1、Python適用於哪些應用場景?

這個沒有固定答案，很多人都說Python不適合開發GUI的程序，但Python自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python寫的。

目前看到的更多的人是拿來寫Web，使用如Django、web.py框架，沒記錯Flask也是。

也有一個情況用的比較多，用Python當膠水，與各種語言結合，共同完成某軟件功能，註意觀察也許你會發現在安裝一些軟件的時候會有Python的身影。

我個人還拿Python模擬過端口轉發和DNS服務等，所以真的是要看真麽用，而不是能怎麽用。

另外大數據分析Python也是比較適合的，從載入到分析，再到保存結果等，Python有一整套的模塊應對。

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2、Python能夠勝任大數據嗎?

Python很適合做大數據相關的分析，內置的C編譯的模塊能應對常見的操作，個別極端的算法建議用C重寫相關模塊。

Python本身的特點更多的是高效率的開發和簡單的維護，速度交給C去吧，更多的問題其實出自寫代碼的人沒有更好的使用，而不是效率不夠高。比如排序，本來Python有非常高效的內置C編譯的模塊，卻非要自己寫算法，這樣的結果不慢都是奇怪的。

另外還要看需求是CPU密集型，還是IO密集型，如果是CPU密集型建議這部分操作由C實現，IO密集型的效率不會因為Python而有多少改變。

C的效率是高，但框架搭起來也費勁，所以還是結合著來吧，也因此，Python被稱為膠水語言。

3、Python是否可以完全代替Shell?

完全可以，Shell的功能Python均可實現，而且代碼量更少、結構更優、可閱讀性更好，而Python可實現的功能Shell卻不一定能，如運維中會用到的用於網絡通信的Socket模塊、用於WEB的Django框架、用於性能采集的psutil模塊等，而且Shell對操作系統的命令依賴性較強，Python可在更大程度上規避。

在一個Shell的IDE是個很大的問題，雖然Python的原生IDE不怎麽樣，但第三方的IDE還是功能十分強大的，雖然不能和微軟的Virtual Studio相媲美，但也是能完全滿足Python的開發需求的。

再說下Python的效率問題，Python支持多進程、多線程以及協程(比線程更小一級)，程序並發度是在Shell之上的。Python的核心模塊基本都是用C實現的，因此效率更高。如有必要也可能將需要用Python實現的Python模塊用C重寫以提高效率，當然也可以直接用C Python，一個直接完全用C實現的Python解釋器。

4、Python是否可以訪問常見的數據庫?

可以，Python可以訪問常見的各種數據庫，如Oracle、MySQL、Vertica、SQLServer等，加載相應的模塊即可，模塊列表如下：

Oracle：cx_Oracle

MySQL：MySQLdb

5、Python開發是面向過程、函數還是對象?

Python雖然是解釋型語言，但從設計之初就已經是一門面向對象的語言，對於Python來說一切皆為對象。正因為如此，在Python中創建一個類和對象是很容易的，當然如果習慣面向過程或者函數的寫法也是可以的，Python並不做硬性的限制。

Python的面向對象特征如下：

封裝

面向對象程序設計中的術語對象(Object)基本上可以看做數據(特性)以及由一系列可以存取、操作這些數據的方法所組成的集合。傳統意義上的“程序= 數據結構+算法”被封裝”掩蓋“並簡化為“程序=對象+消息”。對象是類的實例，類的抽象則需要經過封裝。封裝可以讓調用者不用關心對象是如何構建的而直接進行使用。

類繼承：

繼承給人的直接感覺是這是一種復用代碼的行為。繼承可以理解為它是以普通的類為基礎建立專門的類對象，子類和它繼承的父類是IS-A的關系。

多重繼承：

不同於C#，Python是支持多重類繼承的(C#可繼承自多個Interface，但最多繼承自一個類)。多重繼承機制有時很好用，但是它容易讓事情變得復雜。

多態

多態意味著可以對不同的對象使用同樣的操作，但它們可能會以多種形態呈現出結果。在Python中，任何不知道對象到底是什麽類型，但又需要對象做點什麽的時候，都會用到多態。方法是多態的，運算符也是多態的。

6、如何快速掌握Python?

