代码收藏家 一文讲透python的优缺点、学习线路和应用场景
根据TIOBE在2024年12月公布的编程语言排行榜，python以23.84%受欢迎程度的指标，稳居榜首，已经甩第二名C++几条街了，而且这个占比还在以飞快的速度增长，python为什么那么火？风云作为一个python狂热者，日常工作中，也大部分用python来解决问题，今天，借这个排行榜再聊一聊python
python 的流行得益于其简单易用性、强大的生态系统、广泛的应用场景和活跃的社区支持。它的通用性和高效性使其成为从初学者到专业开发者的理想语言，在未来很长一段时间内仍将保持其火热态势。
一、简单易学
python 的语法设计直观接近自然语言，不仅初学者容易上手，专业的开发高手，也有其施展空间。同样的功能，用 python 编写的代码往往比其他语言更短、更清晰。根据风云的实践经验：python的代码量，只有c#和java的三分之一，c的五分之一。
示例：
实现两个数相加的代码：
python：
a, b = 5, 3
print(a + b)C++：
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int a = 5, b = 3;
cout << a + b << endl;
return 0;
}二、丰富的生态
python 的通用性允许它应用于各种领域：
另外，在股票的量化交易、系统运维、日常工作中的word、excel辅助统计分析等都有涉足，这种丰富性让开发者无需从头实现复杂功能。
三、强大的社区
python 社区非常活跃，比如：
这种社区氛围使得开发者在遇到问题时可以快速获得帮助。
四、跨平台支持
python 是解释型语言，可以在各种操作系统上运行（Windows、Linux、macOS）。通过提供一致的接口，它使得跨平台开发变得轻松。
示例：
开发一个文件管理脚本，可以在 Windows 和 Linux 上运行：
import os
def list_files(path):
for file_name in os.listdir(path):
print(file_name)
list_files(".")五、多种编程范式
python 支持多种编程风格，适应不同开发需求：
面向对象编程 (OOP)：
class Person:
def __init__(self, name):
self.name = name
def greet(self):
print(f"Hello, my name is {self.name}")
p = Person("Alice")
p.greet()函数式编程：
numbers = [1, 2, 3, 4]
squares = map(lambda x: x ** 2, numbers)
print(list(squares))命令式编程：
for i in range(5):
print(i)六、开发效率高
python 的动态类型和解释型特性允许快速开发和测试，这对项目原型设计非常有利：
七、不足与空间
尽管 python 是一门非常流行且功能强大的编程语言，但它也有一些不可忽视的缺点：
1、性能较低
python 作为一种解释型语言，代码在运行时逐行翻译为机器代码，导致性能比编译型语言（如 C/C++、Java）慢。而且，受GIL（全局解释器锁）限制，多线程的并行计算能力天生就得不到最佳发挥，尤其在多核 CPU 上无法充分利用多核优势。所以，在对性能要求较高的任务（如实时系统、大型计算）并不适合。
示例：
# 计算密集型任务
import time
def compute():
total = 0
for i in range(10**7):
total += i
return total
start_time = time.time()
compute()
print(f"Time taken: {time.time() - start_time:.2f} seconds")同样的任务用 C/C++ 实现，速度通常会快很多。
2、动态类型带来的潜在问题
python 是动态类型语言，变量类型在运行时确定。没有编译阶段的静态类型检查。容易引入难以发现的类型错误。动态类型的灵活性在团队协作和大型项目中可能带来代码稳定性和可读性问题。导致大型项目维护难度高。
示例：
# 可能出现的类型错误
def add_numbers(a, b):
return a + b
print(add_numbers(1, "2")) # TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'使用 类型注解 和 mypy 等工具进行静态类型检查来改善：
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
return a + b3、内存消耗较高
python 对象通常占用较多内存，因为其数据结构是动态和通用的，支持多种操作。垃圾回收机制（GC）可能会导致额外的内存开销。导致在资源受限的嵌入式系统或内存密集型任务中，python 的内存效率较低。
4、缺乏移动和浏览器端的支持
python 在移动开发和前端开发领域的支持较弱。
5、可移植性问题
python 版本兼容性问题可能导致代码在不同版本中行为不一致。第三方库可能不支持某些平台。所以，venv、pyenv、anaconda应运而生，第一套完整的python应用，必须先创建流畅的虚拟环境，关于虚拟环境的对比分析和创建流程，风云之前的发文有专门讲解，感兴趣的可以翻看。
python 的缺点主要集中在性能、内存消耗、多线程限制等方面，这使得它在某些高性能和特定领域中可能不是最佳选择。然而，通过合理的工具和方法（如 C 扩展、异步编程、多进程架构等），许多问题可以被缓解。python 的优缺点并存，但其优点通常能在大多数场景下弥补其不足，使它依然是开发者的热门选择。
八、学习线路
最后，给想在python里大展身手的人一些建议，可以根据学习者的背景和目标进行灵活调整。以下是一条详细的学习路径，涵盖从入门到高级的内容，适合不同目标的学习者（如编程新手、数据科学研究员、Web 开发者等），尤其适合0基础的人作为第一门编程语言的学习（最近我发现女儿的中考信息技术内容居然也涉及到python编程）。
1、基础入门
学习内容与步骤：
安装 python：
基础语法：
name = input("What is your name? ")
print(f"Hello, {name}!")控制结构：
for i in range(5):
print(i)常用数据结构：
fruits = {"apple": 5, "banana": 3}
print(f"Apple count: {fruits['apple']}")函数：
def add(a, b):
return a + b
print(add(3, 5))2、进阶学习
学习内容与步骤：
文件操作：
with open("example.txt", "w") as f:
f.write("Hello, python!")异常处理：
try:
num = int(input("Enter a number: "))
except ValueError:
print("That's not a valid number!")面向对象编程 (OOP)：
class Animal:
def speak(self):
pass
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Woof!"
d = Dog()
print(d.speak())模块与包：
标准库：
import random
print(random.randint(1, 10))装饰器与迭代器：
3、专项技能发展
- 学习 Web 框架（Flask、Django 或 FastAPI）。
- 理解 HTTP 请求、路由、模板引擎。
- 数据库操作（如使用 ORM 工具）。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, Flask!'
if __name__ == "__main__":
app.run()- 学习数据处理库：NumPy、Pandas
- 数据可视化：Matplotlib、Seaborn
- 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(data.head())- 文件操作、正则表达式 (re)。
- Web 爬虫：requests 和 BeautifulSoup。
- 自动化工具：Selenium、pyautogui。
import requests
response = requests.get("https://example.com")
print(response.text)- 学习 socket 编程。
- 学习网络工具库：paramiko、scapy。
4、高级进阶
学习内容与步骤：
并发与异步编程：
import asyncio
async def say_hello():
await asyncio.sleep(1)
print("Hello, Async!")
asyncio.run(say_hello())性能优化：
测试与调试：
import unittest
def add(a, b):
return a + b
class TestMath(unittest.TestCase):
def test_add(self):
self.assertEqual(add(1, 2), 3)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()部署与分发：
5、学习建议与资源
python 的学习线路从基础语法到高级技能，涵盖了通用编程能力、专业领域应用和性能优化等内容。根据你的兴趣和职业目标，可以选择专注的方向，并逐步深入学习。
作者：网络风云
