普通人学python有什么用，学好了能干什么？
昨天小训发了一篇《》的文章后，收到了好几个同学的咨询，都在问Python怎么学？学会后能干嘛？小训最喜欢的就是给大家答疑解惑了！这不，今天给大家继续上干货！
本文分为两个部分：第一部分给大家科普，学完Python后能干嘛，主要应用在哪些工作岗位中，普通人学了能给生活或者工作带来什么样的帮助；第二部分就是给大家详细的介绍一下什么是Python！第二部分的文章依旧是来自我们润天教育大咖老师@忘情老师的原创噢！
普通人学python有什么用？
1、普通人学习Python的好处
学习Python可以提高工作效率，使用Python，用几十行代码写一个简单的爬虫工具，几分钟就能自动抓取指定网站上的成千上万条数据，让你的工作效率得到很大的提升。
如果你以后想做程序员，一定要学习Python，Python相对于其他语言来说比较简单，即使是零基础的普通人也能很快的掌握，一些本来十分繁琐的工作，用Python可以节省一半时间以上。
普通人如果学会了Python，许多机械重复的麻烦事就会变得简单，比如客服可以用Python编写自动回复系统，回复大部分常规性问题，大学生可以利用Python写一些程序，帮助自己自动收集大量的相关资料并自动归类和分析，对写论文有很大的帮助。
2、普通人学会了Python可以做什么
可以从事数据分析工作：Python所拥有完整的生态环境，非常适合进行数据分析处理工作，比如，“大数据”分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过Python中的模块来完成。
可以从事人工智能的相关工作：我们所处的时代，正处于一个转折点之上，人工智能将会是接下来的一个发展趋势，人工智能让Python语言的未来充满了无限的潜力。Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的。
可以从事web开发工作：我们离不开网络，那么就离不开web前端，学完Python就可以做web开发，利用Python的框架可以做网站设计，而且都是非常精美的前端界面。
Python介绍，什么是Python？
1、编程语言
在开始学习Python前让我们先来说说编程语言，因为Python语言仅仅只是编程语言中的一种而已，了解了编程语言能让我们学习Python更加容易。
那么什么是编程语言？编程语言是用来干什么的？
在说这个之前让我们先来想想，人类创造出计算机是为什么？人类创造出计算机是为了更好的解决人类所不能或很难解决的问题。由此，我们可以简单的将人类需要解决的问题称之为问题空间（或用户空间），而将计算机称之为解空间（解决问题）。我们可以将解空间中的解决问题的能力抽象映射为用户空间中的解决方案。
编程语言是将计算机解决问题的能力给抽象出来的结果，将计算机解决问题的能力用人类所能理解的方式来描述，这就是编程语言。
有了编程语言以后，人类可以更方便的进行编程，但是新问题又来了，编程语言是偏向于人类的，也就是说编程语言是以人类所能理解的语言来描述的，通过编程语言来编写的程序，计算机是无法理解、无法直接在计算机内核中执行的，所以此时需要一个桥梁来对接人类与计算机，把偏向于人类的编程语言编译或者说翻译成计算机所能识别的语言，这就是编译器（或解释器）的由来。
说到编译器（解释器）就不得不说下编程语言的分类，编程语言以是否编译为分割可以简单的分为两类：静态语言和动态语言。
静态语言在执行前必须先通过编译器从头到尾编译一次，然后将编译后的结果拿到cpu中运行；
动态语言则可以以类似同声传译的方式将代码直接通过解释器解释之后在cpu中运行，也就是给解释器一条语句它解释一下立马在cpu中执行，再解释一条再执行，而不必从头到尾编译一次后再在cpu中执行。
所以可以这样总结一下，在静态语言中，人类与计算机之间的语言桥梁叫做编译器，而在动态语言中，则称之为解释器。
编程语言以与用户的距离来分割还可以分为低级语言和高级语言两种，所谓低级语言就是更偏向于计算机的语言，如微码编程语言，而高级语言则是更偏向于用户的语言，Python就是一种高级语言。低级语言与高级语言的区别是高级语言更接近于用户，而不是指在性能上的高下，也不是指优越性上的高下。
2、32位系统与64位系统的区别以及系统运行机制解析
32位系统与64位系统的区别：
32位系统只支持最大4G内存
64位系统无限制(但是系统能用多大内存取决于主板最大支持的内存大小)
问：同样是4G内存，是在32位系统上跑得快还是在64位系统上跑得快？
系统存取数据的过程解析：
OS、CPU、MEMORY、DISK间数据如何交互？
硬盘速度举例：
5400 RPM = 骑自行车
7200 RPM = 骑标准电动车
10000 RPM = 骑改装过的快速电动车
15000 RPM = 骑摩托车
SSD = 开轿车
但是即便是硬盘速度的顶峰也赶不上内存的速度。
3、Python简介
python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
python语法简洁明晰，特色之一是强制用空白符作为语句缩进。
python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
Python有很多的模块能够实现各种功能，在编程时能够通过调用相应的模块从而减少代码量。
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
3.1 Python的应用领域
Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。
Python主要应用领域：
当做脚本语言来实现系统自动化管理
当做控制语言：调用其它语言的接口来实现应用程序的开发
云计算：openstack
web开发：成熟的框架有django、Tornado（轻量级、异步）、Flask（微型）、Web.py（简单）等
数据采集：有好用的http库，比如requests、urllib2等
科学计算：常用的模块有Numpy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys、pandas等
大数据分析：常用的模块有Numpy、Pandas等
系统运维: 运维人员必备语言
金融：量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测
图形GUI: PyQT, WxPython,TkInter
Python在一些公司的应用：
谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发
CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的
NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算
YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的
Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载
Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发
Facebook:大量的基础库均通过Python实现的
Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的
豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的
知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)
春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的