閱讀官方文檔即可滿足日常需求，官方文檔有中文翻譯，更加方便學習。但這些都是基礎的語法和常見的模塊，Python學習重要的是模塊，快速、高效的開發依賴的是模塊的應用，站在前人的肩膀會省時省力的多。

但學習Python其實最重要的是學習模塊，而非語法本身，Python的語法十分簡單，只要大學學過C或者數據結構課程，甚至完全沒學過的人也是可以輕松掌握的。掌握了語法已經可以實現Shell的功能，但要想提高模塊的學習必不可少，如運維人員經常用的有：

psutil：獲取性能信息

socket：基本網絡通信

IPy：IP地址相關處理

dnsptyhon：域名相關處理

difflib：文件比較

pexpect：屏幕信息獲取，常用於自動化

paramiko：SSH客戶端

XlsxWriter：Excel相關處理

其他還有很多很多功能模塊，每天也不斷的有新的模塊、框架、組件產生，如用於與Java 做橋接的PythonJS，甚至Python還可以編寫Map和Reduce。

7、Python是否有專用的IDE工具?

有，IDEL用Python實現的Python的IDE工具，但說實話，功能真心不咋地。我個人常用的IDE如下：

PyCharm

PyCharm是JetBrains開發的Python IDE。PyCharm用於一般IDE具備的功能，比如，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……另外，PyCharm還提供了一些很好的功能用於Django開發，同時支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython!

Wing IDE

Wingware的Python IDE兼容Python 2.x和3.x，可以結合Django，matplotlib，Zope， Plone，App Engine，PyQt，PySide，wxPython，PyGTK，Tkinter，mod_wsgi，pygame，Maya，MotionBuilder，NUKE，Blender和其他Python框架使用。Wing支持測試驅動開發，集成了單元測試，nose和Django框架的執行和調試功能。Wing IDE啟動和運行的速度都非常快，支持Windows，Linux，OS X和Python versi。

NotePad++

簡單、方便，但僅適合臨時性的更改。

其他的還有：Eclipse withPyDev、Sublime Text、Komodo Edit、Pyer、The Eric Python IDE、Interactive Editor for Python

8、運用Python實現系統自動化監控有哪些常用方法?

準確的說應該是有哪些模塊，健康監控肯定要有psutil來監控性能，還會用到通信的Socket，登陸的Paramiko、telnetlib，ftp的ftplib。

原理基本就是采集數據——本地處理數據——傳輸數據，如果做的比較完善可以再做個呈現數據，也可以吧數據發送給Zabbix等開源工具。

個人還用一個開源監控網絡刺探的，超過指定次數就自動封殺。

9、Python可運行在那些平臺?跨平臺性如何?

支持常見的主流平臺，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等，除Windows外常見的Unix、Linux平臺均帶有原生的Python，但版本一般較低。關於跨平臺和他跨平臺語言一樣，要註意有些個別模塊是單一平臺特有的，整體的跨平臺性還是很好的，不必為適應多平臺寫多套代碼。

但這不是說一點限制都沒有：首先，同一個版本的中間文件.py和.pyc以及.pyo是跨平臺的;其次，PC與移動終端，如：手機、Pad不可跨平臺(原因見下一條);最後，不能跨處理器構架，如：Intel與ARM，64位與32位。

10、如何利用Python提高開發效率?

因為Python很多底層的東西不用自己寫，模塊資源豐富，運用得當開發效率當然會提升，而且各種框架也為快速開發提供了基礎。

11、Python運行速度如何?

通常Java的速度比Python快些。Python調用C擴展除外(也可以直接用CPython)。

對於Python速度太慢的批評，Python語言作者Guido van Rossum說：

如果你開發的系統發現了性能瓶頸，通常最有效率的做法是找到出問題的代碼塊，用速度較快的語言如C或C++寫一些代碼替換該功能或該模塊，而不是用C或C++重寫整個系統，因為對大部分代碼而言，語言的速度是無關緊要的。

入門學習Python必須要知道的知識點