java和python是什么？

两种编程语言。
区别
一、python虚拟机没有java强，java虚拟机是java的核心，python的核心是可以很方便地使用c语言函数或c++库。
二、python是全动态性的，可以在运行时自己修改自己的代码，java只能通过变通方法实现。python的变量是动态的，而java的变量是静态的，需要事先声明，所以java ide的代码提示功能优于python ide。
三，python的产生几十年了，几十年前面向过程是主流，所以用python有好多程序用的是面向过程设计方法，很多概念从c语言过来的，class在python中是后加入的，而java是为了实现没有指针的c++（当年com组件用的引用记数，java用的虚拟机），主要采用面向对象的设计方法，很多概念是oop的概念。面向过程，相对简洁直观，但容易设计出面条程序，面向对象，相对抽象优雅，但容易过度抽象。
四，在实际使用的python入门简单，但要学会用python干活，需要再学习python各种库，pyhton的强大在于库，为什么python的库强大，原因是python的库可以用python，c语言,c++等设计，再提供给python使用，所以无论gpu运行，神经网络，智能算法，数据分析，图像处理，科学计算，各式各样的库在等着你用。而java没有python那么多的开源库，很多库是商业公司内部使用，或发布出来只是一个jar包，看不到原始代码。python虚拟机因为编译性没有java的支持的好（或者说故意这么设计的），一般直接使用源码（linux），或源码简单打个包（如pyexe）。
五、python有很多虚拟机实现，如cython,Pyston,pypy,jython, IronPython等等，适合用于业务语言，或插件语言，或面向领域语言，而java因为虚拟机巨大，很少用于插件语言，发布也不方便。
六、java主要用于商业逻辑强的领域，如商城系统，erp，oa,金融，保险等传统数据库事务领域，通过类似ssh框架事务代码，对商业数据库，如oralce,db2,sql server等支持较好，软件工程理念较强，适合软件工程式的多人开发模式。python主要用于web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，数学计算，统计分析，算法建模，服务器运维，自动化 *** 作，快速开发理念强，适合快速开发团队或个人敏捷模式。
七、java的商业化公司支持多，如sap,oracle,ibm等，有商业化的容器，中间件，企业框架ejb。python的开源组织支持多，如qt,linux,google,很多开源程序都支持python， 如pyqt,redis,spark等。
八、python用途最多的是脚本，java用途最多的是web，pyhotn是胶水，可以把各类不相关的东西粘在一起用，java是基佬，可以通过软件工程组成几百个人的团队和你pk，商业化气息重。不过我认为还是python强大，因为可以方便调用c或c++的库，但软件工程和商业化运作没有java好，适合快捷开发。

运用了MQTT通信协议，数据库管理，Web框架技术。
1、MQTT通信协议：Python可以使用MQTT协议与传感器和设备进行通信，以实现数据的传输和控制。
2、数据库管理：Python可以使用各种数据库，如MySQL、SQLite等，管理物联网智能家居系统中的数据。
3、Web框架：Python中的Web框架，如Flask和Django等，可以用于构建智能家居系统的Web界面，方便用户进行远程控制和监控。

毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuumio下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供 *** 作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！

python的地位很高，目前是世界第5大编程语言。。但我觉得大学不教python，其实是正确的。
Python在诞生之初，只是用来在Linux上给Perl和shell做衔接用的“胶水”，而今天已经成为了主流的编程语言，能获得今天的地位，当然具备诸多优势。。。比如数学运算相关的各种库，爬虫，等等。。。但这都不是导致Python流行的最根本原因。
有没有比Python运算更强的语言？多得是
有没有比Python爬虫效率更高的语言？也不少
所以其实平日里随口道来的种种优势，并不是不可替代的。。这些优势，很多语言都具备。就比如perl，erlang，Julia等语言，其实用来做运算或爬虫比Python更强，但为什么这些语言却流行不起来？
说到底，Python成功的秘诀只有一条，其实就是在功能基本够用的前提下，比其他语言简单。而比Python简单的语言，功能又不够全面，比如Lua，Javascript，Ruby这些语言比Python更简单，但往往只适合一两个领域的工作，而无法面面俱到。
Python可以提供的这些功能，对于非专业程序员来讲，已经显得非常强大了。。但对于专业程序员来说，Python最大的作用，其实也只是用来“偷懒”而已。因为相比JAVA或C#这种工业级的编程语言来讲，Python除了入门简单之外，并无任何优势可言。而Python的动态语言特性、不利于维护等缺点，成为了限制它迈向深层开发的重大缺陷。
而如果熟练掌握JAVA或C#中的任何一门，想利用闲暇之余学习一下Python，看几个案例便可以入门，几乎不需要专门学习。
如果你并不以成为专业程序员做为目标，那么以Python为主，是可以的。但若想靠编程养家糊口，静态语言才是重中之重。
但如果是计算机专业的话，仅仅学Python，似乎就有点对不起“科班出身”的称号了。。。。学生们花着昂贵的学费，消耗四年光阴，却只学个Python，岂不是误人子弟？
就像你若报考摄影专业，老师应该教你使用单反，而不是教你使用手机摄像头。

Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言;
Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构;
Python是一种解释型语言，意味着开发过程中没有了编译这个环节，类似于PHP和Perl语言;
Python是交互式语言，意味着你可以在一个Python提示符>>>后直接执行代码;
Python是面向对象语言，意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术;
Python是初学者首选的语言，Python对初级程序员而言，是一种伟大的编程语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到>Python的优点
1、虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(script language)，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。
2、python严格说叫CPython，与C/c++有天然的融合性。这也是python强大的原因之一。在windows环境下可以使用ironpython，这个版本与vc可以结合的比较好。其它的平台可以使用eclipse，不过最好还是直接使用普通的文本编辑器。比较推荐的一个编辑器是sublime text2, geany, vi等。
3、python图形化编程不难。当然MFC也不难。我不认为MFC有多难。其实学习起来只是略难，但是这不是一个数量级的。MFC可以生产出非常强劲的界面。而python界面多属于简单的。
4、Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地
使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。
5、在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于
这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格
言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
6、Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建
起来的。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。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种
非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
7、可扩展性和可嵌入性。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程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
8、丰富的库。Python标准库确实很庞大。python有可定义的第三方库可以使用。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档
生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用
户界面）、Tk和其他与系统有关的 *** 作。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。
除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
9、Python确实是一种十分精彩又强大的语言。它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。
10、规范的代码。Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

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