Python被譽為全世界高效的程式語言，同時也被稱作是“膠水語言”，那它為何能如此受歡迎，下面我們就來說說Python入門學習的必備知識點，也就是它為何能夠如此受歡迎的原因.。

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的程式，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。

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

我個人還拿Python模擬過埠轉發和DNS服務等，所以真的是要看真麼用，而不是能怎麼用。

另外大資料分析Python也是比較適合的，從載入到分析，再到儲存結果等，Python有一整套的模組應對。

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2、Python能夠勝任大資料嗎?

Python很適合做大資料相關的分析，內建的C編譯的模組能應對常見的操作，個別極端的演算法建議用C重寫相關模組。

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程式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有非常高效的內建C編譯的模組，卻非要自己寫演算法，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，而且程式碼量更少、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路通訊的Socket模組、用於WEB的Django框架、用於效能採集的psutil模組等，而且Shell對作業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不怎麼樣，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支援多程序、多執行緒以及協程(比執行緒更小一級)，程式併發度是在Shell之上的。Python的核心模組基本都是用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模組用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直譯器。

4、Python是否可以訪問常見的資料庫?

可以，Python可以訪問常見的各種資料庫，如Oracle、MySQL、Vertica、SQLServer等，載入相應的模組即可，模組列表如下：

Oracle：cx_Oracle

MySQL：MySQLdb

5、Python開發是面向過程、函式還是物件?

Python雖然是解釋型語言，但從設計之初就已經是一門面向物件的語言，對於Python來說一切皆為物件。正因為如此，在Python中建立一個類和物件是很容易的，當然如果習慣面向過程或者函式的寫法也是可以的，Python並不做硬性的限制。

Python的面向物件特徵如下：

封裝

面向物件程式設計中的術語物件(Object)基本上可以看做資料(特性)以及由一系列可以存取、操作這些資料的方法所組成的集合。傳統意義上的“程式= 資料結構+演算法”被封裝”掩蓋“並簡化為“程式=物件+訊息”。物件是類的例項，類的抽象則需要經過封裝。封裝可以讓呼叫者不用關心物件是如何構建的而直接進行使用。

繼承

類繼承：

繼承給人的直接感覺是這是一種複用程式碼的行為。繼承可以理解為它是以普通的類為基礎建立專門的類物件，子類和它繼承的父類是IS-A的關係。

多重繼承：

不同於C#，Python是支援多重類繼承的(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複雜。

多型

多型意味著可以對不同的物件使用同樣的操作，但它們可能會以多種形態呈現出結果。在Python中，任何不知道物件到底是什麼型別，但又需要物件做點什麼的時候，都會用到多型。方法是多型的，運算子也是多型的。

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6、如何快速掌握Python?

閱讀官方文件即可滿足日常需求，官方文件有中文翻譯，更加方便學習。但這些都是基礎的語法和常見的模組，Python學習重要的是模組，快速、高效的開發依賴的是模組的應用，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組，而非語法本身，Python的語法十分簡單，只要大學學過C或者資料結構課程，甚至完全沒學過的人也是可以輕鬆掌握的。掌握了語法已經可以實現Shell的功能，但要想提高模組的學習必不可少，如運維人員經常用的有：

psutil：獲取效能資訊

socket：基本網路通訊

IPy：IP地址相關處理

dnsptyhon：域名相關處理

difflib：檔案比較

pexpect：螢幕資訊獲取，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組，每天也不斷的有新的模組、框架、元件產生，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，除錯、語法高亮、Project管理、程式碼跳轉、智慧提示、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，同時支援Google App Engine，更酷的是，PyCharm支援IronPython!

Wing IDE

Wingware的Python IDE相容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支援測試驅動開發，集成了單元測試，nose和Django框架的執行和除錯功能。Wing IDE啟動和執行的速度都非常快，支援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

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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組，健康監控肯定要有psutil來監控效能，還會用到通訊的Socket，登陸的Paramiko、telnetlib，ftp的ftplib。

原理基本就是採集資料——本地處理資料——傳輸資料，如果做的比較完善可以再做個呈現資料，也可以吧資料傳送給Zabbix等開源工具。

個人還用一個開源監控網路刺探的，超過指定次數就自動封殺。

9、Python可執行在那些平臺?跨平臺性如何?

支援常見的主流平臺，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，要注意有些個別模組是單一平臺特有的，整體的跨平臺性還是很好的，不必為適應多平臺寫多套程式碼。

但這不是說一點限制都沒有：首先，同一個版本的中間檔案.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，模組資源豐富，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執行速度如何?

通常Java的速度比Python快些。Python呼叫C擴充套件除外(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效能瓶頸，通常最有效率的做法是找到出問題的程式碼塊，用速度較快的語言如C或C++寫一些程式碼替換該功能或該模組，而不是用C或C++重寫整個系統，因為對大部分程式碼而言，語言的速度是無關緊要的。