除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务
3.2 Python的优缺点
Python的优点：
简单易懂：入门容易，掌握后可以编写非常复杂的程序
开发效率高：Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子
高级语言：当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
可移植：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
可扩展：如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中调用它们
可嵌入：可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能
Python的缺点：
速度慢：Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的
代码不能加密：因为Python是解释性语言，它的源码都是以明文形式存放的，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现
线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行
任何一门语言都不是完美的，都有擅长和不擅长做的事情，建议各位不要拿一个语言的劣势去跟另一个语言的优势来去比较，语言只是一个工具，是实现程序设计师思想的工具，就像我们之前中学学几何时，有的时候需要要圆规，有的时候需要用三角尺一样，拿相应的工具去做它最擅长的事才是正确的选择。
有人问Shell和Python到底哪个好？我只能说Shell是个脚本语言，但Python不只是个脚本语言，能做的事情更多，然后又有钻牛角尖的人说完全没必要学Python, Python能做的事情Shell都可以做，只要你足够牛B,然后又举了用Shell可以写俄罗斯方块这样的游戏，对此我能说表达只能是，不要跟SB理论，SB会把你拉到跟他一样的高度，然后用充分的经验把你打倒
3.3 Python的解释器
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码。
CPython：原始、标准的实现方式
IPthon：IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE
PyPy：PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度
Jython：用于与Java语言集成的实现，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行
IronPython：用于与.NET框架集成的实现，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码
Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。
4、Python的版本
Python的发展史：
1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。
1991年，第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。
Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础
Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生
Python 2.5 - September 19, 2006
Python 2.6 - October 1, 2008
Python 2.7 - July 3, 2010
In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
Python 3.0 - December 3, 2008
Python 3.1 - June 27, 2009
Python 3.2 - February 20, 2011
Python 3.3 - September 29, 2012
Python 3.4 - March 16, 2014
Python 3.5 - September 13, 2015
用2.x还是用3.x呢？
In summary : Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language.
Python 3.0 was released in 2008. The final 2.x version 2.7 release came out in mid-2010, with a statement of extended support for this end-of-life release. The 2.x branch will see no new major releases after that.
3.x is under active development and has already seen over five years of stable releases, including version 3.3 in 2012, 3.4 in 2014, and 3.5 in 2015. This means that all recent standard library improvements, for example, are only available by default in Python 3.x.
Guido van Rossum (the original creator of the Python language) decided to clean up Python 2.x properly, with less regard for backwards compatibility than is the case for new releases in the 2.x range. The most drastic improvement is the better Unicode support (with all text strings being Unicode by default) as well as saner bytes/Unicode separation.
Besides, several aspects of the core language (such as print and exec being statements, integers using floor division) have been adjusted to be easier for newcomers to learn and to be more consistent with the rest of the language, and old cruft has been removed (for example, all classes are now new-style, "range()" returns a memory efficient iterable, not a list as in 2.x).
3.x系列 VS 2.x系列：
默认支持中文
不兼容2.x
核心语法调整，更易学习掌握
新特性默认只在3.x版本上有
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