很多人一听到 Python 就把它当成那种高大上的科学计算神器，觉得只有搞科研的才用，其实这完全是个误区。我平时写脚本、搭小工具，甚至给 Linux 服务器做自动化运维，Python 才是我的绝对主力。它最大的魅力不在于那些花哨的语法糖，而在于那种“像说话一样编程”的直觉感。你看那三行代码就能起一个 Web 服务器的例子，简直是把开发效率拉满了。对于咱们普通人来说，最打动人的是它的生态——那个社区太友好了，遇到问题去 Wiki 或者 Stack Overflow 一搜，前人踩过的坑全都在那儿等着，这种知识共享的氛围在商业软件里真的很难得。
当然，提到科学计算绕不开 MATLAB，但说实话，Python 现在早就不是“免费替代品”那么简单了。MATLAB 确实强在矩阵运算，但它那昂贵的授权费就像一道门槛，把很多想深入探索的独立开发者挡在了门外。而 Python 凭借 NumPy、Pandas 这些库，不仅免费开源，还能轻松搞定从数据分析到深度学习的全套流程，甚至能无缝嵌入 C++ 或 Java 项目里。这就好比以前大家非要用重型机械干活，现在手里多了把瑞士军刀，既能拧螺丝也能切水果，灵活度完胜。
不过用 Python 也不是没有代价，它的动态类型特性意味着运行速度确实不如编译型语言快，这也是为什么在 Linux 上我们要小心处理 yum 这种依赖旧版解释器的工具。有时候为了兼容，还得手动去改配置文件，把新版 Python 塞进去，这个过程虽然繁琐，但恰恰体现了开源软件那种“自己动手丰衣足食”的硬核精神。如果你愿意花点时间读懂它的文档，掌握一下 pdb 调试器或者 PyChecker 静态分析工具，你会发现编程不再是枯燥的敲代码，而是一场不断试错、快速迭代的创造过程。别被那些复杂的术语吓跑，从写个简单的脚本开始，你很快就会发现，原来让机器听话干活，真的可以这么轻松有趣。
软件功能
1、软件是强大的，而且速度很快
涵盖从异步处理到压缩文件的所有内容，语言本身就是灵活的强大功能，可以处理任何 问题领域。使用三行代码构建您自己的Web服务器。使用它强大而动态的内省功能和高级语言功能（如元类， 鸭式打字和 装饰器）构建灵活的数据驱动代码。可以让您快速编写所需的代码。而且，由于高度优化的字节编译器和支持库，对于大多数应用程序，代码的运行速度足够快。
2、软件是友好的，容易学习
新闻组被称为最友好的人之一。狂热的开发人员和用户社区维护一个wiki，主办国际和地方会议，运行开发冲刺，并对在线代码存储库做出贡献。
还附带了完整的文档，它们都集成到语言和单独的网页中。在线教程的目标是经验丰富的程序员和新手。所有这些都旨在使您快速生产。一流书籍的可用性完成了学习包。
3、核心编程软件是开放的
实现是一个开源许可证，使其免费使用和分发，即使是商业用途。在软件的许可通过施用的软件基金会。
软件特色
1、完全模块化，Python核心编程软件支持分层包。
2、基于异常的错误处理。
3、非常高级别的动态数据类型。
4、广泛的标准库和第三方模块，Python核心编程软件几乎被用于每个任务。
5、扩展和模块易于使用C，C ++（或Jython Java，或IronPython的.NET语言）。
6、可嵌入应用程序作为脚本界面。
Python for Linux版如何修复yum程序？
Linux系统中yum程序默认使用python2版本，现在将最新版顶替了之前的版本，所以要修改yum相关配置，以确保python完成安装的同时，yum程序运行不会收到影响，修改如下：
1、修改/usr/libexec/urlgrabber-ext-down，修改后:wq保存退出。
2、修改/usr/bin/yum文件，修改后:wq保存退出。
Python与MATLAB的对比：
说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB，但用它做科学计算有如下优点。
1、MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而这款软件是完全免费。
2、Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言，能让用户编写出更易读、易维护的代码。
3、MATLAB主要专注于工程和科学计算。而这款软件有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用它实现完整应用程序所需的各种功能。
常见问题
1、是否有一个源代码级调试器，具有断点，单步等？
有，pdb模块是它的简单但足够的控制台模式调试器，它是标准库的一部分，您也可以使用pdb的代码作为示例编写自己的调试器。
2、有没有工具来帮助找到错误或进行静态分析？
有，PyChecker是一个静态分析工具，可以在软件源代码中查找错误，并提供关于代码复杂性和风格的警告
3、如何从Python脚本创建独立的二进制文件？
您无需编译Python到C代码的能力，有许多工具可以确定程序所需的模块集，并将这些模块与二进制文件绑定在一起，以生成单个可执行文件。
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