Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ ）是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。
Python发展方向
1、WEB开发
Python拥有很多数据函数库、网页模板系统，以及与web服务器进行交互的库，可以支持web开发。Python中有各类框架，无论是简单的还是功能复杂的都应有尽有。而现在知乎、豆瓣等网站都是python提供的web服务器，证明web开发在国内发展还是不错的。目前最火的Python web框架Django, 它的优势在于性能优秀，适合国内网站的应用场景。而且还能兼职APP客户端的API调用需求。从事该领域你可以去着重学习数据、组件等相关知识。从底层去了解掌握程序原理。
2、网络编程
它是python的另一个学习方向，网络编程可以说是一切开发的“基石”，python可以提供众多解决方案和模块，可以让程序员们轻松制作出服务器软件。支持高并发的Twisted网络框架，python 3 引入的asyncio使异步编程变得十分轻松。
3、云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack，Python现在的火，一部分原因就是因为云计算。感兴趣的可以去朝云计算方向发展，同样是个不错选择。
4、爬虫领域
python是从事爬虫工作需要掌握的一门编程语言，国际上，google早期使用python作为爬虫的基础，从而带动其发展。他可以将网络上的数据作为资源，然后通过程序进行针对性的采集和处理。Python无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的BeautifuSoap，或者用于自动化分布式爬取任务的Scrapy，都是python成为首选语言。若是以后想发展这方面可以多学习学习高性能异步IQ，还要对Scrapy框架深入了解，这样以后工作可以想爬啥就爬什么，没有任何人可以阻挡你的脚步。
5、人工智能
当AI时代来到，Python已经成功的把Java、Scala、Matlab等众多编程语言中脱颖而出。它的足够动态和性能使得现在很有影响力的AI框架都是由它实现的。而且在科学计算领域一直有着较好的声誉，可以去深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向发展。所以相信你的选择，去努力的追逐自己梦想。
6、服务器运维及其他小工具
由于现在几乎所有的Linux发行版中都自带了python解释器，使用其脚本可以进行批量式文件部署和运行调整都是服务器上不错的选择，而python又有很多简便的小工具：调控ssh/sftp用的paramiko、监控服务用的supervisor、构建工具bazel等等提供了全方面、全角度的服务。在此期间，程序员们设计出利用微信来管理服务器或者各个服务运行的itchat开发工具包。
7、数据分析
在数据分析处理方面，python具有较为完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作，python都有成熟的模板去完成。而python在数据分析处理中应用金融分析、量化交易，简单说就是利用数学模型通过数据分析来实现盈润。在金融工程领域，重要性逐年提高。
8、游戏编程
在网络游戏开发中python也有很多实例：在“阿贝斯”“星球之旅”影片中担当特技、进行商业动画制作等等。Python具有很强的抽象能力，这样好处是程序员通过更少的代码来去描述游戏逻辑，并且能够很好地把项目的代码规模控制在一定范围内。喜欢游戏的朋友们，选择游戏开发是一个不错选择。
9、桌面程序
Python强大的功能可以用于桌面软件的开发（sublime text等），甚至移动端开发也是不在话下。使用Python，能大量减少开发者的负担，较为轻松的开发出界面复杂的桌面程序，并且还可以实现跨平台特性。
10、多媒体方面应用
Python利用自身特性，可以生成动态图表和统计分析图表。另外还可以快速有效制作出三维场景。
11、科学计算
Python广泛的在科学计算领域中发挥自己的本领。利用多种模块可以帮助你在计算巨型数组、矢量分析等方面高效率的完成工作，还可以绘制出高质量的2D和3D图像。在教育科研方面也有不小的成就。
Python编辑器的选择
1、Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是在Anaconda官网上下载，安装好Anaconda之后，就已经安装好了 Jupyter Notebook，因为同时下载了最常用的下载了很多常用的python包，非常方便，比较适合做数据分析和少量的代码可视化的操作。
2. Spyder
跟Jupyter Notebook一样，也是在Anaconda官网上下载，安装好anaconde之后，就已经安装好了Spyder，Spyder在调试程序的时候，有很多变量他都不会显示，例如self等，debug的时候很痛苦。
3. Pycharm
很强大的python IDE，所有的变量都能显示，方便调试，里边还有ipython notebook，不用切换到浏览器中用notebook做实验。它运行速度稍稍有点慢，启动的时候也稍微有点慢。
4. Sublime text3
装插件之后可以直接运行python，写代码还是特别舒服。尤其是ctrl+p的不同文件跳转。
5、vscode
比较方便和轻量化，并且它全是插件运行，对机器的性能要求很低。 启动超快，相比于Pycharm,那可是一泻千里；内存占用小（没有漫长等待索引过程）；界面好看，有着丰富的主题配色。
总结：
1、在编辑器的选择方面不同的人根据不同的使用习惯进行选择，个人比较推荐Pycharm 和 Jupyter Notebook 两个，同时使用。
2、后面的文章会围绕Power BI，SQL数据库语言，Python等内容相互穿插，都是从入门开始写起，一起进步。
小编这里整理了一套Python入门基础教程，如何你打算学Python，下面这些资料我相信应该非常适合你。
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来源：oschina
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