虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及，却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰，以实用为主，是门十分朴素的语言。同时，它还是编程语言中的“和事佬”，被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。
如果将Python语言拟人化，它绝对属于“老好人”的那一类，让人容易亲近，人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务，Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情，应用于多个系统和平台。无论是系统 *** 作还是Web开发，抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等，它都能轻松掌握。因此，从事海量数据处理的大数据行业，自然少不了这个“万能工具”。
除此之外，Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便，你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了，并把解决方法发布到了网络平台。
Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。
不管怎么说，从事大数据工作，少不得要在网络上爬取数据，不用Python爬虫，你还打算用什么呢？
因此，在当前的大数据领域，从事大数据行业必学Python。
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原文链接：>python是解释语言，c++是编程语言。
1、编译器是off-line，解释器是on-line。编译器把整个程序读进来，进行一系列变大变小转化优化的过程，产生可执行文件，然后编译器退出，由可执行文件来读取和输出数据，python mainpy这个命令会启动python虚拟机和解释器，将mainpy的代码一行一行解释，只不过不同于REPL，它不会把每一行表达式的值打印出来。
2、Python是一种解释执行的语言，Python的缩进要求十分严格，通过缩进来区别代码块，C++是一种需要编译执行的语言，通过大括号来区分代码块。C++的工作方式是，首先将写好的代码保存到扩展名为cpp的文件中，然后编译cpp文件。编译器将C++代码转换为原生代码。然后执行这些机器代码。因此，C++非常靠近硬件。
、C++和Python都是从C语言演变出来的面向对象的编程语言，将相关数据和 *** 作数据的方法打包成一个类，不同的类相互隔离，也可以自由组合，类是一组数据以及 *** 这组数据的函数（方法）的集合。类是对象的抽象模板，对象是类的具体实例，给类的数据取不同的值，同一个类就产成了不同的对象。
为何人工智能(AI)首选Python？
读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？
Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。
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二、Python现状与发展趋势
python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。
Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。
三、Python与人工智能
如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间，自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。
Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，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，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。
这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。
目前Python流行的Web框架包括：Django、Flask和Tornado。框架把构建Web应用的通用的代码进行了封装，把相应的模块组织起来，使用Web框架可以更轻松、快捷的创建web应用，不用去关注一些底层细节。
1、Django框架
Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由Django Software Foundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。Django对基础的代码进行了封装并提供相应的 API，开发者在使用框架是直接调用封装好的 API 可以省去很多代码编写，从而提高工作效率和开发速度。
Django的设计理念如下：
①松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。
②更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。
③不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。
④快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。
⑤简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。
Django的一些优势如下：
①对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。
②多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。
③框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。
④GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。
⑤开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。
⑥Django是Python Web框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。
2、Flask框架
Flask 是 Python 编写的一种轻量级 ( 微 ) 的 Web 开发框架，只提供 Web 框架的核心功能，较其他类型的框架更为的自由、灵活、更加适合高度定制化的 Web 项目。Flask 在功能上面没有欠缺，只不过更多的选择及功能的实现交给了开发者去完成，因此 Flask 对开发人员的水平有了一定的要求。
3、Tornado框架
在之前的学习过程当中，学习过了 Flask 和 Django 这两个 Python Web 框架，现在来认识一个更加复杂但是高效的 Python Web 框架 : Tornado。
Tornado 是 Python 编写的一个强大的可扩展的 Web 服务器，在处理高网络流量的时候表现的足够强大，但是在创建的时候，和 Flask 类似又足够轻量，并且可以被用到大量的工具当中。相对于其他的框架，
Tornado 有如下特点：
1、完整的 Web 开发框架，和 Django，Flask 一样，Tornado 也提供了路由映射，request 上下文，基于模板的页面渲染这些功能。
2、同样是一个高效的网络库，性能可以和 Python 的 Twisted，Gevent 等底层框架媲美，同时提供了异步IO, 超时事件处理，功能，这样 twisted 除了做 Web 之外还可以做爬虫，物联网关或者游戏服务器等后台应用。
3、提供了高效的 >
4、提供了高效的内部服务器，Tornado 的内部服务器可以直接用于生产环境
5、完备的 WebSocket 支持
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
python作为当下最热门的计算机编程语言之一，是许多互联网大厂（如阿里腾讯等）在招聘时会作出要求的能力之一。学好python对于将来大数据方向、云计算方向等物联网时代新兴岗位的学习很有帮助。
想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种 *** 作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库 *** 作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、>
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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