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1991年，历史上的第一个python的编译器诞生了，它是用c语言来实现的并能够调用c库，在其诞生的初期其就已经具备了很多c语言之中的核心数据类型。
Python的应用十分的广泛，比如人们常听说的网站运维、第三方数据爬取、大数据分析等等，这都是python大展身手的领域，而其应用能够这么广泛，首先和其是开源（开源，即代码可以给他人看到）有关，第二就是和其具有“胶水”的性质有关，用它所写的脚本能够和绝大多数语言，比如C/C++、C#、Java、JavaScript、Ruby等等可以比较完美的使用在一起。Python简介、易读、可扩展性强，所以在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。
Python的特性有解释性，面对对象，可拓展性，可移植性，丰富的类库，强制规范的特征。从解释性来看，在计算机内部python的解释器把源代码转化为字节码的形式，然后翻译为计算机的机器语言得以使用。从面向对象来看，Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。从可拓展性来看，可以写C或C++代码，然后你可以放到python中运行。从可移植性来看，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）。这些平台包括Linux、Windows、Solaris、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。丰富的类库中看，python的标准库来看，Python标准库确实很庞大。它可以处理XML、FTP，还包括大量的数学计算类库。从强制规范性来看，Python强制你使用缩进的方式使得代码具有较好可读性。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的Python格言(称为The Zen of Python)里面表述为:There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和peri语言(另一种功能类似的高级动态语言)的中心思想TMTOWTDI(There‘s More Than One Way To Do It)完全相反。Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯(例如if语句的下一行不向右缩进)都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。一个和其他大多数语言(如C)的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的(而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界的，与字符的位置毫无关系)。这一点曾经引起过争议。因为自从C这类的语言诞生后，语言的语法含义与字符的排列方式分离开来，曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是，通过强制程序员们缩进(包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方)，Python确实使得程序更加清晰和美观。
虽然我现在才开始学习python语言，但是我还是对这门课程挺感兴趣的。这门课程与Java，c语言相比虽然有不同之处，却不乏异曲同工之妙，python语言的发展迅速离不开python语言的实用性和创造性。学习这门语言需要安静的学习环境和自身的学习兴趣。
所谓高质量学习，就是要有一个保证一个安静的学习环境，不要被周围的环境,网上的广告和视频分散注意力。如果环境允许的话，建议使用mac系统或者linux系统的环境去学习，原因很简单：游戏少。Python语言的学习相对比较简单,基础内容不是很多.但是Python的应用范围广,使用的框架和模块也多,所要学习的实际内容一点都不少。要根据自己的学习方向确定学习路径，不要什么模块、框架都接触，那样很容易分散精力，学而不精。学习Python一定要坚持每天练习，每天写代码，这样才能熟能生巧，温故知新。以Python编程快速上手举例：可以自己设定学习进度，每天看一些内容，写一段代码，将书上的实例照着输入一遍，确保能正确运行。然后可以尝试修改一些内容，将理论联系实际运用到自己的学习中来。
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