运行（这里只是部分列表）：
Linux和UNIX系统
微软Windows（所有现代版本）
Mac OS（包括OS X 和经典版）
BeOS、OS/2、VMS和QNX
实时操作系统，例如VxWorks
Cray超级计算机和IBM大型机
运行Palm OS、PocketPC和Linux的PDA
运行 Symbian OS和Windows Mobile 的移动电话
游戏终端和iPod
运行谷歌安卓系统和苹果iOS系统的平板和智能手机
以及更多
除了语言解释器本身以外，Python发行时自带的标准库和模块在实现上也都尽可能地考虑到了跨平台的移植性。此外，Python程序自动编译成可移植的字节码，这些字节码在已安装兼容版本Python的平台上运行的结果都是相同的。
这些意味着Python程序的核心语言和标准库可以在Linux、Windows和其他带有Python解释器的平台上无差别地运行。大多数Python外围接口都有平台相关的扩展（例如COM支持Windows），但是核心语言和库在任何平台都一样。
就像之前我们提到的那样，Python还包含了一个叫作tkinter（Tkinter的2.X版本）的Tk GUI工具包，它可以使Python程序实现功能完整的，无须做任何修改即可在所有主流GUI桌面平台运行的用户图形界面。
4. 功能强大
从语言特性的角度来看，Python是一个混合体。它丰富的工具集使它介于传统的脚本语言（如Tcl、Scheme和Perl）和系统语言（如C、C++和Java）之间。Python提供了所有脚本语言的简单和易用性，并且具有那些在编译语言中才能找到的高级软件工程工具。
不像其他脚本语言不同，这种结合使Python在长期大型的开发项目中十分有用。下面是一些Python工具箱中的工具简介：
动态类型
Python在程序运行过程中跟踪对象的类型，不需要代码中进行关于复杂的类型和大小的声明。事实上，Python中没有类型或变量声明这种做法。因为Python代码不约束数据的类型，它往往自动地应用了一种广义上的对象。
自动内存管理
Python自动为对象分配空间，并且当对象不再使用时将自动撤销空间（“垃圾回收”），当需要时自动扩展或收缩。正如你将学到的，Python能够帮你完成底层的内存管理。
大型程序支持
为了能建立更大规模的系统，Python包含了模块、类和异常等工具。这些工具允许你把系统组织为组件，使用OOP重用并定制代码，并以一种优雅的方式处理事件和错误。前面提到的Python函数式编程工具，提供了实现相同目标的其他方法。
内置对象类型
Python提供了常用的数据结构作为语言的基本组成部分。例如，列表（list）、字典（dictionary）、字符串（string）。我们将会看到，它们灵活并易于使用。例如，内置对象可以根据需求扩展或收缩，可以任意地组织复杂的信息等。
内置工具
为了对以上对象类型进行处理，Python自带了许多强大的标准操作，包括拼接（concatenation）、分片（slice）、排序（sort）和映射（mapping）等。
库工具
为了完成更多特定的任务，Python预置了许多预编码的库工具，从正则表达式匹配到网络都支持。当你掌握了语言本身，就能在应用级的操作中使用Python的库工具。
第三方工具
由于Python是开源的，它鼓励开发者提供Python内置工具之外的预编码工具。你可以在网上找到COM、图像处理、数值编程、XML、数据库访问等许多免费的支持工具。
除了这一系列的Python工具外，Python保持了相当简洁的语法和设计。综合这一切得到的就是一个具有脚本语言所有可用性的强大编程工具。
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5. 可混合
Python程序可以以多种方式轻易地与其他语言编写的组件“粘接”在一起。例如，Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序。这意味着可以根据需要给Python程序添加功能，或者在其他环境系统中使用Python。
例如，将Python与C或者C++写成的库文件混合起来，使Python成为一个前端语言和定制工具。就像之前我们所提到过的那样，这使Python成为一个很好的快速原型工具；系统可以在开发初期出于速度考虑使用Python实现，然后转移至C，根据不同时期性能的需要逐步实现系统。
6. 相对简单易用
同其他语言（如C++、Java和C#）相比，Python编程对大多数用户来讲出奇得简单。要运行Python程序，你只需简单地键入Python程序并运行就可以了。不需要其他语言（如C或C++）所必需的编译和链接等中间步骤。
Python可立即执行程序，这形成了一种交互式编程体验和不同情况下快速调整的能力，往往在修改代码后几乎能立即看到程序改变后的效果。
当然，开发周期短仅仅是Python易用性的一方面的体现。Python提供了简洁的语法和强大的内置工具。实际上，Python曾被称为“可执行的伪代码”。由于它减少了其他工具常见的复杂性，在实现相同的功能时，Python程序比采用其他流行语言编写的程序更为简单、小巧，也更灵活。
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7. 相对简单易学
这一部分引出了本书的重点：尤其同其他广泛使用的编程语言比较时，Python语言的核心相当简单易学。实际上，如果你是一位有经验的程序员，你可以期望在几天内写出小规模的Python代码，你也许能在几个小时之内习得Python的一招一式，但是你并不能指望在如此短的时间内成为专家（忘掉市面上的那些宣传广告吧）。
当然，掌握任何像今天Python这样的充实主题都不是一件轻松事，我们将在本书的剩余部分致力于此项任务。但是为了掌握Python而进行的真正投资是非常值得的——最终你会获取几乎在每个计算机应用程序领域都适用的编程技能。此外，很多人还发现Python的学习曲线比其他的编程语言更加平缓。
这对于那些想学习语言以在工作中应用的专业人员来说是一个好消息，同样对于那些使用Python层进行定制和控制的系统的终端用户来说，也是一个好消息。如今，许多系统都依赖于这一事实：用户可以在没有或者得到很少支持的情况下就学到足够的Python知识以便当场增删他们的Python定制化代码。
此外，Python还孕育出一群不以编程为生而以编程为乐的用户，他们并不需要掌握全面的软件开发技巧。尽管Python还是有很多高级编程工具，但不论对初学者还是行家来说，Python的核心语言精髓仍是相当简单的。
8. 以Monty Python命名
好的，在讲完这么多技术方面的优势后，我想再揭露一个Python世界里面令人惊奇而保守良好的小秘密。
尽管Python的书和图标中有很多爬行动物，真相却是Python以英国喜剧组“Monty Python”命名——这是BBC 在20世纪70年代喜剧《Monty Python's Flying Circus》的制片方，也是至今仍在流行的少量包括《Monty Python and the Holy Grai》在内的大电影的制片方。Python的最初创作者是Monty Python的粉丝，这同其他许多的软件开发者一样（事实上，这两个领域存在某种对称性……）。
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▲《Python学习手册》书封上的爬行动物
这段有趣的历史无疑增加了Python代码例子的幽默属性。例如，作为一般变量名命名传统的“foo”和“bar”在Python世界中变成了“spam”和“eggs”。而在Python中偶尔出现的“Brian”，“ni”和“shrubbery”表现得也同此类似。它甚至影响了Python的整个社区。
当然了，如果你对这部喜剧非常熟悉，就能体会这其中的笑点，但如果不熟悉则相反。你不必非得熟悉Monty Python这部剧来了解从剧中获得灵感的例子（包括你将在本书中看到的许多例子），但至少你现在知道它们的起源了。（嗨——我已经告诉你啦。）
02
Python和其他语言比较起来怎么样
最后，你也许已经知道了，人们往往将Python与Perl、Tcl和Javat等语言相比较。这部分总结这方面的一些普遍共识。
我想预先表明我个人并不喜欢通过诋毁竞争者来获胜——这在长期是行不通的，而且也不是这里的目的。此外，这并不是一场零和游戏——绝大多数的程序员在他们的职业生涯中都会使用许多语言。尽管如此，编程工具也展示出值得考虑的选择和权衡。毕竟，如果Python没有比它的竞争者提供更多的东西，那么它一开始就不会被人们使用了。
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我们之前已经介绍过性能上的权衡，那么这里重点谈一下功能。尽管下面列举的这些语言也是值得学习和使用的有力工具，但人们通常认为Python：
比Tcl强大。Python强有力地支持“大规模编程”，使其适用于开发大型系统，它的应用程序库也更加丰富。
比Perl更具可读性。Python有着简洁的语法和简单连贯的设计，这反过来使得Python更具可读性和更易于维护，同时有助于减少程序bug。
比Java和C#更简单、更易于使用。Python是一门脚本语言，但Java和C#两者从像C++这样更加大型的OOP系统语言中继承了许多语法和复杂性。
比C++更简单、更易于使用。Python代码比等效的C++代码更加简单，长度只有其五分之一到三分之一。尽管作为脚本语言，Python有时能扮演许多不同的角色。
比C更加简单和高级。Python远离底层硬件架构从而降低了代码复杂性，拥有更好的组织结构，并比C（C++的祖先）更加友善。
比Visual Basic更强大，用途广泛，也更具备跨平台特性。Python是更加广泛使用的更丰富的语言，它的开源本质意味着它不可能被某一个公司所掌控。
比PHP更易懂并且用途更广。Python也用来构建Web站点，但是，它也应用于几乎每个计算机领域，从机器人到电影动画和游戏。
比JavaScript更强大和用途广泛。Python有一个更大的工具集，也并不是牢牢地束缚于Web开发。它也用于科学建模、仪器调试等。
比Ruby更具可读性，并更为人们所接受。Python的语法混乱更少，尤其在较复杂代码中，同时它的OOP对用户和和不太使用OOP的工程中是完全可选的。
比Lua更成熟和受到更广泛关注。Python更加庞大的特性集合和更加扩展的库支持给予其比Lua（一门和Tcl一样的嵌入式“胶水”语言）更加宽广的视野。
比SmallTalk、Lisp和Prolog更不晦涩。Python拥有这类函数式语言的动态品味，但是也拥有开发者和定制系统终端用户都可接受的传统语法。
特别是对不仅仅用于个人扫描文本文件，未来会被人们（包括你在内）读到的程序而言，很多人会发现Python比目前任何可用的脚本或编程语言都划得来。不仅如此，除非你的应用要求最尖端的性能，Python往往是C、C++和Java等系统开发语言的一个不错的替代品：Python代码能够常常实现相同的目标，却会减少很多编写、调试和维护的麻烦。
当然，本文作者从1992年就已经是Python的正式布道者了，所以尽可能接受这些意见吧（其他语言的拥护者的利益可能会受到些损失）。然而，所有这些观点的确代表了投入时间和精力来探索Python的众多开发者的一致看法。
关于作者：Mark Lutz是一位世界级的Python培训讲师。他是Python畅销书籍的作者，同时从1992年起就成为Python社区的引领者，有着30余年的软件开发经验。
本文摘编自《Python学习手册》（原书第5版），经出版方授权发布。
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Python的应用方向
1. 常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2. 科学计算
随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3. 自动化运维
这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4. 云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。
5. WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6. 网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7. 数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8. 人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
当然，除了以上的主流和前沿领域，Python还在其他传统或特殊行业起着重要的作用。
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。
截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下
本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！
（1）列表和元组
（2）相关内置函数
（3）字符串
frozenset 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。
语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)
语法：fiter(function. Iterable)
function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象
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语法 : map(function, iterable)
可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function
hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存